Service

Analyse statistique

Transformez vos données en insights actionnables.

Nos services d'analyse statistique vous permettent d'extraire le maximum de valeur de vos données. Données administratives, résultats de sondages ou bases complexes : notre équipe de statisticiens expérimentés utilise des méthodes avancées pour révéler tendances, relations et patterns cachés — et transformer les chiffres en récits compréhensibles et en recommandations stratégiques.

Pourquoi choisir nos analyses ?

Expertise technique avancée

Régression, modélisation, analyses multivariées, séries temporelles, machine learning.

Visualisations percutantes

Graphiques et tableaux de bord interactifs qui rendent vos données accessibles et convaincantes.

Interprétation contextualisée

Au-delà des chiffres, une interprétation experte qui tient compte de votre contexte organisationnel.

Rigueur scientifique

Standards académiques élevés, documentation complète des méthodes et tests de robustesse.

Nos services d'analyse statistique

Analyses descriptives

Synthèse et présentation claire de vos données : tendance centrale, dispersion et distributions.

  • Statistiques descriptives et tableaux de fréquences
  • Analyses de tendances temporelles
  • Profils et segmentations de populations
  • Tableaux croisés et analyses bivariées

Analyses inférentielles

Tests d'hypothèses et estimation de paramètres pour généraliser vos résultats.

  • Comparaison de moyennes (t-test, ANOVA)
  • Tests d'association (Chi-carré, corrélations)
  • Intervalles de confiance et marges d'erreur
  • Tests non paramétriques

Modélisation statistique

Modèles prédictifs et explicatifs pour comprendre les relations complexes entre variables.

  • Régressions linéaires et logistiques
  • Modèles multiniveaux et hiérarchiques
  • Analyses de survie et modèles de durée
  • Séries temporelles (ARIMA, etc.)

Analyses multivariées

Techniques avancées pour explorer les structures latentes et réduire la complexité.

  • Analyse en composantes principales (ACP)
  • Analyse factorielle exploratoire et confirmatoire
  • Analyse de classification (clusters)
  • Analyse discriminante

Notre approche analytique

01Étape 01

Exploration et nettoyage

Évaluation de la qualité, traitement des valeurs manquantes, détection des valeurs aberrantes.

02Étape 02

Analyses exploratoires

Statistiques descriptives, visualisations préliminaires et identification des patterns.

03Étape 03

Modélisation et tests

Méthodes appropriées, validation des hypothèses, tests de robustesse et interprétation.

04Étape 04

Communication des résultats

Rapports, visualisations et présentations adaptées à votre audience, concepts vulgarisés.

Études de cas

Service correctionnel provincial

Modélisation des facteurs de récidive criminelle

Défi

Identifier les facteurs prédictifs de récidive pour mieux allouer les ressources de réinsertion.

Solution

Régression logistique sur 3 500 dossiers sur 5 ans : variables démographiques, historique criminel, facteurs de risque et interventions reçues.

Résultats clés
  • 8 facteurs prédictifs significatifs (p < 0.05)
  • Modèle avec précision de 76 % (AUC 0.82)
  • 4 profils de risque avec interventions adaptées
Impact

Modèle intégré au système de gestion des cas. Après 2 ans, récidive réduite de 18 % dans le groupe à risque élevé.

Organisme de prévention de la criminalité (jeunes)

Analyse de l'efficacité des programmes de prévention

Défi

Comparer l'efficacité relative de 5 programmes de prévention pour prioriser les investissements.

Solution

Analyse quasi-expérimentale avec appariement par score de propension : 600 participants vs 400 non-participants, ANOVA et régressions multiples.

Résultats clés
  • 2 programmes à effets significatifs (−35 % et −28 %)
  • Profils de jeunes bénéficiant le plus de chaque programme
  • Coût-efficacité calculé par programme
Impact

60 % du budget réorienté vers les 2 programmes les plus efficaces. Financement additionnel de 500 K$ obtenu.

Centre d'appels d'urgence 911 régional

Analyse de séries temporelles des appels 911

Défi

Modéliser les patterns d'appels pour optimiser les horaires du personnel et réduire les temps d'attente.

Solution

Séries temporelles sur 3 ans (2,5 M d'appels) : modélisation ARIMA avec variables exogènes (météo, événements, jours fériés) et décomposition saisonnière.

Résultats clés
  • Patterns horaires/saisonniers (précision 89 %)
  • Impact des variables externes quantifié
  • Outil de prévision à 2 semaines
Impact

Temps d'attente réduits de 42 % grâce à l'optimisation des horaires. Économies de 180 K$ en heures supplémentaires.

Outils et logiciels

  • R et RStudio (analyses avancées et visualisations)
  • SPSS Statistics (analyses standard et rapports)
  • Python (machine learning et big data)
  • Stata (analyses économétriques et panel data)
  • SAS (analyses complexes et grandes bases)
  • Tableau et Power BI (tableaux de bord interactifs)

Livrables inclus

  • Rapport d'analyse avec méthodologie et interprétation
  • Tableaux et graphiques de qualité publication
  • Données nettoyées et scripts d'analyse (sur demande)
  • Tableaux de bord interactifs ou visualisations personnalisées
  • Présentation des résultats clés
  • Session de formation pour interpréter les résultats

Valorisez vos données

Vous disposez de données mais ne savez pas comment en extraire de la valeur ? Découvrez ce que vos données peuvent révéler.