Premiers pas avec Analytics
Ce tutoriel de mise en route a comme objectif de vous présenter l'intégralité du processus d'analyse des données en utilisant Analytics.
| Temps estimé | 60 minutes |
|---|---|
| Conditions requises | Aucune expérience d'Analytics n'est nécessaire. Seule une connaissance de base d'analyse des données est supposée, mais n'est pas vraiment essentielle. |
| Analytics Version | 13.0 ou supérieure (édition non-Unicode) |
| Utilisez la bonne version du tutoriel |
Conservez cette version du tutoriel si vous utilisez l'édition non-Unicode d'Analytics. Si vous utilisez l'édition Unicode, alors Premiers pas avec Analytics (Édition Unicode). |
Astuce
Pour savoir quelle édition d'Analytics vous utilisez, dans le menu principal d'Analytics, cliquez sur Aide > À propos de pour ouvrir la boîte de dialogue d'Analytics. La désignation de l'édition s'affiche après le numéro de version.
Remarque
Les interfaces utilisateur en chinois, en japonais et en polonais sont Unicode uniquement.
Scénario
Analyser des transactions de carte de crédit d'entreprise
Il vous est demandé d'analyser des transactions de carte de crédit d'entreprise sur une période de deux mois. Votre objectif est d'avoir une image générale de la manière dont les employés ont utilisé leur cartes pendant la période, et également d'identifier d'éventuelles mauvaises utilisations des cartes.
Les données de transaction sont disponibles dans trois feuilles de calcul Excel distinctes. Avant de pouvoir commencer à analyser les données, vous devez les importer dans Analytics, et associer les jeux de données séparés dans une seule table Analytics.
A la fin de votre analyse des données, vous devrez présenter les résultats de cette dernière de manière visuelle, pour mieux intéresser vos différents interlocuteurs.
Section facultative
On vous apprend qu'à partir de maintenant, l'analyse des transactions de carte de crédit d'entreprise serait une activité récurrente.
Pour vous permettre ou permettre à quelqu'un d'autre, d'effectuer de futures analyses rapidement et de manière juste, vous décidez de créer un script permettant d'automatiser une partie du travail.
PIPAR – Cycle d'analyse des données dans Analytics
Le cycle d'analyse des données dans Analytics est constitué de cinq étapes, qui sont regroupées sous l'acronyme PIPAR :
Planifier, Importer, Préparer, Analyser, Rapporter
Planifier votre travail
La planification de vos tâches d'analyse des données est importante, et souvent essentielle. Si vous omettez l'étape de planification, et passez directement à l'exécution des commandes d'analyse des données, vous risquez de rencontrer des problèmes, de générer du travail supplémentaire pour vous-même, voire de manquer d'importantes informations d'analyse.
Même une planification basique est préférable à pas de planification du tout. Avec l'expérience, et l'amélioration de votre connaissance d'Analytics, votre planification va devenir de plus en plus élaborée et précise. Une bonne planification est la garantie d'un avancement efficace et maîtrisé de vos projets d'analyse des données.
Instructions de planification
| Développer des objectifs clairs, précis | |
|---|---|
| Schématiser une approche étape par étape | |
| Identifier les données dont vous aurez besoin | |
| Penser aux exigences techniques | |
| Être prêt(e) à recommencer |
En savoir plusImporter les données
Vous devez importer les données dans Analytics avant de pouvoir les analyser.
Nous allons nous familiariser avec le traitement d'import en utilisant l'Assistant de définition de données pour importer trois feuilles de calcul Excel. Effectuer un import à partir d'Excel est une des méthodes les plus courantes d'acquisition des données à analyser dans Analytics. Toutefois, Analytics prend en charge l'import de données issues d'un large panel de sources de données.
Ouvrez Analytics et "Sample Project.ACL"
Remarque
Les étapes suivantes suppose que vous avez déjà activé Analytics.
