Analyse exploratoire : Définition, types et outils

L'analyse exploratoire peut sembler familière à certains et un genre étranger à d'autres. Cependant, les scientifiques des données savent à quel point l'analyse exploratoire des données en science des données peut être précieuse pour les entreprises. Le domaine d'utilisation de l'analyse exploratoire s'étend de la segmentation des clients aux tendances des ventes, dont les entreprises ont besoin.

Le potentiel de l'analyse exploratoire vient de la possibilité d'expliquer facilement et simplement les événements. Mais, si vous êtes nouveau dans ce domaine, vous devrez peut-être apprendre son plein potentiel. Mais ne vous inquiétez pas. Cet article expliquera comment bénéficier efficacement de ce type d'analyse avec des méthodes, des exemples et des outils.

Qu'est-ce qu'une analyse exploratoire?

Elle utilise des méthodes et des outils de visualisation des données pour mieux montrer les relations entre les variables ou les entités de données.

Elle a plusieurs objectifs principaux. Tout d'abord, elle révèle des données imprévisibles et met en avant des arguments sur les causes. Deuxièmement, elle détermine quelle méthode statistique sera la plus utile et initie d'autres analyses de données. Pour de telles utilisations, l'analyse exploratoire des données est le fondement de diverses structures d'analyse, y compris l'exploration de données.

Avantages de l'utilisation de l'analyse exploratoire

L'analyse exploratoire est la première étape fondamentale pour comprendre les données. Son objectif principal est de mettre en lumière les relations cachées et d'aider à tester les hypothèses. Ainsi, elle vous permet de regarder les ensembles de données d'un point de vue plus large. Elle le fait en fournissant des informations exploitables dans le processus de prise de décision. 

Ici, vous ne verrez que trois avantages qui correspondent au but principal. C'est l'occasion de lire des informations précises pour vous :

Avantages de l'utilisation de l'analyse exploratoire

#1 Trouver les écarts-types

L'analyse exploratoire vous permet de comprendre la distance typique entre les points de données autour de la moyenne. Ainsi, elle contribue à produire des données de meilleure qualité en déterminant les valeurs aberrantes des points de données. En d'autres termes, l'analyse exploratoire fournit de la précision pour d'autres types d'analyse et de modélisation en révélant les variables.

#2 Identification des variables catégorielles

Vous pouvez trouver des variables catégorielles dans une distribution complexe dans l'ensemble de données. Il est nécessaire de les identifier afin de comprendre la classification et le regroupement des données. Cela joue également un rôle important dans la prise de décision plus appropriée. Cela permet d'utiliser les algorithmes d'apprentissage automatique de la manière la plus efficace lors de la modélisation statistique.

#3 Base pour une analyse sophistiquée

Vous pouvez considérer l'analyse exploratoire comme une première étape de diagnostic. Mais vous pouvez considérer des analyses plus complètes et ciblées, telles que l'analyse conjointe, comme un diagnostic complet. Par conséquent, l'examen et la compréhension des données grâce à l'analyse exploratoire initient des modèles statistiques plus avancés. Ainsi, le processus crée moins de contraintes sur les analyses avancées.

Quand utiliser l'analyse exploratoire

Il existe des étapes d'analyse exploratoire des données dont vous devez tenir compte lors de la réalisation d'une analyse. Parce que même si vous savez pourquoi vous l'utilisez, vous devez savoir quand l'utiliser. Il peut être trop tard même s'il donne des résultats d'analyse efficaces. 

Par conséquent, vous trouverez ci-dessous les moments qui peuvent être les meilleurs pour vous avec des exemples d'analyse exploratoire des données.

Moments appropriés pour utiliser l'analyse exploratoire

1. Lors de la compréhension du nouvel ensemble de données

Il est important de savoir que tous les ensembles de données ne sont pas faciles à utiliser. Vous pouvez vous attendre à une analyse directe des données que vous avez collectées. Cependant, une analyse exploratoire approfondie peut vous montrer les aspects complexes et inconnus de l'ensemble de données.

Par exemple, une entreprise technologique a rassemblé un ensemble de données très complexe, comprenant l'âge des clients, les préférences en matière de produits, le pays/ville des clients, la satisfaction des clients et le taux de désabonnement des clients. Ils devraient d'abord comprendre cet ensemble de données avec une analyse exploratoire pour poursuivre leur analyse élaborée plus loin.

2. Lors de la vérification des hypothèses

Vous pouvez avoir des hypothèses ou des prédictions. Il sera utile de les révéler et de les évaluer avec une analyse exploratoire. Vous pouvez le voir comme une première étape pour les processus ultérieurs.

Par exemple, une entreprise a une hypothèse selon laquelle elle bénéficiera de la prochaine saison des fêtes. L'entreprise pense cela parce qu'elle a bénéficié de la saison précédente. Même si cette comparaison peut sembler vraie, la saison de vacances précédente peut avoir des caractéristiques distinctes de la saison à venir. L'entreprise ne peut pas détecter cela au premier coup d'œil, mais peut le révéler grâce à une analyse exploratoire.

