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
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 !