Analyse exploratoire des données : Impact sur la science des données

Le mathématicien américain John Tukey est à l’origine de l’analyse exploratoire des données (AED) dans les années 1970. Aujourd’hui encore, les techniques d’AED restent une méthode largement utilisée dans le processus de découverte des données. Au-delà de la modélisation formelle ou des tests d’hypothèses, l’AED ouvre une large porte à une meilleure compréhension des variables de l’ensemble des données et de leurs relations. Elle permet également de déterminer si la technique statistique envisagée pour l’analyse des données est appropriée ou non.

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

L’analyse exploratoire des données (AED) est largement utilisée par les scientifiques des données lorsqu’ils analysent et étudient des ensembles de données, en résumant les principales caractéristiques des données à l’aide de la méthode de visualisation. Elle aide le scientifique des données à découvrir des modèles de données, à repérer des anomalies, à tester des hypothèses ou à faire des suppositions. L’analyse des données et l’analyse des données sont des processus étroitement liés qui impliquent d’extraire des informations des données pour prendre des décisions éclairées.

De manière simple, on peut donc la définir comme une méthode qui aide le scientifique des données à déterminer les meilleurs moyens de manipuler la source de données donnée afin d’obtenir la réponse souhaitée.

L’importance de l’analyse exploratoire des données pour la science des données

L’objectif principal de l’AED est de permettre un examen approfondi de l’ensemble des données avant de faire des hypothèses, d’identifier les erreurs évidentes, de mieux comprendre les modèles au sein de l’ensemble des données, de trouver les valeurs aberrantes et/ou les événements anormaux et, enfin, de découvrir les relations passionnantes qui existent 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’AED est utilisée pour s’assurer que les résultats produits par les scientifiques des données sont valides et applicables à tous les objectifs souhaités. Deuxièmement, l’AED 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 l’EDA terminée et les conclusions tirées, ses caractéristiques peuvent être utilisées pour des analyses de données ou des modélisations plus sophistiquées, y compris l’apprentissage automatique.

Analyse exploratoire des données Types

Il existe principalement quatre types d’AED :

Univarié non graphique :

L’analyse univariée non graphique est la forme la plus simple d’analyse des données. ici, il ne comporte qu’une seule variable. Comme il s’agit d’une variable unique, il ne traite pas des causes ou des relations. L’objectif principal de l’analyse thématique 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 sont donc nécessaires. Les types courants de graphiques à une variable sont les suivants :

Diagramme à tiges et à feuilles : Ils montrent toutes les valeurs des données et la forme de la distribution.
Les histogrammes sont des diagrammes à barres : chaque barre représente la fréquence (nombre) ou la proportion (nombre/nombre total) des cas pour une gamme de valeurs.
Diagrammes en boîte : représentation graphique du résumé en cinq nombres du minimum, du premier quartile, de la médiane, du troisième quartile et du maximum.

Multivariable non graphique

Les données multivariées sont issues de plus d’une variable. En général, les techniques d’AED multivariées et non graphiques 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 pour afficher les relations entre deux ou plusieurs ensembles de données. Le graphique le plus utilisé est un diagramme à barres groupées ou un diagramme à barres, chaque groupe représentant un niveau de l’une des variables et chaque barre à l’intérieur d’un groupe représentant les niveaux de l’autre variable.

Les autres types courants de graphiques à plusieurs variables sont les suivants :

Diagramme de dispersion : Il est utilisé pour représenter les points de données sur un axe horizontal et un axe vertical afin de montrer dans quelle mesure une variable est affectée par une autre.
Graphique multivarié : Il s’agit d’une représentation graphique des relations entre les facteurs et une réponse.
Graphique d’exécution : Il s’agit d’un graphique linéaire de données sur une période donnée.
Graphique à bulles : Il s’agit d’une visualisation de données qui affiche plusieurs cercles (bulles) dans un graphique bidimensionnel.
Carte thermique : Il s’agit d’une représentation graphique des données où les valeurs sont représentées par des couleurs.

Analyse exploratoire des données Outils

De nombreux outils sont disponibles pour l’analyse exploratoire des données. Parmi les plus populaires, citons R, Python et SAS. Cependant, chacun d’entre eux a ses forces et ses faiblesses, et il est donc essentiel de choisir l’outil adéquat pour le travail à effectuer.

R est un excellent outil de visualisation des données. Il dispose d’une grande variété de graphiques et de diagrammes qui peuvent être utilisés pour explorer les données. Il dispose également de nombreuses fonctions statistiques qui peuvent être utilisées pour effectuer des analyses plus avancées.

Python est un autre outil formidable pour l’AED. Il présente un grand nombre des mêmes caractéristiques que R, mais il est également plus convivial. Par conséquent, Python est un excellent choix pour les débutants qui souhaitent s’initier à l’analyse de données.

SAS est un logiciel statistique puissant qui peut être utilisé pour l’AED. SAS est plus cher que R et Python, mais l’investissement en vaut la peine si vous devez effectuer des calculs plus complexes.

QuestionPro et l’analyse exploratoire des données

Vous pouvez toujours obtenir vos données à partir d’une autre source de données, et QuestionPro peut certainement vous aider à rassembler 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 de l’EDA. Vous pouvez rapidement consulter des statistiques sommaires sur vos données, créer des visualisations interactives, etc. Et comme QuestionPro s’intègre à R, vous pouvez utiliser tous les puissants outils statistiques offerts par R.

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 scientifiques des données 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.

L’AED est donc un élément essentiel de toute analyse de données, et nous espérons que cet article vous a donné une bonne introduction à ce sujet.