Importer les deux premières feuilles de calcul Excel
Vous allez commencer par importer deux feuilles de calcul Excel en même temps. Importer plusieurs feuilles de calcul Excel simultanément est une manière excellente pour réduire les tâches;
Importer la troisième feuille de calcul Excel
Importez maintenant la troisième feuille de calcul Excel seule. Lorsque vous importez une seule feuille de calcul, vous pouvez ajuster manuellement certains des paramètres de métadonnées pendant le traitement d'import, plutôt que de le faire ultérieurement dans Analytics.
Vous devriez désormais avoir trois nouvelles tables Analytics dans l'onglet Aperçu du Navigateur. Ces tables contiennent des copies en lecture seule des données Excel. Elles ne contiennent pas les données sources Excel elles-mêmes.
Préparer les données
Vous devez souvent effectuer une ou plusieurs tâches de préparation des données avant que vos données soient prêtes à être analysées.
Pour ce tutoriel, vous allez effectuer deux tâches de préparation :
- effectuer des ajustements complémentaires d'harmonisation des champs de données
- associer les trois nouvelles tables Analytics au sein d'une seule table d'analyse
En outre, en tant que bonne pratique, vous devrez toujours vérifier la validité des données importées avant de lancer des travaux d'analyse. Même une petite quantité de données incorrectes dans une table peut invalider toutes vos analyses de données en relation.
Pourquoi ai-je besoin de préparer les données ?
Vous avez hâte de commencer l'analyse des données, mais sans une préparation correcte des données, vous ne pourrez pas effectuer d'analyses. Ou bien l'analyse que vous allez effectuer sera incorrecte.
De nombreux problèmes peuvent affecter vos données sources en les rendant impropres à l'analyse sans une préparation préalable.
Par exemple :
- Les données sources sont réparties dans différents fichiers et ont besoin d'être consolidées afin de pouvoir être analysées en tant qu'ensemble unique de données.
- Les champs en correspondance présents dans différents fichiers doivent être "harmonisés", ce qui signifie qu'ils doivent être rendus identiques d'un point de vue de leur structure et de leur format. Cette harmonisation est un prérequis à leur traitement.
- Les "données impropres" doivent être nettoyées et standardisées, ce que vous pouvez faire par le biais des fonctions Analytics.
Point clé
Le temps passé à importer et à préparer vos données peut dépasser le temps nécessaire à l'analyse. Toutefois, il s'agit d'étapes préalables essentielles, qui constituent la base de vos analyses.
Ajuster les formats de table
Chaque table présente dans un projet Analytics a un format de table. Le format de table contient des métadonnées comme des noms de champs, leur position de départ, leur longueur, le type de données qu'ils contiennent, etc.
Avant de pouvoir associer les trois nouvelles tables Analytics en une seule table, nous devons harmoniser certaines des métadonnées dans les formats de table.
Voici à quoi ressemble le format de table de Trans_Apr. Vous allez rapidement apprendre comment fonctionnent les formats de table au fur et à mesure que vous vous familiarisez avec Analytics. Vous pouvez faire un grand nombre de choses utile dans le format de table.
Ajuster le format de table de Trans_Apr
Vous devez d'abord modifier le type de données de deux champs dans la table Trans_Apr.
.
.
pour quitter la boîte de dialogue Ajuster les formats de table de Trans_May
Pour finaliser les ajustements, vous devez modifier le type de données de deux champs dans les deux formats de table des tables Trans1_May et Trans2_May. Vous pouvez également avoir à ajuster le champ avec DATE.
Vérifier les données importées
Vérifions maintenant les données dans les trois tables importées pour nous assurer que tout est prêt pour lancer des préparations supplémentaires des données et les analyses de données.
Remarque
Nous vérifions les données après la mise à jour des types de données. Lorsque vous vérifiez les données dans Analytics, vous contrôlez la conformité de l'ensemble des données d'un champ au regard des conditions préalables associées au type de données du champ. C'est pourquoi il est cohérent de vérifier les données une fois les types de données finalisés.
En savoir plus
Si vous souhaitez voir ce qui s'est passé lors de l'identification des erreurs de validité des données par Analytics, ouvrez Tables\Badfile et lancez le traitement de vérification.
