Techniques d’agrégation et de regroupement
Les techniques d’agrégation et de regroupement sont essentielles dans l’exploration de données (EDA). Elles permettent de simplifier, résumer et interpréter de grandes quantités de données en combinant des informations similaires ou en extrayant des caractéristiques globales à partir de groupes de données. Ces techniques sont particulièrement utiles lorsqu’il s’agit de mieux comprendre les relations entre différentes variables ou de réduire la complexité des données.
Voici un aperçu des principales méthodes utilisées pour l’agrégation et le regroupement des données dans le cadre de l’EDA :
Regrouper les données
Cette section présente les techniques de regroupement des données par catégories ou variables clés afin de faciliter l’analyse statistique. Elle permet d’agréger des informations par groupes (par exemple, par client, par région ou par produit) et d’appliquer des opérations comme la moyenne, la somme ou le comptage.
Appliquer des fonctions d’agrégation
Cette section explore l’utilisation de fonctions d’agrégation pour résumer les données numériques. Moyenne, somme, médiane, écart-type ou comptage permettent de condenser l’information et de mettre en évidence des tendances ou anomalies.
Créer une table croisée dynamique
Les tables croisées dynamiques permettent de résumer et analyser rapidement les relations entre deux ou plusieurs variables catégorielles. Elles réorganisent les données sous forme de matrice pour afficher des agrégats (comme la somme ou la moyenne) selon des lignes et colonnes définies.
Compter les occurrences d’une variable
Cette étape consiste à calculer la fréquence d’apparition des différentes modalités d’une variable. Très utilisée pour analyser les variables catégorielles, elle permet d’identifier les valeurs dominantes, les déséquilibres de distribution ou les éventuelles erreurs de saisie.