Mes outils de prédilection
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. 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 sait tout faire avec des données, ou presque : traitements, visualisation, modélisation, méthodes statistiques… Un outil prisé des statisticiens et chercheurs, pour sa flexibilité et sa puissance. Depuis plusieurs années R est mon principal outil de travail, pour les études et le traitement d’enquêtes.
Tableau Software 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.
Mais aussi…
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.
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.
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 !
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 qui reste encore utilisé.
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…