Power BI - Introduction à la statistique Tutoriels

Découvrez comment utiliser les fonctions de calcul essentielles de Microsoft Excel pour une utilisation professionnelle dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo informative.
Cette vidéo présente les étapes clés pour comprendre la syntaxe et la mise en œuvre des principales formules de calcul dans Excel.
Obtenez des conseils pratiques pour utiliser les fonctions statistiques classiques, l'assistant fonctions, la rédaction manuelle d'une formule, les références relatives et absolues, la fonction SOMME.SI et la fonction RECHERCHEX.
Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur l'utilisation des fonctions de calcul dans Microsoft Excel et comment cela peut vous aider à gagner en productivité et en autonomie dans le traitement de vos données.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de réviser les concepts de base des statistiques, notamment la moyenne, la médiane, les quartiles, le mode et l'écart type, afin de mieux comprendre les analyses de données et les rapports qui en découlent.

Chapitres :

  1. Introduction aux Statistiques
    Avant de plonger dans la visualisation des données, il est essentiel de revoir quelques notions fondamentales de statistiques. Ces concepts de base nous aideront à mieux comprendre les retraitements que nous effectuerons sur nos rapports.
  2. La Moyenne
    La moyenne est une mesure centrale qui représente la somme des valeurs divisée par le nombre de valeurs. Par exemple, si trois élèves ont obtenu les notes suivantes : 12, 15 et 11 sur 20, la moyenne se calcule comme suit : (12 + 15 + 11) / 3 = 12,67. La formule mathématique de la moyenne est également présentée pour référence.
  3. La Médiane
    La médiane est souvent confondue avec la moyenne, mais elle est calculée différemment. Elle divise un groupe de données en deux parties égales. Pour un ensemble de valeurs, on les classe par ordre croissant et on prend la valeur du milieu. Si le nombre d'observations est impair, la médiane est la valeur centrale. Si le nombre est pair, elle est la moyenne des deux valeurs centrales.
  4. Les Quartiles
    Les quartiles sont des valeurs qui divisent un ensemble de données en quatre parties égales. Pour calculer les quartiles, on commence par trier les données, puis on détermine les valeurs qui coupent les groupes. Par exemple, pour un ensemble de 14 utilisateurs, on peut calculer les quartiles en prenant les valeurs aux positions appropriées dans l'ordre croissant.
  5. Le Mode
    Le mode représente la valeur la plus fréquente dans un ensemble de données. Par exemple, si l'on considère les résultats d'un examen, le mode serait la note la plus courante parmi les étudiants, même si la moyenne est différente.
  6. L'Écart Type
    L'écart type mesure la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Il permet d'évaluer l'hétérogénéité d'un groupe. Par exemple, si une classe a des notes très variées, l'écart type sera élevé, tandis qu'une classe avec des notes similaires aura un écart type faible. Le calcul de l'écart type implique de prendre la moyenne des différences au carré entre chaque valeur et la moyenne, puis de prendre la racine carrée de ce résultat.
  7. Conclusion
    En résumé, cette vidéo a couvert les concepts fondamentaux des statistiques, y compris la moyenne, la médiane, les quartiles, le mode et l'écart type. Ces notions sont essentielles pour analyser des données et créer des rapports significatifs. La compréhension de ces concepts facilitera l'interprétation des résultats et l'utilisation des outils d'analyse de données.

FAQ :

Qu'est-ce que la moyenne et comment la calcule-t-on ?

La moyenne est la somme des valeurs d'un ensemble divisée par le nombre de valeurs. Pour calculer la moyenne, additionnez toutes les valeurs et divisez par le nombre total de valeurs.

Quelle est la différence entre la moyenne et la médiane ?

La moyenne est calculée en additionnant toutes les valeurs et en divisant par le nombre total, tandis que la médiane est la valeur qui divise l'ensemble des données en deux parties égales. La médiane est moins influencée par les valeurs extrêmes.

