Lors de ce projet le but était de collecter un maximum d’informations clés (nom, prénom, e-mail, numéro de téléphone) via une analyse exploratoire de différents profils LinkedIn.
À partir de profils LinkedIn sélectionnés au hasard, nous avons récupéré manuellement les informations disponibles publiquement. Les données extraites comprenaient :
Prénoms, Noms, Mail, Téléphone , Anniversaire, Niveau d’étude
Ces données ont été saisies dans un tableau Excel afin de les organiser pour analyse.
Après avoir structuré les données, plusieurs types d’analyses ont été menés notament la répartition des utilisateurs selon le niveau d’étude.
On constate que la majorité des profils (60 %) sont de niveau Bac +3, suivis par Bac +5 (30 %) et Bac +1 (10 %).
Cette visualisation permet de mieux comprendre la composition académique des utilisateurs et peut orienter des décisions ciblées selon le niveau d’étude dominant.
Sur les 10 utilisateurs, seulement 30 % possèdent un profil complet avec toutes les informations requises. Les données les plus souvent manquantes concernent l’anniversaire (60 %) et le numéro de téléphone (50 %).
Dans ce contexte de cours de data, cette analyse montre que seule une minorité des profils est pleinement exploitable, ce qui limite la qualité et la fiabilité des données collectées. Cela souligne l’importance de structurer et compléter les formulaires pour assurer une base de données utile pour l’analyse.
