Analyse exploratoire des données (EDA)

L’analyse exploratoire des données (EDA) est un processus d’analyse de données qui consiste à résumer les principales caractéristiques d’un ensemble de données, souvent au moyen de méthodes visuelles. Elle vise à révéler des tendances, repérer des anomalies, formuler des hypothèses et vérifier des suppositions à l’aide de graphiques statistiques et d’autres techniques de visualisation des données. L’EDA permet de mieux comprendre les données et d’identifier leur structure, leurs principales caractéristiques et variables.

Objectif de l’analyse exploratoire des données (EDA)

L’objectif principal de l’EDA est de :

1. Comprendre la distribution des données : Identifier et comprendre les tendances sous-jacentes dans l’ensemble de données.
2. Détecter les valeurs aberrantes et les anomalies : Repérer tout point de données inhabituel pouvant affecter l’analyse.
3. Découvrir des relations : Trouver des corrélations et des relations entre différentes variables.
4. Formuler des hypothèses : Développer de nouvelles hypothèses pour des analyses ultérieures.
5. Guider le nettoyage des données : Aider au nettoyage des données en identifiant les valeurs manquantes ou incorrectes.

Pourquoi l’EDA est-elle importante ?

L’EDA est essentielle car elle :

• Garanti la qualité des données : Identifie les problèmes de qualité des données tels que les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les anomalies.
• Oriente l’analyse : Fournit des informations qui guident le choix des modèles statistiques et aident à prendre des décisions éclairées.
• Améliore la sélection des modèles : Aide à sélectionner les algorithmes et techniques appropriés pour l’analyse et la modélisation ultérieures.
• Renforce la compréhension : Améliore la compréhension globale de l’ensemble de données, ce qui est crucial pour une analyse précise.

Étapes pour réaliser une EDA

1. Collecte des données : Rassembler les données provenant de sources pertinentes.
2. Nettoyage des données : Gérer les valeurs manquantes, supprimer les doublons et corriger les erreurs.
3. Transformation des données : Normaliser ou standardiser les données si nécessaire.
4. Visualisation des données : Utiliser des graphiques comme des histogrammes, des nuages de points et des boîtes à moustaches pour visualiser les données.
5. Statistiques descriptives : Calculer la moyenne, la médiane, le mode, l’écart type et d’autres statistiques.
6. Analyse de corrélation : Identifier les relations entre les variables à l’aide de matrices de corrélation et de nuages de points.

Techniques courantes en EDA

• Analyse univariée : Examine chaque variable individuellement à l’aide d’histogrammes, de boîtes à moustaches et de statistiques descriptives.
• Analyse bivariée : Explore les relations entre deux variables à l’aide de nuages de points, de coefficients de corrélation et de tableaux croisés.
• Analyse multivariée : Analyse plus de deux variables simultanément à l’aide de techniques telles que les matrices de dispersion, les cartes de chaleur et l’analyse en composantes principales (ACP).

Outils et bibliothèques pour l’EDA

L’EDA peut être réalisée à l’aide de divers outils et bibliothèques :

• Python : Bibliothèques telles que Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn.
• R : Packages comme ggplot2, dplyr et tidyr.
• Excel : Fonctions intégrées et tableaux croisés dynamiques pour une EDA de base.
• Tableau : Capacités avancées de visualisation pour une EDA interactive.