Module 110 - Analyser et représenter des données avec des outils
Visualiser des données
partie 2
De quoi avons-nous parlé la semaine dernière ?
Temps à disposition : 5 minutes
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De quoi avons-nous parlé la semaine dernière ?
- Structure d'un rapport
- Bonnes pratiques
- Graphiques
Objectifs du cours
- Expliquer la méthode A/B
-
Explique les concepts de transfert et anonymisation des données
Les étapes de l'analyse de données
Nous allons voir dans les prochains slides la visualisation de données, donc l'étape 4 du processus de monitoring
Validation de rapport BI ou Monitoring : Méthode A/B
L'A/B testing permet de comparer les performances de deux versions de contenu et de déterminer ainsi laquelle convainc le plus les utilisateurs. Ce processus teste une version (A) par rapport à une variante (B) pour évaluer laquelle est la plus performante selon des mesures clés.
Méthode A/B
Vidéo YouTube :
https://www.youtube.com/watch?v=ZGseA2Di74M
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Méthode A/B
Les étapes de base pour planifier et exécuter un test A/B
- Mettre en place une équipe de projet
- Définir les priorité du test basé
- Concevoir le test A et le test B et les réaliser
- Analyser le test
- Faire un rapport de test
- Mettre en place la version gagnant du test et veiller à ce que les résultats se confirment
- Communiquer les résultats
- Utiliser les conclusions du test pour en concevoir un nouveau
Grâce à cette méthode, l’A/B testing permet de progresser sur l’utilisabilité des rapports et d’offrir plus de valeur aux utilisateurs finaux
Méthode A/B
L'A/B testing s'avère plus efficace lorsqu'il s'effectue de manière continue. Des flux de tests réguliers peuvent générer des recommandations en continu quant à la manière d'affiner vos performances. Il est possible de réaliser des tests continus, car les options disponibles pour tester sont presque illimitées
Méthode A/B
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Comparaison subjective | Une hypothèse par test seulement |
| Reflète l’intérêt du groupe cible | Confusion possible pour certains utilisateurs |
| Exécution facile grâce à l’outil de test | Signification statistique compliquée pour les rapports de petite envergure |
| Analyse précise possible | |
| Mise en œuvre immédiate des résultats |
Transfert et anonymisation des données
Savoir transmettre des données issues de rapports BI ou de monitoring à des tiers (utilisateurs, développeur, partenaires, clients, services internes, etc.) en garantissant la confidentialité et la protection des données personnelles, notamment en respect des réglementations comme le RGPD et la nLPD.
Transfert et anonymisation des données
| Technique | Description | Exemple |
|---|---|---|
| Pseudonymisation | Remplacer des identifiants par des codes | Nom = Utilisateur_001 |
| Agrégation | Regrouper des données individuelles en groupes | Chiffre d'affaires par région au lieu d'individus |
| Masquage | Masquer partiellement les données | Email = u***@domaine.com |
| Suppression | Retirer les colonnes sensibles | Ne pas inclure la colonne "Nom" ou "Date de naissance" |
| Perturbation | Ajouter une légère variation aléatoire | Ajouter un ±5% sur une valeur de chiffre d'affaires |
Transfert et anonymisation des données
- Les données peuvent être transmises à des partenaires ou intégrées dans des rapports publics.
- Les tiers n’ont aucun accès aux données brutes ou aux informations permettant une réidentification.
- Une traçabilité des transferts est mise en œuvre (registre, horodatage, historique de traitements).
Transfert et anonymisation des données
Les méthodes d’anonymisation sont documentées, validées par un responsable de la protection des données (DPO), et mises à jour régulièrement. Des audits internes ou externes peuvent être menés pour valider :
- L’efficacité de l’anonymisation
- L’absence de risque de réidentification.
- Le respect des droits des personnes concernées.
Cas pratique
Effectuez le Cas pratique 8
Temps: 45 minutes
Wooflash
Répondez aux différentes questions liées à la matière enseignée
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