Comment calcule-t-on les quartiles ?

Pour calculer les quartiles, il faut d'abord trier les données. Le premier quartile (Q1) est la médiane du premier groupe de données, le deuxième quartile (Q2) est la médiane de l'ensemble, et le troisième quartile (Q3) est la médiane du troisième groupe.

Qu'est-ce que l'écart type et pourquoi est-il important ?

L'écart type mesure la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Il est important car il permet de comprendre la variabilité des données. Un écart type élevé indique une grande diversité dans les valeurs.

Comment le mode est-il utilisé dans les statistiques ?

Le mode est utilisé pour identifier la valeur la plus fréquente dans un ensemble de données. Cela peut être utile pour comprendre les tendances dans les résultats, comme les notes des étudiants.

Quelques cas d'usages :

Analyse des performances académiques

Les enseignants peuvent utiliser la moyenne, la médiane et le mode pour analyser les performances des étudiants dans une classe. Par exemple, en calculant la moyenne des notes, ils peuvent évaluer la performance générale, tandis que la médiane peut aider à comprendre la répartition des notes.

Évaluation des résultats d'une enquête

Lors de l'analyse des résultats d'une enquête, les quartiles peuvent être utilisés pour segmenter les réponses et identifier les tendances. Cela permet de mieux comprendre les opinions des répondants et d'adapter les stratégies en conséquence.

Gestion des ressources humaines

Les responsables des ressources humaines peuvent utiliser l'écart type pour évaluer la satisfaction des employés. En mesurant la dispersion des scores de satisfaction, ils peuvent identifier des groupes d'employés qui pourraient nécessiter une attention particulière.

Analyse des ventes

Les analystes de vente peuvent utiliser la moyenne et le mode pour comprendre les tendances de vente. Par exemple, en identifiant le mode des produits les plus vendus, ils peuvent ajuster les stratégies de marketing pour maximiser les ventes.

Évaluation des performances sportives

Les entraîneurs peuvent utiliser des statistiques comme la moyenne et l'écart type pour évaluer les performances des athlètes. Cela les aide à identifier les athlètes qui se démarquent et ceux qui pourraient bénéficier d'un entraînement supplémentaire.

Glossaire :

Moyenne

La moyenne est une mesure statistique qui représente la somme des valeurs d'un ensemble divisée par le nombre de valeurs. Par exemple, pour des notes de 12, 15 et 11 sur 20, la moyenne est (12 + 15 + 11) / 3 = 12,67.

Médiane

La médiane est la valeur qui divise un ensemble de données en deux parties égales. Pour un nombre pair d'observations, elle est calculée en prenant la moyenne des deux valeurs centrales.

Quartiles

Les quartiles sont des valeurs qui divisent un ensemble de données en quatre parties égales. Le premier quartile (Q1) est la médiane du premier groupe, le deuxième quartile (Q2) est la médiane de l'ensemble, et le troisième quartile (Q3) est la médiane du troisième groupe.

Mode

Le mode est la valeur qui apparaît le plus fréquemment dans un ensemble de données. Par exemple, si plusieurs étudiants obtiennent la note de 12 sur 20, alors 12 est le mode.

Écart type

L'écart type mesure la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Un écart type élevé indique une grande hétérogénéité dans les données, tandis qu'un écart type faible indique que les valeurs sont proches de la moyenne.