Associer les trois tables Analytics
Dans le cadre de la dernière tâche de préparation des données, vous associez les trois nouvelles tables Analytics en une seule table.
Dans un souci de simplicité, le présent tutoriel associe uniquement trois tables. Vous pourriez en effet utiliser le même procédé pour associer 12 tables mensuelles en une seule table annuelle et lancer l'analyse sur les données d'un exercice fiscal complet.
Vous êtes maintenant prêt(e) à passer à des analyses réelles des données.
Analyser de données
Vous lancez des analyses dans Analytics en utilisant des commandes et d'autres outils afin d'avoir une vision générale des données que vous recherchez, et afin de répondre à des questions particulières.
Remarque
L'étape d'analyse se situe là où le poids de votre précédente planification devient visible. Plus vous définissez des objectifs clairs pour votre recherche, meilleure est votre vision des types d'analyse à effectuer.
L'analyse de données
Pour ce tutoriel, vous allez effectuer les analyses de données suivantes dans la table Trans_All :
- regrouper les enregistrements des transactions de carte de crédit par code catégorie de commerce afin de comprendre :
- l'utilisation des cartes de crédit d'entreprise par les employés
- les dépenses dans chaque catégorie
- créer un filtre permettant d'isoler les transactions non autorisées
Regrouper les transactions de carte de crédit par code catégorie de commerce
Regrouper ou totaliser un ensemble de données est un moyen idéal permettant d'avoir une vue d'ensemble des données.
Outils simples de recherche
Maintenant que vous disposez d'une version totalisée des données, vous pouvez utiliser quelques-uns des outils Analytics de base permettant d'obtenir une vision générale de l'utilisation des cartes de crédit d'entreprise.
En simplement quelques clics, vous pouvez en apprendre beaucoup sur les bonnes ou les mauvaises utilisations des cartes.
| Pour avoir cette vue : | Faites les actions suivantes dans la table Trans_All_Grouped : |
|---|---|
| Quel a été le montant des dépenses effectuées par les employés en Avril et Mai ? |
Le total des dépenses a été de 187 177,13$. |
| Où les employés ont-ils dépensé le plus d'argent ? |
Le champ Description vous montre que les dépenses les plus importantes ont concerné les catégories suivantes :
|
| Quelle ont été les dépenses seules les plus importantes ? |
Les champs Description et Maximum AMOUNT vous montrent que la dépense seule la plus importante a été un montant de 1 999,06$ au Club Med. Le Club Med fait-il partie des codes de commerce autorisé pour la carte de crédit d'entreprise ? Un employé a-t-il imputé une dépense juste en-dessous de la limite de carte de crédit 2000$ ? |
| Que révèle l'analyse de codes non fréquemment utilisés ? |
Cinq catégories avaient une seule imputation chacune. Certaines sont-elles des catégories non autorisées ? Peut-être qu'un ou plusieurs employés ont pensé qu'une mauvaise utilisation de la carte d'entreprise d'une manière très occasionnelle passerait inaperçue.
|
| Certaines de ces catégories sont-elles interdites ? |
Peut-être qu'une ou plusieurs de ces catégories sont interdites ?
Remarque Les analyses manuelles ne fonctionnent pas avec des lots composés de beaucoup de données, mais avec des petits lots de données. Nous regarderons ensuite une méthode plus pratique et fiable. |
En savoir plus
Peut-être que vous souhaitez effectuer quelques analyses rapides et ne pas envoyer les résultats dans une nouvelle table. Lors de la totalisation de la table Trans_All, au lieu de sélectionnerFichier dans la boîte de dialogue Totaliser, vous pouvez sélectionner Écran et envoyer les résultats dans la zone d'affichage d'Analytics.
Gérer les résultats en les envoyant à l'écran est pratique uniquement dans le cas de petits lots de données. Toutefois, cette méthode permet de facilement lancer des explorations dans des groupes individuels et de voir uniquement les enregistrements origines de chaque groupe.
