Comment mesurer l’impact des bots sur vos analyses de données : guide pour les analystes en devenir

Lors de son premier stage chez une startup de la fintech, Maya remarque que les chiffres de trafic qu’elle présente à son manager sont étrangement gonflés. En creusant, elle découvre que des bots de scraping ont inundé les logs, faussant ses métriques d’engagement. Cette prise de conscience la pousse à chercher comment mesurer et corriger l’impact de ces automatismes sur ses analyses.

Comprendre les bots et leur rôle dans l’analyse de données

Face à cette situation, Maya réalise qu’avant de corriger les données, il faut saisir exactement ce que sont ces bots et comment ils interviennent dans l’analyse. Un bot est un programme automatisé qui exécute des tâches répétitives selon des règles préétablies, souvent pour recueillir de l’information à grande échelle. Dans le contexte de l’analyse de données, ces scripts peuvent extraire des milliers de lignes provenant de sites web, de réseaux sociaux ou d’API publiques, parfois sans distinguer les interactions humaines des interactions machines.

• Bots de scraping : collectent du contenu HTML pour alimenter des bases de données.
• Bots de réseaux sociaux : génèrent des likes, des partages ou des commentaires factices.
• Bots de trafic web : augmentent artificiellement le nombre de visites.