Les plans annuels bénéficient d'une réduction allant jusqu'à 65 % pour une durée limitée à la vente Black Friday. ⏰
- Solutions
- Modèles
- Intégrations
- Tarification
- Entreprise
- Ressources
Les résultats de nombreuses études peuvent être rapidement composés de nombres et de mesures incompréhensibles. Par conséquent, il est nécessaire de disposer d'une méthode de simplification que même les experts utilisent dans le domaine : la visualisation de données. Lorsque les données sont visualisées, vous les rendez plus facilement compréhensibles pour les personnes qui ne sont pas des experts dans leur domaine.
En tant que technique de visualisation de données, vous pouvez utiliser l'analyse de correspondance. Elle vous permet de mieux interpréter les données en vous montrant les relations catégorielles. Vous pouvez commencer par lire sa définition pour comprendre l'analyse de correspondance.
Qu'est-ce que l'analyse de correspondance?
L'analyse de correspondance est une méthode de visualisation de données statistiques utilisée pour montrer des motifs et explorer les relations entre les variables catégorielles dans les données.
Elle combine deux ou plusieurs points de données sur un axe bidimensionnel et forme un graphique. Elle permet l'émergence de l'infrastructure en l'utilisant dans la recherche en analyse exploratoire de données. Elle est principalement utilisée dans les domaines de l'écologie, de la sociologie, de la santé et de l'éducation, et surtout dans la recherche en marketing et en finance.
L'analyse de correspondance est généralement acceptée comme faisant partie de l'analyse multivariée et fournit principalement des données qualitatives. Il existe plusieurs variantes. Les plus connues sont l'analyse de correspondance décentralisée et l'analyse de correspondance canonique. La première est principalement utilisée par les écologistes lorsqu'il y a des données éparses.
La seconde est utilisée pour révéler les raisons possibles de similarités entre les variables. Il existe également l'analyse de correspondance multiple ou, de manière interchangeable, l'analyse de correspondance multivariée. Il s'agit en fait du même type d'analyse, à l'exception qu'elle inclut de nombreuses variables catégorielles.
L'Analyse de Correspondance : Expliquée
Ici, nous expliquerons étape par étape comment fonctionne l'analyse de correspondance et comment la visualisation des données est effectuée. Tout d'abord, vous pouvez créer un tableau de contingence en appliquant l'analyse de correspondance à votre ensemble de données. Vous poursuivez l'analyse en calculant les valeurs propres à partir du tableau de contingence. Vous transférez ensuite les coordonnées des catégories que vous avez examinées sur le plan bidimensionnel.
Les coordonnées des lignes et des colonnes révèlent les composantes principales. Vous pouvez placer les catégories dans un graphique de dispersion pour mieux les visualiser. Tout ce qui reste à faire est d'examiner les clusters, les motifs et les relations qui en résultent. En résumé, les points proches signifient qu'ils sont liés les uns aux autres, et les points éloignés signifient qu'ils sont moins liés. Bien sûr, vous pouvez le faire avec des outils logiciels et accélérer le processus. Vous pouvez également ajouter des aides visuelles et des annotations aux points importants en utilisant des outils supplémentaires.
Comment utiliser l'analyse de correspondance pour mesurer les marques
L'analyse de correspondance est un type d'analyse simple que vous pouvez réaliser en quelques étapes. Bien que l'exemple présenté ici se concentre spécifiquement sur la mesure des marques, vous pouvez l'adapter à différents domaines. Environ quatre ou cinq étapes suffisent pour qu'une analyse ait lieu ; ces étapes sont :
Comment utiliser l'analyse de correspondance pour mesurer les marques
1. Collecter les données : Vous avez d'abord besoin de données pour mesurer les variables et les similitudes entre les marques et révéler leur structure caractéristique. Si vous vous demandez quelles sont ces données, elles doivent être caractéristiques des produits/services, revenus de la marque, reconnaissance, commentaires des clients, etc.
2. Préparer un tableau : Vous pouvez créer un tableau de contingence et trier les marques en fonction de leurs caractéristiques. Selon les données que vous obtenez, vous placez les avantages et les inconvénients de chaque marque dans le tableau.
3. Analyser et visualiser : À cette étape, vous analysez le tableau de contingence que vous avez créé en utilisant des outils et des programmes d'analyse. Dans cette étape, l'analyse de correspondance déplace l'événement vers un plan bidimensionnel. Vous pouvez utiliser des techniques telles que l'analyse en composantes principales (ACP) pour réduire la dimensionnalité. Ainsi, vous pouvez maintenant visualiser les relations entre les marques et les caractéristiques en fonction de vos données initiales.
4. Tirer des conclusions et déduire des informations : Concluez votre analyse en interprétant les résultats révélés par l'étude. Comprenez la nature des marques et décidez des objectifs pour lesquels ces résultats peuvent vous aider.
Exemple de l'analyse de correspondance
Par exemple, imaginez qu'il existe une marque de téléphone qui développe un nouveau modèle de smartphone. Ils veulent améliorer leurs produits, prendre en compte les demandes des clients et maintenir une campagne réussie. Pour cela, ils ont essayé d'utiliser l'analyse de correspondance. Tout d'abord, ils ont dû collecter des données, ils ont donc mené une enquête auprès des clients et ont répertorié les modèles de différentes marques similaires à leurs propres modèles.
