L'analyse exploratoire des données (EDA) analyse des ensembles de données pour résumer leurs principales caractéristiques, identifier des modèles, repérer les anomalies et tester des hypothèses, souvent à l'aide de graphiques statistiques et d'autres méthodes de visualisation de données. Il permet de résumer les données et de découvrir des informations à partir de l'ensemble de données.

Étapes typiques impliquées dans l'analyse exploratoire des données (EDA).

Étape 1 : Collecte des données requises à partir de diverses sources telles que des bases de données, du web scraping ou des API. Importez ensuite les données et les bibliothèques requises dans des environnements de développement intégrés (IDE) tels que le notebook Jupyter. Les bibliothèques Python comme pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn sont utilisées pour explorer et visualiser les données.
Étape 2 : Observez votre ensemble de données et effectuez un nettoyage des données telles que les valeurs manquantes ou les erreurs.
Étape 3 : Identifiez les modèles et localisez les valeurs aberrantes dans l’ensemble de données. Effectuez des statistiques descriptives pour résumer les données afin d'avoir une idée générale de leur contenu, telles que les valeurs moyennes, minimales et maximales.
Étape 4 : Utilisez ce que vous avez appris pour affiner ou générer de nouvelles questions.
Étape 5 : Transformez et modélisez les données pour rechercher des réponses. par ex. agréger ou désagréger les données en fonction des besoins d'analyse.
Étape 6 : Effectuez une exploration des données à l'aide d'analyses univariées, bivariées et multivariées.
Étape 7 : Appliquez la visualisation des données des distributions et des relations à l'aide de certains outils visuels tels que des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des diagrammes en boîte, des nuages ​​de points et des cartes thermiques.
Étape 8 : Test d'hypothèses – Développer et évaluer des hypothèses à l'aide de tests statistiques pour vérifier les hypothèses ou les relations au sein des données.
Étape 9 : Résumez les résultats avec les informations clés issues des statistiques descriptives et des visualisations de données générées. Documentez le processus EDA et les résultats et créez des rapports et des présentations pour transmettre les résultats à toutes les parties prenantes concernées.

Avantages de l'analyse exploratoire des données

Aide à comprendre et à interpréter des ensembles de données complexes. EDA aide les data scientists à découvrir des modèles, à détecter des anomalies, à tester des hypothèses et à valider des hypothèses à l'aide d'une gamme de techniques statistiques et graphiques. De plus, il permet de détecter les problèmes de qualité des données, tels que les enregistrements en double, qui peuvent être corrigés avant de passer à une analyse plus détaillée.

Conclusion
L'analyse exploratoire des données (EDA) permet de transformer les données en informations exploitables. Il peut être appliqué à tout type de données – structurées, non structurées ou semi-structurées – bien que les outils et techniques puissent différer. Ce processus permet aux data scientists et aux analystes d'examiner l'ensemble de données sous plusieurs angles, sans aucune hypothèse préconçue sur son contenu.