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
- Moyenne : Apprenez à calculer la moyenne d’un jeu de données et à l’interpréter dans le contexte des données.
- Médiane : Découvrez comment calculer et interpréter la médiane, une mesure centrale utilisée pour décrire la distribution des données.
- Écart-type (Standard Deviation) : Apprenez à calculer l’écart-type pour mesurer la dispersion des données par rapport à la moyenne.
- Variance : Découvrez comment la variance mesure la variabilité des données et est liée à l’écart-type.
- Mode : Apprenez à identifier le mode, la valeur la plus fréquente dans un jeu de données.
- Etendue : Calculez l’étendue pour déterminer l’écart entre la plus grande et la plus petite valeur d’un jeu de données.
- Quartiles : Apprenez à diviser un jeu de données en quartiles pour mieux comprendre sa distribution.
- Centiles : Découvrez comment utiliser les centiles pour diviser les données en 100 parts égales et interpréter les résultats.
Visualisation des données descriptives
- Histogrammes : Représentez la distribution de vos données de manière intuitive grâce aux histogrammes.
- Box plots: Utilisez les box plots pour visualiser la dispersion, les médianes et les valeurs atypiques.
- Diagrammes en barres et en secteurs : Apprenez à représenter des catégories avec des barres ou des parts de cercle pour faciliter la comparaison visuelle.
Mesures de forme de distribution
- Kurtosis : Explorez l’aplatissement des distributions et comprenez son impact sur l’analyse statistique.
- Tableau de fréquence : Apprenez à construire et interpréter un tableau de fréquence pour résumer efficacement les données.
- Asymétrie (Skewness) : Analysez la symétrie ou l’asymétrie d’une distribution et ses implications pour vos données.
Techniques de summarisation avancée
💡 Astuce :
Décrire vos données de manière méthodique vous permet d’anticiper les pièges et d’optimiser vos futures analyses prédictives !