Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis ou EDA en anglais) est une étape cruciale dans le processus d'analyse des données. Elle consiste à examiner les données pour en tirer des insights préliminaires, identifier les structures sousjacentes, détecter les anomalies et comprendre les relations potentielles entre les variables. L'EDA permet de mieux préparer les données pour des analyses plus approfondies, comme les analyses descriptives et prédictives.
Les anomalies, ou outliers, sont des observations qui divergent significativement de l'ensemble des données. Leur détection est essentielle car elles peuvent influencer négativement les analyses et les modèles prédictifs. Voici quelques techniques couramment utilisées pour identifier les anomalies :
L'identification des tendances est une autre composante clé de l'EDA. Analyser les tendances permet de comprendre comment les variables évoluent au fil du temps ou sous différentes conditions. Voici des techniques pour identifier les tendances dans les données :
L'intégration de ces techniques dans l'EDA permet de mieux comprendre les données et d'orienter les futures analyses. C'est une étape préliminaire mais indispensable pour garantir la qualité et la fiabilité des résultats analytiques.
En résumé, l'EDA est une phase exploratoire incontournable qui repose fortement sur la visualisation et les statistiques descriptives pour identifier les anomalies et les tendances dans les données. Maîtriser ces techniques est essentiel pour tout analyste de données, car elle jette les bases d'une analyse rigoureuse et informée.
N'hésitez pas à approfondir chaque technique mentionnée, car une bonne compréhension de l'EDA peut significativement améliorer la qualité de vos analyses futures.