résultat(s)
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Alors, ici, encore une fois,
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avant d'attaquer la partie visualisation,
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on a besoin de revoir ensemble
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quelques notions de statistiques.
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Alors rassurez-vous de la statistique light,
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de la statistique simple,
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mais quand même quelques notions
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qui vont nous permettre de mieux
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comprendre les potentiels retraitements
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qu'on fera sur nos rapports.
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Donc on va revoir un petit peu les basiques,
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donc déjà, qu'est-ce qu'une moyenne ?
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Donc en gros l'on va réviser un
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peu les métriques principales,
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donc une moyenne .
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Tout simplement si on a 3 élèves
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qui ont eu des notes sur 20,
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12 sur 20, 15 sur 20.
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11 sur 20 comment calcule-t-on une moyenne ?
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Eh bien, on va faire la somme de ces valeurs
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et on va le diviser par le nombre de valeurs.
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Donc ici en l'occurrence 12+15+11/3,
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ce qui nous donne 12,67 et donc
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à chaque fois ici je vous ai
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mis la formule mathématique,
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que vous n'êtes absolument
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pas obligé d'apprendre,
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c'est juste pour être complet encore
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une fois où du coup vous avez ici
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la formule de la moyenne qui s'écrit
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avec 1X surmonté d'une barre.
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Maintenant,
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on va avoir une notion qui est
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parfois confondue avec la moyenne
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et qui pourtant n'est pas du
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tout calculé de la manière qui,
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de la même manière, qui va être la médiane.
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L'objectif de la médiane,
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ça va être en cours de couper
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le groupe de population que vous
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avez en 2 parties égales.
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Si vous avez,
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si vous avez par exemple 10
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personnes et bien son objectif ça
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va être de mettre 10 personnes,
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5 personnes dans un groupe et 5
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personnes dans un groupe et en
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gros ça va dépendre de leur valeur.
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On va les classer par valeur et
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donc vous mettre par exemple les 5
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personnes ayant les moins bonnes
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valeurs versus les 5 personnes ayant les
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10, plus grandes valeurs donc.
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C'est le cas qu'on a ici,
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on va prendre un pas assez simple .
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Là donc ici on a.
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On a du coup 4 utilisateurs et bien
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on va tout simplement couper au
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milieu là ici pour définir un premier
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groupe et un 2e groupe et donc pour
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calculer quelle est la médiane.
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En fait,
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on va prendre la moyenne des 2
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personnes qui se situent au milieu
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parce que là ici du coup ça ne
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ne représente personne et donc on va
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les faire 12+15/2 qui va nous donner
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13,5 dans un cas où on a un nombre
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impair d'utilisateurs et bien c'est
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tout simplement la personne qui
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va se retrouver au milieu en ce
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que forcément si on est un père,
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il y aura une personne en trop
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entre guillemets.
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Pour faire 2 groupes ego et donc
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cette personne-là, du coup,
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symbolisera la médiane, donc la médiane,
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c'est la valeur de du centre de la
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population, tout simplement.
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Et ici,
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vous avez également la formule qui
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s'affiche et qui vous dit qu'en
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gros voilà vous allez avoir un
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groupe qui est supérieur ou égal
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à la
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moitié de l'ensemble du
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groupe et inversement.
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Ensuite nous avons les quartiles,
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les quartiers qui sont des
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des genres de médiane ,
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c'est un peu le même principe,
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c'est à dire que,
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au lieu de couper notre population 2.
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On va la couper en 4 et après au
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niveau de la méthode c'est pareil
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donc ici on va se retrouver avec
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24681214 utilisateurs et donc
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pour ces 14 utilisateurs,
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la première chose qu'on va faire
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c'est les ranger dans l'ordre,
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donc là on les a par note ?
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Et réimaginer des notes sur 20.
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Et donc on va prendre du
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coup les 3 premiers ,
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qui vont qui, qui vont symboliser,
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vu que qui vont ça alors
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du coup ils doivent 12,
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excuse-moi qui vont symboliser le
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premier groupe et ensuite on va avoir
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un 2e groupe ici qui va représenter
