Quels sont les différents types d'outils d'analyse quantitative?
Différents types d’outils d’analyse quantitative incluent les graphiques, les régressions linéaires et les tests d’hypothèses. Ces outils fournissent aux analystes des méthodes statistiques d'organisation et d'examen des données. Les outils d'analyse quantitative pour les entreprises sont utiles pour analyser les résultats d'une enquête, des données historiques ou des chiffres financiers. Ils peuvent également être utilisés pour prévoir ou déterminer la probabilité qu'un événement particulier se produise. De tels outils d'analyse quantitative exigent de l'analyste des compétences mathématiques de base et peuvent être utilisés dans la plupart des tableurs.
Les graphiques sont un moyen d'organiser visuellement les données afin de mieux comprendre ce que montrent les chiffres et de détecter facilement les tendances. Ces graphiques pour l'analyse quantitative peuvent être trouvés sous forme de barres, de lignes et de points. L'histogramme est le type de graphique le plus courant pour les données quantitatives. Un histogramme est un graphique à barres construit en organisant les données dans des plages. Par exemple, il peut être utilisé pour créer un graphique à barres montrant le nombre de ventes par mois pour des produits dans différentes gammes de prix. Étant donné que les outils d'analyse quantitative ne peuvent pas être utilisés pour des données qualitatives, une entreprise ne peut pas utiliser un histogramme pour classer des produits en groupes en fonction de noms, de couleurs ou d'emplacements.
Les régressions linéaires sont un outil d'analyse quantitative populaire utilisé pour déterminer la relation entre deux ensembles de données connexes. Si l'analyste détermine que les données ont une forte corrélation, elles peuvent être représentées graphiquement de manière à permettre des prédictions. Par exemple, s'il existe une forte corrélation entre le nombre de visiteurs quotidiens du site Web et les revenus publicitaires, l'analyste peut déterminer le nombre de visiteurs nécessaires par mois pour que le site Web génère un chiffre ciblé de revenus publicitaires. Lorsque des prévisions basées sur les résultats de plusieurs variables sont nécessaires, une analyse de régression multiple peut être effectuée à l'aide de calculs plus avancés.
Les entreprises utilisent les tests d'hypothèses pour déterminer la probabilité qu'un événement se produise dans des conditions spécifiques. Pour ce faire, on collecte généralement des données sur les clients à partir d’enquêtes, puis on utilise des outils d’analyse quantitative pour tester les hypothèses afin de déterminer la probabilité qu’un membre de la population en général ait la même réponse ou les mêmes caractéristiques. L'exactitude des tests d'hypothèses dépend en grande partie de la taille de la population de l'échantillon, de la sélection aléatoire de la population, de l'exactitude des questions et des erreurs de collecte des informations. Les spécialistes du marketing utilisent le plus souvent cette technologie pour tester un nouveau produit ou mieux connaître l'opinion publique sur les offres actuelles.