Visualisation des données

La visualisation des données est une étape essentielle dans tout projet de science des données, car elle permet de transformer des ensembles d’informations complexes en représentations graphiques claires, lisibles et intuitives. Elle joue un rôle clé dans l’Analyse Exploratoire des Données (EDA) en facilitant la compréhension des relations entre variables, la détection des tendances générales, des schémas récurrents, ou encore l’identification d’anomalies.

L’objectif principal de la visualisation est de rendre les données compréhensibles aussi bien pour les analystes que pour les décideurs non techniques. Une bonne visualisation peut révéler des insights qui ne sont pas immédiatement visibles à travers des statistiques descriptives seules. Elle permet aussi de communiquer efficacement les résultats d’une analyse ou les performances d’un modèle de machine learning à un public plus large.

Parmi les outils les plus couramment utilisés dans cette phase, on retrouve :

• Les diagrammes univariés comme les histogrammes, les diagrammes en barres ou les boîtes à moustaches (boxplots), utiles pour explorer la distribution d’une seule variable ;

• Les graphiques bivariés comme les nuages de points (scatter plots) ou les cartes de chaleur (heatmaps), qui permettent d’analyser les relations entre deux variables ;

• Les graphes multivariés tels que les matrices de corrélation ou les graphiques en radar, utilisés pour représenter plusieurs dimensions simultanément ;

• Les graphiques temporels pour les données chronologiques, comme les courbes de tendance ou les séries temporelles.

La visualisation peut également aider à guider les prochaines étapes de l’analyse, en mettant en évidence les variables les plus influentes, les corrélations significatives ou les sous-groupes présents dans les données.

Dans cette section, nous allons explorer différentes techniques de visualisation adaptées à la nature des variables présentes dans notre jeu de données. Chaque graphique sera interprété pour en tirer des enseignements utiles à la compréhension globale du phénomène étudié.