1. Ne pas vérifier la qualité des données
C’est probablement l’erreur la plus fréquente : travailler sur des données que l’on suppose fiables… alors qu’elles ne le sont pas. Des données incomplètes, incohérentes, dupliquées ou mal formatées peuvent fausser toute l’analyse.
Prenons un exemple : vous calculez le panier moyen d’un client, mais certaines lignes sont en double. Résultat ? Une surévaluation du chiffre d’affaires par client.
Comment corriger ?
Commencez toujours par une phase d’audit et de nettoyage : suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, vérification des formats. En Python, la bibliothèque pandas vous permet de faire cela efficacement :
df = df.drop_duplicates()
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
Et si vous utilisez Excel, des outils comme Power Query ou les filtres conditionnels vous permettent d’identifier rapidement les cellules problématiques.
2. Confondre corrélation et causalité
Ce n’est pas parce que deux variables évoluent ensemble qu’il existe une relation de cause à effet. C’est une erreur d’interprétation très courante, notamment chez les data analysts débutants.
Exemple classique : vous constatez qu’il y a plus de ventes quand il pleut. Est-ce que la pluie fait vendre ? Pas forcément. Il faut chercher des variables tierces (comme le trafic sur le site ou les campagnes marketing actives ces jours-là).
Comment corriger ?
Utilisez des outils statistiques comme les tests de régression, ou l’analyse multivariée, pour distinguer corrélation et causalité. Et surtout, posez-vous toujours cette question : « Est-ce que cette variable en influence réellement une autre ? Ou sont-elles juste liées de manière apparente ? »
3. Mauvaise sélection des KPIs ou indicateurs
Il est tentant de multiplier les indicateurs ou de choisir ceux qui donnent les résultats que l’on souhaite voir. Mais sans lien clair avec les objectifs business, les KPI mal choisis peuvent induire en erreur.
Prenons un site e-commerce : se focaliser uniquement sur le nombre de visites ne dit rien sur la performance si le taux de conversion reste bas.
Comment corriger ?
Revenez aux objectifs métier. Choisissez des indicateurs pertinents, mesurables, actionnables et temporels (méthode SMART). Travaillez main dans la main avec les équipes métier pour aligner vos analyses sur leurs besoins réels, pas uniquement sur les données disponibles.
4. Utiliser des formules ou du code sans le comprendre
Que ce soit dans Excel ou en Python, il est courant de copier-coller des formules ou du code trouvés sur Internet sans vraiment comprendre ce qu’ils font. C’est souvent là que se glissent les erreurs silencieuses : une mauvaise parenthèse, une mauvaise colonne, un filtre inadapté...
Dans un fichier Excel complexe, une fonction RECHERCHEV mal paramétrée peut renvoyer des résultats erronés sans qu'on s’en rende compte. En Python, une mauvaise jointure dans Pandas (merge) peut produire un dataset partiellement vide ou en doublon.
Comment corriger ?
Prenez le temps de comprendre chaque formule. Faites des tests sur des échantillons réduits. Commentez votre code. Documentez vos fichiers. En cas de doute, entourez-vous ou validez vos résultats avec un pair.
5. Oublier la visualisation ou mal interpréter les graphiques
L’analyse ne se limite pas aux chiffres : visualiser les données permet souvent d’identifier des tendances, des ruptures, des anomalies… ou des erreurs dans le traitement.
Mais attention : un graphique mal construit (axes mal étiquetés, échelle tronquée, couleur trompeuse…) peut induire le lecteur en erreur. Une courbe en croissance ne signifie pas forcément une bonne performance.
Comment corriger ?
Adoptez les bonnes pratiques de data visualization : choisissez le bon type de graphique (barres, lignes, camembert, etc.), indiquez les unités et périodes, évitez les effets de style superflus. En Python, utilisez des bibliothèques comme Seaborn ou Matplotlib. En Excel, privilégiez les graphiques simples et bien annotés.
Tableau récapitulatif des erreurs et corrections
| Erreur fréquente | Conséquence | Comment la corriger |
|---|---|---|
| Ne pas nettoyer les données | Résultats biaisés | Audit, suppression des doublons, gestion NaN |
| Confondre corrélation/causalité | Interprétations erronées | Analyse multivariée, approche critique |
| Choisir de mauvais KPIs | Décisions non pertinentes | Alignement avec objectifs métier |
| Copier du code sans le comprendre | Erreurs silencieuses | Tests unitaires, documentation, relecture |
| Visualisation trompeuse ou absente | Données mal interprétées | Graphiques clairs, choix pertinent de visuels |
Des erreurs utiles pour progresser
Faire des erreurs en analyse de données, c’est inévitable. L’important est de savoir les identifier et en tirer des leçons. Ces pièges sont en réalité des étapes clés dans l’apprentissage du métier de data analyst. Plus vous les rencontrez, plus vous apprendrez à structurer vos analyses, à poser les bonnes questions, et à collaborer efficacement avec les métiers.
Envie d’aller plus loin ?
À la Wild Code School, nous formons nos élèves à ces bonnes pratiques à travers des cas concrets, des projets en équipe, et une approche professionnalisante du métier. Nettoyage, exploration, visualisation, storytelling : tout est conçu pour apprendre à manipuler et interpréter les données de manière fiable.
De la qualité des données à leur visualisation, en passant par le choix des indicateurs et la maîtrise des outils, chaque étape d’une analyse peut contenir son lot d’écueils. En connaissant les erreurs courantes en analyse de données, vous gagnez en autonomie, en rigueur et en impact.
L’analyse de données n’est pas qu’une affaire de chiffres : c’est une discipline exigeante, où la curiosité, le bon sens et la méthode font toute la différence.
