Visualisation de relations

Analyser les relations entre deux variables ou plus est une étape essentielle de toute démarche en data science. Ces visualisations permettent d’explorer la nature des liens (linéaires, non linéaires, catégoriels…), de détecter des corrélations, de repérer des groupes distincts, ou encore d’identifier des valeurs atypiques.

Elles jouent un rôle crucial dans l’analyse exploratoire des données : que ce soit pour formuler ou confirmer des hypothèses, pour anticiper des effets de multicolinéarité, ou pour orienter le choix d’un modèle statistique ou prédictif.

La bibliothèque Seaborn fournit plusieurs outils visuels puissants pour étudier ces relations de manière claire et informative. Elle permet également d’ajouter aisément des dimensions supplémentaires à l’aide de la couleur, de la taille ou du style, enrichissant ainsi l’interprétation des données sans surcharger la visualisation.

Cette section vous guidera à travers chacun de ces graphiques, en expliquant leurs cas d’usage, leurs avantages et limites, ainsi que les options de personnalisation qui permettent d’adapter vos visualisations aux besoins spécifiques de votre analyse.