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DE NOUVEAUX OUTILS ET TECHNIQUES D ANALYSE POUR MIEUX

La présente note est consacrée à l’élaboration à l’expérimentation et à la diffusion de nouveaux modèles et méthodes d’analyse devant permettre d’appréhender les systèmes complexes qui caractérisent l’économie la société et l’environnement ainsi que les relations tissées entre ces différentes sphères

Les outils clés du diagnostic interne
Les outils clés du diagnostic interne
1Analyse SWOT.
2) Analyse de la chaîne de valeur.
3) Analyse financière.
4) Diagramme d'Ishikawa (ou diagramme en arêtes de poisson) 5Matrice BCG.
6) Les 5 Forces de Porter.

Quels sont les outils d'analyse de données ?

7 outils d'analyses de données à connaître en 2023

.
1) Python. .
2) R. .
3) Tableau. .
4) Microsoft Excel. .
5) Google Analytics. .
6) SAS. .
7) Power BI. MATLAB : contient un environnement de développement numérique utilisé pour l'analyse de données, le calcul scientifique et la modélisation.

Quel sont les outils d'analyse stratégique ?

Les meilleurs méthodes et outils stratégiques

L'analyse SWOT. Le Benchmarking. L'analyse PESTEL. L'analyse des 5 forces de Porter. L'Analyse Coûts-Bénéfices.

C'est quoi un outil d'analyse ?

Les outils d'analyse nous aident à répondre entièrement ou partiellement à une question que se pose une organisation.
Ceux qui participent devraient clairement comprendre les bénéfices et limitations des outils utilisés, et devraient définir à quelle partie de la question globale un outil est destiné.

Pour faire une analyse stratégique, je vous propose ici les principaux outils dédiés :

3.1 Le Plan Stratégique.
3.2 Le Business Model Canvas.
3.3 Le SWOT.
3.4 Le PESTEL.
3.5 Les 5 forces de Porter.
3.6 Le Marketing Mix.
3.7 La matrice BCG.
3.8 La matrice McKinsey.

Introduction

La statistique est une « méthode de raisonnement permettant d’interpréter le genre de données très particulières, qu’on rencontre notamment dans les sciences de la vie, dont le caractère essentiel est la variabilité » (D. Schwartz). En cela, c’est un outil indispensable à l’interprétation des résultats des enquêtes épidémiologiques. La variabilité

Une variable

est une caractéristique dont on peut observer des valeurs différentes au sein d’un groupe de sujets. Une dl.icdst.org

quantitative.

variable peut être de nature catégorielle ou de nature Dans la suite de ce chapitre, vous verrez que les modes de représentation et les méthodes d’analyse diffèrent selon que l’on a affaire à une variable catégorielle ou à une variable quantitative. Il est donc important de bien comprendre leurs différences pour les distinguer avec assurance. dl.icdst.org

II Variable catégorielle ou qualitative

Une variable dite catégorielle ou qualitative est une caractéristique ayant un certain nombre de catégories ou modalités, exhaustives et mutuellement exclusives : exhaustives car toutes les modalités possibles sont citées, mutuellement exclusives car chaque individu peut être classé dans une catégorie et une seule. Quand il s’agit de classer les su

dichotomique (ou binaire).

Par exemple, si l’on dénombre les hommes et les femmes dans un groupe, la variable « sexe » est une variable catégorielle à deux catégories : « hommes » et « femmes ». On peut également classer les sujets selon qu’ils sont fumeurs ou non fumeurs, selon qu’ils sont atteints ou non d’allergie, selon qu’ils ressentent ou non une douleur. Certaines car

I Introduction

Décrire les données que l’on a rassemblées pour répondre à une question est une première étape très importante en épidémiologie. Pour chaque type de variable, catégorielle ou quantitative, il existe des formes de représentations différentes qui permettent d’avoir une première impression visuelle. On peut utiliser un tableau ou un graphique. Si un t

II Tableau

Un tableau est une représentation des données, utilisable quelle que soit la nature de la variable à représenter, quantitative ou catégorielle. La construction d’un tableau permet de disposer de l’ensemble des données. La présentation des données sous forme de tableau est particulièrement indiquée pour des données répétées et précises. Comme il s’a

III Graphique

Le graphique permet essentiellement de visualiser un phénomène remarquable : contrastes ou tendances. L’œil doit pouvoir observer les changements des valeurs en ordonnée (échelle verticale) pour un changement d’unité, de classe ou de modalité en abscisse (échelle horizontale). Le choix entre les graphiques possibles repose essentiellement sur le ty

I Introduction

Vous avez vu que la plupart des caractéristiques permettant de décrire les êtres vivants n’ont pas une valeur unique. L’ensemble des valeurs observées sur un échantillon pour une caractéristique est sa distribution observée. Pour donner un sens aux données dont il dispose, l’épidémiologiste va devoir les résumer. Il va utiliser pour cela des paramè

I Introduction

Comme il est habituellement impossible d’étudier la population entière, on dispose le plus souvent de données sur un échantillon d’individus. On utilise alors les informations obtenues sur cet échantillon pour en tirer des conclusions sur l’ensemble de la population que cet échantillon est supposé représenter. L’échantillon est considéré représenta

III Loi Normale et son usage

Dans l’échantillon dont nous disposons, nous savons décrire la distribution observée d’une variable quantitative continue. Si l’on souhaite utiliser ces informations pour en déduire ce qui se passe dans la population dont cet échantillon est issu et représentatif, il faut faire l’hypothèse que la variable suit, dans la population, une distribution

I Introduction

Le plus souvent, on dispose de données sur un échantillon et on utilise ces informations pour décrire la population dont cet échantillon est issu. L’analyse se déroule en deux étapes : la 1ère étape consiste à donner une description résumée de la distribution de la variable. Par exemple, à la suite d’une grande enquête sur un échantillon représenta

1 Introduction

On souhaite utiliser les résultats obtenus dans un échantillon pour estimer la vraie valeur dans la population. Par exemple, dans un échantillon, on trouve que la pression artérielle systolique moyenne est 140 mmHg. Quelle information sur la vraie valeur dans la population ce résultat apporte-t-il ? Faisons l’hypothèse que l’échantillon est représe

2 Fluctuations d’échantillonnage : exemple d’une moyenne, variable quantitative

Une façon de procéder est de supposer que l’échantillon dont nous disposons n’est en fait qu’un des multiples échantillons d’une taille donnée, n, représentatifs de la population, qu’il est possible de constituer. Comment varient alors les moyennes observées dans les échantillons, m1, m2, m3, etc. par rapport à la moyenne de la population, μ ? Intu

1 Introduction

Le plus souvent en épidémiologie et en santé publique, la question d’intérêt entraîne une dl.icdst.org

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Analyser un bilan : les outils danalyse les ratios du bilan part I

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