Traiter la data

L’hybridation des sources de données consiste à combiner plusieurs jeux de données pour produire une mesure plus fine, plus riche et plus robuste. Appliquée à la mesure d’audience, elle permet de mieux répondre à la fragmentation des usages médias et aux besoins d’analyses plus granulaires.

Le redressement redressement Traitement statistique dont le but est de corriger les écarts de structure, sur une ou plusieurs variables, entre l'échantillon et l'ensemble de la population étudiée (strucure connue par exemple par un recensement ou une étude de cadrage). Ce traitement consiste à calculer pour chaque individu enquêté un coefficient, dit de redressement, qui se conjugue à l'extrapolation pour donner son poids et ainsi faire coïncider la structure pondérée de l'échantillon avec celle de la population. En savoir plus d’échantillon est une étape clé du traitement statistique statistique La statistique ou science des données (Data Science en anglais) est un domaine des mathématiques qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, leur représentation graphique ou visualisation (Data Visualization en anglais) et l'interprétation des résultats. En savoir plus de la data data les données numériques En savoir plus . En ajustant la structure d’un échantillon à celle de la population population Univers d'une enquête composé des unités statistiques de base. Ces unités peuvent être des personnes physiques, des foyers, des entreprises, des communes... La population sert de base de sondage pour le choix de l'échantillon, et de base de calcul pour les extrapolations de l'échantillon. En savoir plus étudiée, il permet de limiter les biais biais Le biais d'un résultat statistique est l'écart entre le résultat obtenu et la valeur exacte que l'on recherche. On distingue trois types de biais : biais d'échantillonnage (par exemple : utilisation d'une base de sondage inadaptée), biais d'observation (par exemple : mauvais libellé d'une question ou d'une grille de réponse), biais d'estimation (par exemple : mauvaise prise en compte des modalités de tirage de l'échantillon). En savoir plus , d’améliorer la précision des résultats et de fiabiliser les indicateurs issus des enquêtes.

La fusion de données permet de rapprocher plusieurs sources issues d’enquêtes distinctes pour produire une vision plus complète d’une population population Univers d'une enquête composé des unités statistiques de base. Ces unités peuvent être des personnes physiques, des foyers, des entreprises, des communes... La population sert de base de sondage pour le choix de l'échantillon, et de base de calcul pour les extrapolations de l'échantillon. En savoir plus . Cette méthode facilite le traitement et l’exploitation de la data data les données numériques En savoir plus , tout en limitant le poids poids 1. Proportion d'une catégorie d'individus par rapport à la totalité de la population. Par exemple, au 1er janvier 2020, le poids des femmes est de 51,7% de la population des ménages. 2. Le poids de sondage désigne le coefficient affecté à chaque individu de l'échantillon et qui représente l'inverse de sa probabilité d'appartenir à l'échantillon. Par exemple, pour un échantillon de 20 000 individus tirés aléatoirement au sein d'une population de 40 millions d'individus, le poids de sondage est de 2 000. 3. Le poids de redressement désigne le coefficient affecté à chaque individu après redressement de l'échantillon et qui correspond au nombre d'individus que cet individu de l'échantilllon représente dans la population. En savoir plus de la collecte et en préservant la qualité des résultats.