Créer un filtre permettant d'isoler les transactions non autorisées
Les filtres vous permettent d'isoler uniquement les enregistrements qui vous intéressent à un moment particulier. Les filtres sont un outil puissant permettant de répondre à des questions précises sur les données.
Une revue générale des transactions de carte de crédit vous a alerté sur la présence d'éventuelles transactions non autorisées. Vous décidez de vérifier la présence de transactions non autorisées en comparant des codes de commerce interdits à la liste des données.
en haut de la vue de la table pour ouvrir le 
.En savoir plus
Au-delà des filtres
Les filtres fonctionnent bien si le nombre de critères et de conditions contenus par le filtre sont gérables. Le filtre créé dans ce tutoriel contient uniquement 9 codes. Mais que ce serait-il passé si votre liste de codes de catégorie de commerce non autorisée était de plusieurs douzaines, ou plus ?
Une approche plus efficiente consisterait à associer une table Analytics contenant les codes interdits à la table des transactions. Chaque correspondance dans la table des résultats jointe serait une transaction non autorisée.
Les jointures dépassent le périmètre de ce tutoriel, mais elles sont fréquemment utilisées dans Analytics.
Rapporter les résultats
Une fois l'analyse des données terminée, Analytics vous propose différentes options de présentation ou de génération sous forme de rapports de vos résultats.
Des rapports traditionnels avec des colonnes de données sont disponibles, mais nous regarderons la conversion des résultats par le biais de la visualisation des données plus conviviale, présentée ci-après.
Visualisation Treemap
Cette visualisation Treemap affiche les transactions de carte de crédit regroupées que vous avez enregistrées dans la table Trans_All_Grouped. La relation entre les groupes est transmise selon deux différentes manières :
- La taille de la case indique le nombre de transactions individuelles présentes dans chaque groupe
Plus la case est grande, plus le nombre de transactions est important. Les cases sont rangées par taille du coin supérieur gauche à coin inférieur bas.
- L'intensité de couleur de la case indique le montant total de chaque groupe
Plus la case est foncée, plus le montant total est élevé.
Ainsi, à titre d'exemple, la taille de la case Club Med, présente dans le coin inférieur droit, signifie un nombre faible de transactions, alors que sa couleur foncée indique un montant total de transactions plutôt important.
Au préalable, un petit travail de préparation
Vous allez créer la visualisation Treemap dans Résultats, l'application de correction des problèmes de la plateforme cloud HighBond. L'accès à une version lite de Résultats est inclus dans votre abonnement à ACL Robotics.
Afin de créer la visualisation, vous devez au préalable créer un conteneur de données à deux niveaux capable de la gérer. Le premier niveau est appelé Collection, et le second Analyse. Cette création est rapide et facile.
Connectez-vous à la Barre de lancement et accédez à Résultats.
Remarque
Si pour une raison quelconque, vous ne pouvez pas vous connecter à la Barre de lancement ou accéder à Résultats, vous pouvez utiliser une des autres méthodes de création de rapports présentées dans la section Autres méthodes de génération de rapports dans Analytics.
Créer une collection
Créer une analyse
Exporter des données entre Analytics et Résultats
La prochaine étape consiste à exporter la table Trans_All_Grouped entre Analytics et Résultats.
Créer la visualisation
Vous êtes maintenant prêt(e) à créer la visualisation dans Résultats.
.
Enregistrer la visualisation
Si vous souhaitez conserver les visualisations que vous créez, vous devez les enregistrer. Vous devez enregistrer chaque visualisation individuellement, ainsi que le conteneur dans lequel elles se trouvent, appelé une Interprétation.