3. Lors de la modification et du nettoyage des données

Il n'y a aucune garantie que les données collectées seront toujours parfaites. Parfois, vous devrez peut-être nettoyer et éditer correctement les données. De cette façon, vous créez un environnement d'analyse plus fiable.

Par exemple, l'analyse exploratoire fournit une normalisation des données pour qu'elles soient classées selon différentes bases de données. Et elle fournit généralement une cohérence pour les autres personnes de votre entreprise qui utiliseront ces bases de données.

4. Lors du choix d'un modèle statistique

Vous pouvez utiliser l'analyse exploratoire pour développer un modèle sans faille avec ses contours avant de réaliser le modèle final avec différentes techniques.

Par exemple, une entreprise peut avoir besoin d'un modèle statistique pour prévoir les tendances des ventes. Pour cela, vous pouvez avoir besoin d'une analyse exploratoire. Elle analysera des données historiques précises et les mettra dans le modèle le plus approprié.

Types d'analyse exploratoire

L'article a déclaré que l'analyse exploratoire des données jouait un rôle actif dans la révélation des relations entre les entités de données. Mais pour cela, elle utilise plusieurs méthodes d'analyse exploratoire différentes. Les approches des relations entre les parties peuvent distinguer chaque mère des autres. Ici, cinq des plus utilisées seront partagées avec vous :

Types d'analyse exploratoire

1. Analyse univariée

L'objectif principal de ce type d'évaluation des données est d'analyser les caractéristiques saillantes des variables. Il se concentre sur une variable à la fois. Il visualise et résume la tendance caractéristique et la distribution de cette variable. Pour cela, l'utilisation de techniques telles que les graphiques à barres et les histogrammes renforce la précision des données.

2. Analyse bivariée

La méthode bivariée est une forme développée d'analyse univariée avec deux variables. Cependant, cette fois, l'analyse bivariée prend en compte la variable et les liens, corrélations et dépendances entre les variables.

Les techniques qu'elle utilise sont naturellement différentes de celles de l'analyse univariée. Elle utilise des graphiques tels que les graphiques de dispersion et les matrices de corrélation, qui font partie des plus utilisés. Si vous avez des données avec plus de deux variables, vous pouvez utiliser l'analyse multivariée.

3. Statistiques descriptives

Les statistiques descriptives compilent les principales lignes de données en tant que résumé. Mais elle le fait à travers trois branches distinctes. Ceux-ci sont la distribution, les mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode) et les mesures de variabilité (étendue, écart type, variance, écart interquartile). Résumer en utilisant ces éléments révèle les propriétés de l'ensemble de données.

4. Réduction de la dimensionnalité

Ce type réduit également la taille des ensembles de données multidimensionnels en supprimant tout sauf les parties nécessaires. Par conséquent, il détermine quelles informations sont essentielles et lesquelles sont sans importance. L'analyse en composantes principales (ACP) ou le voisinage stochastique t-distribué (t-SNE) sont des techniques couramment utilisées dans ce processus. Ils garantissent une bonne compréhension et classification des données.

5. Visualisation exploratoire des données

La visualisation des données est toujours utile car elle révèle des statistiques avec des représentations visibles. Cette méthode a été largement utilisée dans d'autres types d'analyse. Vous pouvez donc également en bénéficier dans l'analyse exploratoire des données. Cela vous permet de voir des ensembles de données complexes avec un modèle simple.

4 outils essentiels pour l'analyse exploratoire

Choisir les outils d'analyse exploratoire appropriés pour une exploration complète des données est nécessaire. Cependant, le choix du bon peut dépendre de votre maîtrise de ces outils ou des avantages qu'ils offrent.

1. Python

Python est un langage de programmation très répandu. C'est l'un des premiers qui vient à l'esprit dans l'analyse de données. Cela est dû à de nombreux packages statistiques qui mesurent, visualisent et explorent les données. Vous pouvez toujours bénéficier de Python lors de l'utilisation d'autres outils tels que les notebooks Jupyter.

2. Le projet R pour l'analyse statistique

Une autre ressource précieuse pour la science statistique est l'environnement logiciel gratuit R. Vous pouvez observer vos données en détail avec de nombreux packages statistiques dans le projet R pour l'analyse statistique.

3. Tableau

Un autre outil populaire est Tableau. C'est un logiciel de business intelligence et d'analyse. Il dispose de nombreux contenus dont les analystes de données peuvent avoir besoin pour l'exploration, l'analyse et la visualisation des données.

4. Jupyter Notebooks

C'est un environnement d'analyse de données interactif bien connu basé sur le web. Vous pouvez également effectuer une analyse de données transparente à l'aide de cet outil.

Derniers mots

Pour résumer, cet article explique l'objectif de l'analyse exploratoire des données dans le contexte des affaires. Et il définit son utilisation à cette fin. Vous avez vu l'objectif sous cinq titres. Ce sont les définitions de l'analyse exploratoire, quand l'utiliser, ses avantages, ses types et ses outils.

Cet article vous a fourni des exemples et des explications détaillées sur le contexte. Vous êtes maintenant prêt à utiliser l'analyse exploratoire pour l'extraction ou l'analyse de données dans un contexte commercial.