Analyse descriptive

L’analyse descriptive est la première étape concrète dans tout projet d’analyse de données. Elle permet de résumer, visualiser et comprendre les caractéristiques fondamentales d’un jeu de données. Elle répond à la question essentielle : « Que s’est-il passé ? »

Avant toute modélisation ou prédiction, il est crucial d’explorer vos données, d’identifier les tendances, les anomalies, les relations entre variables et les erreurs potentielles. L’analyse descriptive fournit les premiers insights, souvent sous forme visuelle, qui orientent les étapes suivantes de votre étude.

Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :

• Introduction à l’analyse descriptive
  Découvrez pourquoi l’analyse descriptive est une phase incontournable de tout projet de data science. Vous apprendrez à extraire rapidement des informations clés pour mieux comprendre vos jeux de données.

• Statistiques de base
  Apprenez à calculer et interpréter des mesures fondamentales telles que la moyenne, la médiane, le mode, la variance, l’écart-type, ainsi que les valeurs minimales et maximales pour résumer efficacement vos données.

• Visualisation des données descriptives
  Maîtrisez l’utilisation d’outils graphiques tels que les histogrammes, les boxplots et les courbes de distribution pour représenter visuellement vos données et faciliter leur interprétation.

• Mesures de forme de distribution
  Explorez les concepts de skewness (asymétrie) et de kurtosis (aplatissement) pour mieux caractériser la forme des distributions de vos variables.

• Techniques de summarisation avancée
  Apprenez à utiliser des techniques avancées comme les tableaux croisés, les matrices de corrélation et les heatmaps pour explorer les relations entre plusieurs variables simultanément.

💡 Astuce :
Décrire vos données de manière méthodique vous permet d’anticiper les pièges et d’optimiser vos futures analyses prédictives !