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encore 1/4 de la population et
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ainsi de suite et donc au milieu de
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ces groupes on va placer ce qu'on
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appelle donc les fameux quartiles
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et donc là ici on aura 3,
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donc le premier quartile qui va
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couper en 2 le premier
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et le 2e groupe et donc on va
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faire la moyenne des 2 valeurs
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qui sont côte à côte donc ici 9.
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Plus 10/2,
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ça va nous donner 9,5 et on va faire
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pareil ici pour le 2e quartile, donc,
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Q 2 ici et finalement pour le 3e Quartile,
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on va appliquer la même méthode
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et donc cette notion de quartier.
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Vous allez aussi pouvoir la
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retrouver dans les rapports pour I.
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Finalement,
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le mode qu'est-ce que c'est ?
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La représente et bien le mode en fait,
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va vous indiquer sur une distribution
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qu'elle était la valeur où il
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y avait le plus de personnes.
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On va reprendre le l'exemple
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d'une classe et on va l'étendre
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même à toute une école et on va
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imaginer les résultats du bac.
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On va essayer d'arrondir toutes les
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notes à un entier, donc par exemple,
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quelqu'un qui a eu 12,3,
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voilà,
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on dira 12 et en gros nous notre
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objectif c'est de savoir qu'elle a été
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la note majoritaire parmi les étudiants.
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Est-ce que c'est 12 sur 20,
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13 sur 20 ?
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Encore une fois ça n'est pas la
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moyenne qu'elle était la note.
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Où il y avait le plus d'élèves qui étaient,
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qui avaient,
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qui l'avaient obtenu et donc potentiellement,
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ça peut être 12 sur 20 quand
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je vous disais ou en gros,
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c'est là où on a le plus d'élèves
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mais potentiellement la moyenne
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est à 13 où est à où est à 11
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ce n’est pas ça que ça représente,
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ça représente ça seulement le
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plus gros ensemble de populations
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pour une valeur donnée.
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Finalement, dernière notion
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qui est très intéressante,
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qu’on ne va pas forcément l'utiliser
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dans le projet des festivals.
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Mais qui est important que vous la
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connaissiez parce qu'on va
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proposer dans les menus de Power BI,
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c'est les quartiers,
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alors les cartes, son objectif,
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ça va être de mesurer l'écart de la moyenne.
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L'écart des utilisateurs par
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par rapport à la moyenne.
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Ça nous permet notamment de se rendre
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compte de l'hétérogénéité d'un groupe,
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quelque chose de très simple.
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Pour vous symboliser ça,
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une classe qui a obtenu en moyenne enfin.
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Qui a obtenu 8 sur 20 et 12 sur 20.
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Donc en gros,
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on a 10 élèves qui ont 8 et
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10 élèves qui ont eu 12,
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la moyenne de la classe sera 10
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si on a 10 élèves qui ont eu 0 et
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10 élèves qui ont eu 20 et bien
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la moyenne sera également de 10.
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Par contre on voit bien qu'il y a
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une grosse différence entre nos
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groupes au niveau de la disparité
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des notes et donc c'est justement
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ce que l'écart type cherche à faire.
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On va aller prendre la moyenne
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de l'utilisateur, enfin, ça note.
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On va la comparer à la note moyenne qui
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a été obtenue et en gros cette différence,
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on va aller la prendre,
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on va additionner toutes ces
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différences et on va le diviser
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par le nombre d'utilisateurs.
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Alors juste vu que on a besoin de faire
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passer toutes les valeurs en positif,
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on va faire,
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on va les mettre au carré puis prendre
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la racine carrée de cette valeur.
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Je mets en pas trop retenez juste que
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en gros c'est pour chercher à mesurer
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les thermogéniques d'un groupe,
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plus les cartes est grand et plus
00:06:00
les l'hétérogénéité est importante
00:06:01
et plus l'écart type est petit.
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Et plus l'hétérogénéité est moindre.
00:06:07
Donc voilà, je ne vais pas au-delà en.
00:06:10
Vous connaissez l'essentiel parce
00:06:11
qu’après je pense que les sommes
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ou même la comptabilisation
00:06:14
de nombres d'éléments,
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vous l'avez très bien compris ?
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Ce sont des calculs encore plus
00:06:18
simples donc je voulais juste faire
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un petit complément par rapport
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à ça et on va enfin pouvoir créer
00:06:23
nos premiers rapports.

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