Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'analyse de données est une discipline cruciale qui permet de transformer des informations brutes en insights exploitables. Dans cette leçon, nous allons explorer trois principales techniques d'analyse de données : l'analyse descriptive, l'analyse exploratoire des données (EDA), et l'analyse prédictive.
L'analyse descriptive est souvent le point de départ de toute étude de données. Elle inclut des méthodes pour résumer et visualiser les données de manière informative.
Parmi les techniques les plus courantes, on trouve les statistiques de base comme : Moyenne : la somme de toutes les valeurs divisée par leur nombre. Médiane : le point milieu d'un ensemble de données ordonné. Mode : la valeur la plus fréquente dans un ensemble de données.
La visualisation des données permet une interprétation rapide et claire des informations grâce à différents types de graphiques : Graphiques à barres : utiles pour comparer des catégories. Histogrammes : permettent de visualiser la distribution des données. Box plots : montrent la distribution des données avec les quartiles et les valeurs aberrantes.
L'EDA est un processus de découverte des erreurs, des patterns, et des relations dans les données avant de s'engager à des analyses plus complexes.
Détecter les anomalies ou les valeurs aberrantes est essentiel pour assurer la qualité des données. Cette étape comprend des techniques telles que : Zscores : mesure la distance d'une valeur à la moyenne en termes d'écarttype. Isolation Forest : un algorithme de machine learning pour la détection des anomalies.
L'identification des tendances aide à discerner des patterns dans les données. Les techniques incluent l'analyse des séries temporelles et les courbes de tendance.
L'analyse prédictive utilise des modèles statistiques et de machine learning pour prévoir des résultats futurs en se basant sur des données historiques.
Les modèles de régression tentent d'établir une relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Les plus connus sont : Régression linéaire : modèle simple qui assume une relation linéaire entre les variables. Régression logistique : utilisé pour des résultats binaires.
Les modèles de classification prédisent la catégorie à laquelle un point de données appartient. Ils incluent : Arbres de décision : simples à interpréter mais peuvent être sujets au surapprentissage. Machines à vecteurs de support (SVM) : efficaces pour des tâches de classification complexe.
Les algorithmes de machine learning améliorent la précision des prédictions par l'apprentissage sur des jeux de données. Exemples courants : Forêts aléatoires : une combinaison de plusieurs arbres de décision. Réseaux de neurones : modèles inspirés du cerveau humain, utilisés pour des tâches plus complexes.