L'analyse exploratoire des données

Les méthodologies d'exploration de données constituent normalement la première étape avant de procéder à des techniques statistiques avancées telles que les statistiques inférentielles ou l'apprentissage autonome.

L'analyse exploratoire des données ou également connue sous le nom d'EDA pour son acronyme en anglais « Exploratory data Analysis » fait partie des mathématiques statistiques qui utilisent des outils pour décrire qualitativement les principales caractéristiques des données.

Des graphiques et des mesures sont utilisés pour résumer les données d'intérêt afin de tirer des conclusions initiales sur les relations entre les variables et les corrélations possibles.

La première étape lorsque nous commençons à analyser un nouvel ensemble de données consiste à représenter graphiquement les différentes variables pour commencer à comprendre quelles informations nous pouvons en extraire.

Certaines des techniques de base d’exploration et d’analyse de l’information sont les suivantes :

Les box plots ou en anglais, boxplots, sont un type de graphique qui permet de voir la distribution des données sous la forme d'une boîte.

Ils représentent les différents quartiles de la distribution ainsi que la moyenne, l'écart type et les valeurs aberrantes. Ce type de graphique nous donne une première vue de la forme des données et de la façon dont elles sont distribuées au sein de notre ensemble de données.

Les histogrammes sont des graphiques qui décrivent une variable à l'aide de barres dont l'aire est directement proportionnelle à la fréquence des valeurs dans nos données.

Il existe différents types de graphiques histogrammes, chacun ayant un objectif spécifique : comprendre les données.

Il est fortement recommandé d'utiliser ce type de visualisations pour comprendre nos variables lorsque nous effectuons les phases initiales d'exploration et d'analyse des données.

Les cartes thermiques sont un type de graphique utilisé dans de nombreux secteurs pour analyser les ampleurs d'une variable en fonction de sa couleur. Normalement, la gamme de couleurs utilisée va du bleu au rouge, le bleu étant les valeurs les plus basses et le rouge la plus élevée.

Ce type d'exploration de données est utilisé dans de nombreux domaines comme la biologie moléculaire pour détecter le niveau d'expression des gènes ou le marketing numérique pour savoir quelles parties du site Web où les utilisateurs interagissent le plus.

Ce type de graphique permet d'étudier la relation entre des paires de variables (x,y) à travers un diagramme formé d'un nuage de points. Grâce à cette analyse, nous pouvons voir des variables liées par une corrélation directe ou inverse (directement proportionnelle ou inversement proportionnelle).

La réponse est toujours. Ce type d'analyse initiale nous permet de commencer à tirer des conclusions de nos données et peut nous guider dans la définition de la stratégie d'analyse des données.

De plus, dans cette étape, nous pouvons détecter la qualité de l'ensemble de données reçu et concevoir une bonne méthodologie pour nettoyer les données, améliorer leur qualité et améliorer les résultats de l'analyse.

Il existe de nombreux outils avancés pour l’analyse des données. Ils sont conçus pour mettre en œuvre des méthodologies de business intelligence ou d’apprentissage automatique.

Cependant, pour effectuer une première analyse exploratoire, nous n’avons besoin d’aucun outil payant. On peut directement utiliser un tableur tel qu'Excel ou Google Sheets.

Ces programmes nous permettent d'ouvrir les données et de créer différents graphiques pour commencer à avoir une idée de ce à quoi ressemblent les informations que nous avons reçues.

Mon outil préféré est les langages de programmation Python ou R. Ceux-ci disposent de différentes bibliothèques destinées à l'analyse des données. Si nous maîtrisons l’un ou l’autre de ces deux langages, nous pouvons créer différents graphiques rapidement et efficacement.