Dans l'enquête, ils leur ont demandé de noter les caractéristiques de chaque modèle, telles que prix, durée de vie de la batterie, appareil photo, taille de l'écran, poids, etc. Les résultats de cette enquête ont ensuite été transférés dans un tableau de contingence. En analysant ce tableau, les schémas de relation avec les caractéristiques des modèles ont été révélés. La marque de téléphone est maintenant en mesure de décider quelles caractéristiques du modèle qu'ils ont développé doivent être mises en avant en faisant une interprétation habile.
Cas d'utilisation de l'analyse de correspondance
L'analyse de correspondance est une technique qui vous permet de rendre les données visibles et de les utiliser dans de nombreuses disciplines. Par conséquent, gardez toujours à l'esprit qu'elle peut être utilisée à des fins différentes, mais n'oubliez pas qu'elle est généralement préférée dans le domaine de la finance et du marketing. Maintenant, pour énumérer quelques cas d'utilisation courants :
Utilisations de l'analyse de correspondance
- Recherche de marché : Vous pouvez utiliser l'analyse de correspondance dans la recherche de marché pour comprendre les tendances du marché et les préférences des clients. Vous pouvez apprendre des informations détaillées sur différentes marques et leurs produits et services.
- Segmentation des clients : Il est essentiel de comprendre vos clients afin de mieux les prendre en charge, de mieux répondre à leurs demandes et de mettre votre entreprise dans une meilleure position. Avec l'analyse de correspondance, vous pouvez révéler les différences et les similitudes entre les profils de clients et les segmenter en groupes.
- Développement de la marque et des produits : En relation avec la recherche de marché, vous pouvez utiliser des analyses et des graphiques pour rendre votre marque et vos produits les meilleurs.
Avantages et inconvénients de l'analyse de correspondance
La correspondance est une méthode qui présente à la fois des avantages et des inconvénients en termes de portée, d'utilisation, de résultats et de retour :
Avantages
- Le but principal et l'avantage de l'analyse est qu'elle montre parfaitement les relations entre les catégories.
- L'analyse de correspondance ne révèle rien de nouveau ; elle ne fait que montrer ce qui est. Ainsi, elle est préférée car elle visualise et simplifie.
- Elle est adaptée pour créer des hypothèses.
- L'analyse est objective car c'est un processus de calcul des points de données.
- Elle vous aide à comprendre la variance totale sur le nombre de variables nécessaires pour une analyse complète et fournit un aperçu de l'écart type de l'ensemble de données le long de chaque dimension.
Inconvénients
- La partie de collecte de données de l'analyse doit être complète et cohérente. De même, s'il y a une erreur lors de la mise en place de ces données dans le tableau, toute l'analyse donnera également une erreur.
- Il peut y avoir des cas où l'interprétation de l'analyse est mal comprise. Cela est particulièrement observé dans les tableaux denses contenant beaucoup de données.
- Les études où l'échantillon de données est petit peuvent ne pas donner de résultats tangibles.
- Étant donné qu'elle se concentre sur des variables catégorielles, l'examen de données avec des variables continues peut ne pas donner de résultats.
- Bien qu'elle soit présente dans les données, elle peut ne pas toujours capturer une bonne quantité de variance lors de la réflexion de ces données.
Questions fréquemment posées sur l'analyse de correspondance
Cette partie est préparée pour obtenir facilement des réponses à vos questions sur l'analyse de correspondance.
L'analyse factorielle des correspondances est une méthode statistique qui combine l'analyse des correspondances et l'analyse factorielle. Comme l'analyse des correspondances examine les variables catégorielles, vous pouvez également examiner les variables continues grâce à l'analyse factorielle. Cela sera particulièrement utile dans les tableaux de contingence et les ensembles de données complexes.
En statistique, le terme de correspondance est utilisé pour désigner la relation entre des variables catégorielles.
L'analyse des correspondances est fréquemment utilisée dans l'analyse multivariée car il s'agit d'une technique statistique multivariée par nature. Elle est particulièrement utile pour examiner les grands tableaux de contingence dans l'analyse multivariée.
Le chi-deux est une méthode de test statistique utilisée pour mesurer les données et leurs distributions. Pour que ce test soit appliqué, il doit y avoir une relation entre les lignes et les colonnes afin que le test le prouve. D'autre part, l'analyse des correspondances est une technique de visualisation des données. Elle n'applique aucun test, mais elle réduit le nombre de dimensions dans les données et révèle la relation entre les variables dans l'espace bidimensionnel.
Points clés à retenir
En fin de compte, l'analyse de correspondance est une technique considérable qui reflète visuellement les relations entre les catégories. Les entreprises et d'autres domaines de recherche peuvent obtenir des informations importantes en l'utilisant. Dans cet article, la définition de l'analyse de correspondance vous est donnée afin que vous puissiez la comprendre parfaitement.
Les étapes appropriées pour l'utiliser ont été partagées, et une situation d'exemple d'analyse de correspondance a été présentée. Enfin, il a été conclu en listant les situations d'utilisation et ses aspects positifs et négatifs.
Table des Matières
- Qu'est-ce que l'analyse de correspondance?
- L'Analyse de Correspondance : Expliquée
- Comment utiliser l'analyse de correspondance pour mesurer les marques
- Exemple de l'analyse de correspondance
- Cas d'utilisation de l'analyse de correspondance
- Avantages et inconvénients de l'analyse de correspondance
- Questions fréquemment posées sur l'analyse de correspondance
- Points clés à retenir
Articles Connexes
Les cinq niveaux de produit de Kotler : Définition, exemples et avantages
inspiration
8 minutes de lecture