Autres méthodes de génération de rapports dans Analytics
En plus des visualisations de données disponibles dans Résultats, Analytics dispose de plusieurs autres méthodes que vous pouvez utiliser pour rapporter les résultats de vos analyses de données :
| Méthode de génération de rapports | Description |
|---|---|
| Visualisations de données dans la fenêtre App Analyse |
Les possibilités de visualisation des données de Résultats sont également disponibles en local dans la fenêtre App Analyse, un composant indépendant d'Analytics. Remarque Certains des graphiques et des visualisations disponibles dans Résultats peuvent ne pas exister dans la fenêtre App Analyse jusqu'à une prochaine version d'Analytics. Pour plus d'informations, consultez la section Interprétations et visualisations. |
| Graphes Analytics hérités |
Analytics met à disposition une option de création de graphiques et de graphes héritée qui vous permet de créer des rapports visuels de base. Pour plus d'informations, consultez la section Utiliser des graphes Analytics. |
| Rapports traditionnels à colonnes |
Dans certains cas, un rapport traditionnel basé sur des textes ou des nombres avec des lignes et des colonnes de données est tout ce dont vous avez besoin. Pour plus d'informations, consultez la section Formatage et génération de rapports Analytics. |
| Outils de génération de rapports externes |
Vous pouvez utiliser un outil de génération de rapports externes tels que Tableau ou Microsoft BI et importer des données directement à partir d'Analytics. Pour plus d'informations, consultez la section Connexion à Analytics depuis une application de reporting tierce. |
| Exporter des données au format Excel ou CSV |
Vous pouvez exporter des données vers Excel, ou vers un fichier de variables séparées par des virgules, et utilisez le options de génération de rapports d'Excel, ou de tout autre outil capable de travailler avec un fichier CSV. Pour plus d'informations, consultez la section Exportation des données. |
Vous avez terminé
Félicitations ! Vous avez terminé toute l'introduction de l'analyse des données à l'aide d'Analytics.
Et ensuite ?
Plusieurs possibilités sont disponibles pour en apprendre d'avantage sur Analytics :
| Académie |
L'Académie propose un ensemble complet de sessions de cours ouvertes à différents niveaux d'expérience. Le Programme Bases d'Analytics est une série de six mini-cours qui présentent les bases d'Analytics aux nouveaux utilisateurs. L'Académie est le centre des ressources de formation en ligne de Galvanize. Regardez le catalogue des sessions de cours pour découvrir les sessions de formation disponibles. Les sessions de l'Académie sont incluses sans coût supplémentaire pour tout utilisateur disposant d'un abonnement. |
|---|---|
| Aide d'Analytics
(« l'Aide d'Analytics ») |
Vous êtes actuellement dans l'Aide pour Analytics – un des principaux guides utilisateurs de « l'Aide d'Analytics ». Ce guide fournit un support conceptuel de référence, et des instructions détaillées complètes, de tous les aspects d'Analytics. Par exemple, voici les deux thèmes du Guide utilisateur en lien avec les opérations de concaténation, qui font parties du tutoriel que vous venez de terminer :
|
| Communauté |
La Communauté est une plateforme basée sur le Web avec un ensemble de ressources client, comprenant entre autres un forum client dans lequel des utilisateurs Analytics expérimentés partagent leur expertise et répondent à des questions. Le forum client est le meilleur endroit pour apprendre les applications et les utilisations faites dans le monde réel d'Analytics. |
Écrire un script de votre travail (section facultative)
| Temps estimé | 20 minutes |
|---|---|
| Conditions requises | Aucune expérience d'écriture de scripts n'est nécessaire. |
| Analytics Version | 13.0 ou supérieure (édition non-Unicode) |
L'utilisation seule d'Analytics de manière ponctuelle ou manuelle vous est très profitable, sans même écrire un seul script. Dans la plupart des cas, tout ce qui peut être fait dans un script peut être fait dans l'interface utilisateur, et inversement. Toutefois, pour dégager plus de valeur, de puissance et d'efficacité de la part d'Analytics vous devez créer des scripts.
La bonne nouvelle est qu'Analytics fournit des outils facilitant l'écriture de scripts, même pour un débutant.
Le cas d'écriture de scripts
Imaginez qu'en plus de toutes vos responsabilités actuelles, vous soyez désormais responsable de l'examen régulier de l'utilisation des cartes de crédit d'entreprise.
