Préparation des données pour l'EDA

L’une des étapes les plus cruciales de l’analyse exploratoire des données (EDA) est la préparation des données. Avant de pouvoir effectuer toute analyse ou de construire des modèles, il est nécessaire de s’assurer que les données sont propres, cohérentes et prêtes à être analysées. Une mauvaise préparation des données peut entraîner des erreurs d’interprétation ou de biais dans les résultats. Voici les principales étapes impliquées dans la préparation des données pour une analyse exploratoire.

1. Nettoyage des données

Le nettoyage des données est la première étape importante avant toute analyse. Il consiste à détecter et corriger les erreurs, incohérences ou valeurs manquantes dans le dataset.

• Suppression ou imputation des valeurs manquantes : Les valeurs manquantes peuvent être supprimées si elles sont peu nombreuses, ou bien imputées (remplacées par la moyenne, la médiane ou une valeur prédisant le plus précisément possible l’élément manquant).

• Traitement des doublons : Vérifiez que les données ne contiennent pas de doublons, en particulier si certaines lignes peuvent avoir été enregistrées plusieurs fois.

• Gestion des erreurs de saisie : Identifiez les erreurs de saisie de données telles que des fautes de frappe ou des valeurs aberrantes. Par exemple, une colonne contenant des âges pourrait comporter des valeurs supérieures à 100, ce qui peut être une erreur.

Exemple :

• Si une variable contient des valeurs comme « N/A » ou « null », celles-ci peuvent être soit supprimées, soit remplacées par la moyenne des valeurs présentes dans la colonne.

2. Gestion des types de données

Il est essentiel de s’assurer que chaque colonne de données a le bon type. Par exemple, les dates doivent être traitées comme des objets temporels, tandis que les variables catégorielles doivent être en format texte ou catégorie.

• Conversion des types de données : Si une colonne représentant des dates est traitée comme du texte, elle doit être convertie en un format temporel pour permettre des analyses temporelles.

• Encodage des variables catégorielles : Les variables catégorielles (telles que le sexe, le pays, etc.) doivent être converties en un format utilisable par les algorithmes d’analyse. Par exemple, l’encodage one-hot ou l’encodage ordinal.

Exemple :

• Si une colonne contient des dates sous forme de texte (« 2020-01-01 »), il faut la convertir en objet datetime pour effectuer des calculs de date et d’heure.

3. Traitement des valeurs aberrantes (Outliers)

Les valeurs aberrantes sont des points de données qui diffèrent considérablement des autres. Elles peuvent fausser les résultats statistiques et affecter la précision de la modélisation. Leur gestion dépend du type de données et du contexte de l’analyse.

• Détection des outliers : L’utilisation de méthodes comme l’écart interquartile (IQR), les z-scores, ou les diagrammes en boîte (boxplots) permet de repérer les valeurs aberrantes.

• Gestion des outliers : Selon le cas, on peut choisir de les supprimer, de les transformer, ou de les maintenir dans les données si elles sont pertinentes pour l’analyse.

Exemple :

• Si une analyse de revenu mensuel montre un revenu anormalement élevé pour un individu, cette valeur pourrait être considérée comme un outlier et soit supprimée, soit remplacée par une valeur plus raisonnable (imputation).

4. Échantillonnage des données

L’échantillonnage consiste à sélectionner une partie représentative des données afin de réduire la taille de l’ensemble de données tout en conservant les propriétés essentielles. Cela peut être nécessaire si l’ensemble de données est trop grand pour être traité efficacement.

• Échantillonnage aléatoire : Prendre un sous-ensemble des données de manière aléatoire.

• Échantillonnage stratifié : Sélectionner un échantillon en fonction de certaines catégories ou groupes présents dans les données.

Exemple :

• Si vous travaillez avec un ensemble de données de millions de transactions, vous pouvez créer un échantillon aléatoire pour effectuer l’analyse exploratoire sans traiter l’intégralité des données.

5. Normalisation et mise à l’échelle des données

Certaines techniques d’EDA et de modélisation nécessitent que les données soient sur une échelle similaire. Par exemple, les algorithmes de clustering ou de réduction de dimensionnalité (comme le PCA) peuvent être sensibles aux différences d’échelle entre les variables.

• Normalisation : Ramener les valeurs des variables à un intervalle spécifique, souvent entre 0 et 1.

• Standardisation : Transformer les données de sorte qu’elles aient une moyenne de 0 et un écart-type de 1.

Exemple :

• Si vous avez une colonne représentant les revenus (allant de 1 000 à 100 000) et une autre représentant les âges (allant de 20 à 80), il peut être nécessaire de les normaliser pour que les deux variables aient un poids similaire lors de l’analyse.

6. Exploration visuelle des données

Une fois les données nettoyées et préparées, la prochaine étape consiste à visualiser les relations et les tendances dans les données à l’aide de graphiques et de visualisations.

• Histogrammes : Pour visualiser la distribution des variables continues.

• Diagrammes en boîte (boxplots) : Pour détecter les outliers et comprendre la dispersion des données.

• Nuages de points (scatter plots) : Pour explorer les relations entre deux variables.

• Graphiques de corrélation : Pour explorer la corrélation entre plusieurs variables numériques.

Exemple :

• Un histogramme peut être utilisé pour observer la distribution des âges dans un ensemble de données, tandis qu’un nuage de points pourrait aider à explorer la relation entre les dépenses et les revenus.

Conclusion

La préparation des données pour l’EDA est une étape indispensable qui garantit des analyses fiables et une bonne compréhension des données. En nettoyant les données, en gérant les types de données, en traitant les valeurs aberrantes et en normalisant les variables, on s’assure que les résultats d’EDA seront représentatifs et sans biais. Une fois cette préparation effectuée, l’analyse exploratoire proprement dite peut commencer, ce qui permet de dégager des insights pertinents avant de passer à des analyses plus approfondies.