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
Apprenez les étapes clés pour nettoyer, structurer et préparer vos données afin de maximiser l’efficacité de votre exploration. -
Visualisation des données
Utilisez des outils graphiques comme les histogrammes, boxplots, scatter plots et heatmaps pour mieux comprendre la répartition et la structure de vos données. -
Identification des patterns dans les données
Détectez des tendances, anomalies et relations cachées à travers des techniques d’analyse visuelle et statistique. -
Détection et gestion des outliers
Apprenez à identifier et traiter les valeurs aberrantes qui pourraient fausser votre analyse ou masquer des insights précieux. -
Techniques d’agrégation et de regroupement
Explorez des méthodes pour regrouper vos données, créer des sous-groupes pertinents et appliquer des premières approches de clustering. -
Transformation des variables
Découvrez comment transformer vos variables (normalisation, log-transformation, encoding…) pour améliorer la lisibilité et l’interprétabilité de vos données.
💡 Astuce :
L’EDA, c’est le moment où les données commencent à raconter leur propre histoire et où vos premières intuitions prennent forme !