Analyse exploratoire des données : impact sur la science des données

Le mathématicien américain John Tukey a initialement développé l'analyse exploratoire des données (EDA) dans les années 1970. Encore aujourd'hui, les techniques EDA continuent d'être une méthode largement utilisée dans le processus de découverte de données. Au-delà de la modélisation formelle ou des tests d'hypothèses, l'EDA ouvre une grande porte pour une meilleure compréhension des variables des ensembles de données et de leurs relations. Cela aide également à déterminer si la technique statistique qui a été envisagée pour l'analyse des données est appropriée ou non.

Qu'est-ce que l'analyse exploratoire des données ?

L'analyse exploratoire des données (EDA) est largement utilisée par les scientifiques des données lors de l'analyse et de l'investigation des ensembles de données, résumant les principales caractéristiques des données à la méthode de visualisation. Il aide le scientifique des données à découvrir des modèles de données, des anomalies ponctuelles, des tests d'hypothèses et/ou des hypothèses.

Donc, d'une manière simple, cela peut être défini comme une méthode qui aide le Data Scientist à déterminer les meilleures façons de manipuler la source de données donnée pour obtenir la réponse qui est nécessaire comme objectif.

Quelle est l'importance de l'analyse exploratoire des données dans la science des données

L'objectif principal de l'EDA est d'aider à examiner en profondeur l'ensemble de données avant de formuler des hypothèses, d'identifier les erreurs évidentes, de mieux comprendre les modèles au sein de l'ensemble de données, de déterminer les valeurs aberrantes et/ou les événements anormaux, et enfin et surtout, de Découvrez les relations intéressantes entre les variables.

L'analyse exploratoire des données est extrêmement importante pour l'analyse des données dans le domaine de la science des données. Tout d'abord, l'EDA est utilisée pour garantir que les résultats produits par les scientifiques des données sont valides et applicables à tous les objectifs souhaités. Deuxièmement, l'EDA aide les parties prenantes à s'assurer qu'elles posent toujours les bonnes questions. Il permet également de répondre aux questions sur les écarts types, les variables catégorielles et les intervalles de confiance. Enfin, une fois que l'EDA est terminée et que les informations sont tirées, ses fonctionnalités peuvent ensuite être utilisées pour une analyse ou une modélisation plus sophistiquée des données, y compris l'apprentissage automatique.

Analyse exploratoire des données Types

Eh bien, il existe principalement quatre types d'EDA :

• Univarié non graphique :

L'analyse univariée non graphique est la forme d'analyse de données la plus simple. ici, il se compose d'une seule variable. Étant une variable unique, elle ne traite pas des causes ou des relations. Au lieu de cela, l'objectif principal de l'analyse univariée est de décrire les données et d'y trouver des modèles.

• Graphique univarié

Les méthodes non graphiques ne peuvent pas fournir une image complète des données. Des méthodes graphiques s'imposent donc ici. Les types courants de graphiques univariés sont :

1. Diagrammes à tiges et à feuilles : ils affichent toutes les valeurs de données et la forme de la distribution.
2. Histogrammes un graphique à barres : dans lequel chaque barre représente la fréquence (nombre) ou la proportion (nombre/nombre total) d'observations pour une plage de valeurs.
3. Boîtes à moustaches : représentent graphiquement le résumé à cinq chiffres du minimum, du premier quartile, de la médiane, du troisième quartile et du maximum.

• Non graphique multivarié

Les données multivariées proviennent de plus d'une variable. En règle générale, les techniques EDA non graphiques multivariées montrent la relation entre deux ou plusieurs variables de données par le biais de tableaux croisés ou de statistiques.

• Graphique multivarié

Les données multivariées utilisent des graphiques tout en affichant les relations entre deux ou plusieurs ensembles de données. Le graphique le plus utilisé est un graphique à barres groupées ou un diagramme à barres, chaque groupe représentant un niveau d'une des variables et chaque barre d'un groupe représentant les niveaux de l'autre variable.

Les autres types courants de graphiques multivariés incluent :

• Nuage de points : est utilisé pour tracer des points de données sur un axe horizontal et un axe vertical pour montrer à quel point une variable est affectée par une autre.
• Diagramme multivarié : est une représentation graphique des relations entre les facteurs et une réponse.
• Graphique d'exécution : Est un graphique linéaire de données tracées au fil du temps.
• Graphique à bulles : est une visualisation de données qui affiche plusieurs cercles (bulles) dans un tracé en deux dimensions.
• Carte thermique : est une représentation graphique des données où les valeurs sont représentées par couleur.

Outils d'analyse exploratoire des données

De nombreux outils sont disponibles pour l'analyse exploratoire des données. Certains des plus populaires sont R, Python et SAS. Cependant, chacun a ses forces et ses faiblesses, il est donc essentiel de choisir le bon outil pour le travail.

R est un excellent outil pour visualiser les données. Il a une grande variété de graphiques et de graphiques qui peuvent être utilisés pour explorer les données. Il possède également de nombreuses fonctions statistiques qui peuvent être utilisées pour effectuer des analyses plus avancées.

Python est un autre excellent outil pour EDA. Il possède bon nombre des mêmes fonctionnalités que R, mais il est également plus convivial. Par conséquent, Python est un excellent choix pour les débutants qui souhaitent se lancer dans l'analyse de données.

SAS est un progiciel statistique puissant qui peut être utilisé pour l'EDA. SAS est plus cher que R et Python, mais cela vaut l'investissement si vous devez effectuer des calculs plus complexes.

QuestionPro et analyse exploratoire des données

Vous pouvez toujours obtenir vos données à partir d'une source de données différente, et QuestionPro peut certainement vous aider à collecter les données de l'enquête à partir de plusieurs canaux. Mais que se passe-t-il lorsque vous souhaitez aller au-delà des données déjà collectées ? C'est là qu'intervient l'analyse exploratoire des données.

Les outils d'analyse intégrés de QuestionPro facilitent le démarrage avec EDA. Vous pouvez rapidement consulter des statistiques récapitulatives pour vos données, créer des visualisations interactives, etc. Et comme QuestionPro s'intègre à R, vous pouvez utiliser tous les puissants outils statistiques proposés par R.

Donc, si vous êtes prêt à faire passer votre analyse de données au niveau supérieur, QuestionPro est l'un des outils parfaits.

Conclusion

Enfin, nous pouvons dire que l'analyse exploratoire des données est une méthodologie éprouvée qui peut aider les Data Scientists à donner un sens à des ensembles de données complexes. En utilisant des visualisations et d'autres méthodes, vous pouvez découvrir des modèles et des relations que vous n'auriez peut-être pas trouvés autrement.

Par conséquent, l'EDA est un élément essentiel de toute analyse de données, et nous espérons que cet article vous a donné une excellente introduction au sujet.

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Auteurs : Musaddiq Shaikh & Abhishek Pachauri