Mes outils de prédilection en tant que Data Analyst
Un artisan a toujours ses outils de prédilections, ceux qu’il utilise depuis longtemps et avec qui il a comme une sorte de lien affectif. Dans mon cas, c’est le logiciel de programmation et de statistiques R qui est mon compagnon inséparable, même si j’utilise également régulièrement Tableau Desktop.
Selon les données et les objectifs, j’utilise généralement l’un ou l’autre de ces outils – voire les deux de façon complémentaire – pour arriver à mes fins.
R
R sait tout faire avec des données, ou presque : préparation, visualisation, modélisation, méthodes statistiques… Un outil prisé des statisticiens et chercheurs, pour sa flexibilité et sa puissance. Il est particulièrement adapté pour mes problématiques récurrentes, comme le traitement et la visualisation de données d’enquêtes, ainsi que la mise en œuvre de méthodes statistiques. C’est aussi un allié précieux pour l’automatisation et la reproductibilité.
Tableau Desktop
Tableau Desktop se spécialise dans la visualisation des données : il ne sait faire que ça ou presque, mais il le fait extrêmement bien ! Plus accessible que R, plus attrayant également, c’est l’outil idéal pour des thématiques data centrées sur la visualisation et / ou les tableaux de bord. Un tableau de bord interactif peut être construit très rapidement, permettant une analyse dynamique et visuelle.
Les autres outils que je peux utiliser
Pour autant, un bon artisan doit parfois savoir utiliser d’autres outils que ses outils fétiches : soit pour des usages plus spécifiques, soit parce que le contexte l’impose. Ci-dessous quelques exemples d’outils / langages que je suis à même d’utiliser quand la situation s’y prête.
Excel
Excel, l'incontournable "couteau-suisse" du data analyst : certes, il y a toujours des outils plus avancés, mais pour une analyse rapide sur des thématiques simples, c'est souvent le plus efficace.
SQL
Toute étude commence par la récupération des données... et la connaissance du langage SQL est souvent nécessaire. Difficile de faire l'impasse sur ce langage pour tout data analyst qui se respecte !
SAS
C'est sur ce point que l'on peut reconnaître un data analyst quarantenaire d'un jeune sorti tout droit des écoles : il a vécu l'age d'or de SAS ! Un outil en net déclin depuis quelques années, mais encore utilisé.
Limesurvey
Une enquête à réaliser ? Pour le questionnaire, Limesurvey est un outil open-source beaucoup plus poussé qu'un Forms de Google ou Microsoft. C'est avec cet outil que je réalise la plupart de mes questionnaires.
Et python alors ? et Power BI ?
Un artisan, c’est parfois têtu et farouchement attaché à ses petites habitudes. Aussi jusqu’à présent ai-je fait le choix de faire l’impasse sur les deux outils les plus populaires des data analyst que sont Python et Power BI : je leur préfère R et Tableau pour les mêmes usages ! Un coté irréductible gaulois, peut-être ; mais il ne faut jamais dire jamais…
Pas d’IA ?
Difficile de faire l’impasse sur l’IA générative de nos jours ! Comme la quasi-totalité de mes confrères, je prompte régulièrement, que ce soit pour m’assister dans la programmation ou creuser des sujets spécifiques. J’ai toutefois une approche assez conservatrice : j’aime garder totalement le contrôle de mes analyses, comprendre chaque ligne de code générée ou écrire moi-même la quasi-totalité de mes mots. Bref, j’intègre l’IA dans mon travail, mais en gardant cette approche d’un travail fait main.
Certifications
Çà ne prouvera pas que je suis un expert sur ces outils, mais à minima que je ne suis pas un imposteur 🙂
Certification « Développeur R« , acquise en 2024 avec l’organisme ThinkR
Certification « Tableau Data Analyst« , acquise en 2024 auprès de la société éditrice de Tableau