Analyse exploratoire des données (EDA)
L’Analyse Exploratoire des Données (ou Exploratory Data Analysis – EDA) est une phase essentielle du processus analytique. Elle consiste à creuser les données de manière visuelle et statistique pour formuler des hypothèses, détecter des patterns, vérifier la qualité des données, et orienter les étapes suivantes du projet.
Contrairement à l’analyse descriptive, qui se concentre sur le résumé de données, l’EDA pousse plus loin la compréhension en testant différentes visualisations, transformations et corrélations. Elle aide à révéler des structures cachées, à détecter des anomalies ou à confirmer certaines intuitions.
Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :
Introduction à l’EDA
- Découvrez la philosophie de l’analyse exploratoire, son rôle dans un projet data et ses différences avec l’analyse descriptive.
Préparation des données pour l’EDA
- Nettoyage des données : Apprenez les techniques de nettoyage pour améliorer la qualité de vos données avant l’analyse.
- Traitement des valeurs manquantes : Découvrez comment gérer les valeurs manquantes dans vos datasets pour éviter les biais et améliorer la robustesse de vos analyses.
- Gestion des doublons : Identifiez et supprimez les doublons pour garantir que vos données soient uniques et fiables.
- Transformation des données (normalisation, standardisation) : Maîtrisez les techniques de transformation pour rendre vos données prêtes à l’analyse, en ajustant leur échelle ou leur distribution.
Visualisation des données
- Scatter plots : Représentez les relations entre deux variables numériques à l’aide de nuages de points pour observer les tendances et les corrélations.
- Heatmaps : Utilisez les heatmaps pour visualiser les matrices de données et mettre en évidence les patterns ou les anomalies.
- Diagrammes de densité : Analysez la distribution des données continues avec des courbes de densité, utiles pour comprendre la concentration des données.
- Matrices de corrélation : Découvrez comment utiliser des matrices de corrélation pour visualiser les relations entre plusieurs variables simultanément.
Identification des patterns dans les données
- Segmentation basée sur des règles : Apprenez à segmenter vos données en utilisant des règles prédéfinies pour isoler des groupes ou des comportements spécifiques.
- Segmentation par clustering : Explorez comment utiliser des techniques de clustering, comme K-means ou DBSCAN, pour découvrir des groupes naturels dans vos données sans avoir besoin d’étiquettes.
Détection et gestion des outliers
- Détecter les valeurs aberrantes avec l’IQR : L’analyse des données commence souvent par une étape essentielle : l’identification des valeurs aberrantes, ou outliers. Ces points de données anormalement éloignés des autres peuvent fausser les résultats des analyses statistiques et des modèles prédictifs. L’une des méthodes les plus robustes et simples pour détecter ces valeurs extrêmes est celle de l’écart interquartile, ou IQR (Interquartile Range).
- Détecter les valeurs aberrantes avec le Z-score : La détection des valeurs aberrantes (outliers) est une étape clé en data science pour assurer la fiabilité des analyses et des modèles. Parmi les méthodes classiques, le Z-score (ou score normalisé) est une approche statistique simple et puissante, particulièrement efficace lorsque les données suivent une distribution normale.
Techniques d’agrégation et de regroupement
Transformation des variables
- Encodage des variables catégorielles : Découvrez différentes techniques pour encoder les variables catégorielles en formats numériques, comme le one-hot encoding ou l’encodage d’étiquettes.
- Création de variables dérivées : Apprenez à créer de nouvelles variables à partir de vos données existantes, en utilisant des transformations mathématiques ou des interactions entre les variables.
💡 Astuce :
L’EDA, c’est le moment où les données commencent à raconter leur propre histoire et où vos premières intuitions prennent forme !