Gagner du temps
Le processus d'examen de base est standardisé. À chaque cycle d'examen, vous pouvez perdre du temps à répéter le processus de base manuellement, ou vous pouvez en économiser en automatisant le processus.
Déléguer en toute confiance
Si le processus est automatisé, peut-être pouvez-vous déléguer la tâche à un membre de l'équipe plus junior. Un script testé vous offre l'assurance que des employés moins expérimentés peuvent effectuer la tâche avec cohérence et justesse, et sans une augmentation significative de leur charge de travail.
Qu'est-ce qu'un script ?
Un script Analytics est une série de commandes ACLScript effectuant une tâche particulière ou plusieurs tâches associées. Par exemple, tout ce que vous venez de faire manuellement dans la première partie de ce tutoriel pourrait également être réalisé à l'aide d'un script.
ACLScript est le langage de commande qui forme la base d'Analytics. Les scripts sont stockés dans des projets Analytics. Les scripts individuels s'affichent dans le Navigateur, et sont précédés par l'icône de script 
.
Comment fonctionne la trace de commande Analytics
Vous pouvez avoir remarqué que le Navigateur contenait l'onglet Trace. En tant que personne en charge de l'écriture des scripts, la trace de commande Analytics est votre meilleur ami.
Créer un script en copiant des commandes de la trace
Vous allez à nouveau utiliser la syntaxe de script ACLde la trace, mais cette fois vous allez copier la syntaxe dans un script Analytics. Pour garder les choses simples et rapides, vous allez mettre en script une partie des tâches que vous avez effectuées manuellement dans le tutoriel, mais vous pourriez, si vous le souhaitez, toute mettre en script.
Remarque
Nous allons ne pas nous attarder sur certaines des bonnes pratiques de l'écriture de scripts afin de conserver brève l'introduction à ce type d'opération. L'objectif est de montrer ô combien cela est facile même pour des utilisateurs novices dans la création de scripts dans Analytics.
pour lancer le script.L'ensemble du tutoriel se trouve dans un script
L'ensemble du tutoriel que vous venez d'effectuer manuellement s'affiche ci-après dans un script (dans la section "Étapes"). Pour terminer avec cette brève introduction de l'écriture de scripts, vous allez copier le script dans Analytics, puis effectuez à nouveau les tâches du tutoriel, mais cette fois avec seulement un couple de clics de la souris.
Remarque
Le script suppose que le dossier Exemples de fichiers de données se trouve dans l'emplacement par défaut. Si le dossier se trouve dans un autre emplacement, vous devez modifier les chemins de navigation dans le script pour identifier le bon emplacement.
Les tables créées par le script sont concaténées avec _s afin de ne pas se substituer aux tables que vous avez créées manuellement
, puis cliquez sur Vous avez terminé
C'est la fin de cette brève introduction à l'écriture de scripts. Nous espérons que vous en avez assez vu pour être convaincu(e) de l'intérêt des scripts et que cela vous a donné envie d'en apprendre d'avantage.
Et ensuite ?
Plusieurs possibilités sont disponibles pour en apprendre d'avantage sur l'écriture de scripts dans Analytics :
| Guide de création de scripts ACL |
Le Guide de création de scripts ACL contient les tutoriels suivants conçus pour des débutants. Le Guide de création de scripts Analytics contient une documentation de référence complète sur le langage ACLScript avec des informations détaillées sur chaque commande et fonction Analytics. |
|---|---|
| Académie |
L'Académie offre un cours de création de scripts pour les débutants et un autre pour des utilisateurs plus avancés :
L'Académie est le centre des ressources de formation en ligne de Galvanize. Regardez le catalogue des sessions de cours pour découvrir les sessions de formation disponibles. Les sessions de l'Académie sont inclues sans coût supplémentaire pour tout utilisateur disposant d'un contrat ACL. |
| Communauté |
La Communauté est une plateforme basée sur le Web disposant d'un ensemble de ressources client, notamment d'un forum client dans lequel des sujets sur la création de scripts Analytics sont fréquemment traités en profondeur. |