L’analyse exploratoire des données (ou EDA, pour Exploratory Data Analysis) est une première étape essentielle dans tout projet de data science ou d’analyse de données. Elle consiste à examiner, visualiser et résumer un jeu de données pour en comprendre la structure, détecter des tendances, repérer des anomalies, formuler des hypothèses… avant de construire des modèles.
L’analyse exploratoire des données, c’est poser un regard curieux sur les données pour découvrir ce qu’elles racontent sans idée préconçue, mais avec des outils statistiques et visuels.
Objectifs principaux :
- Comprendre la structure : nombre de lignes/colonnes, types de variables (numériques, catégorielles, dates…).
- Résumer les tendances : moyenne, médiane, dispersion, fréquences.
- Détecter les valeurs aberrantes (outliers) ou manquantes (missing values).
- Identifier des relations entre variables (corrélations, dépendances).
- Formuler des hypothèses pour des analyses plus poussées (modélisation, tests statistiques).
Outils et techniques courants :
Statistiques de base :
- Mesures centrales : moyenne, médiane, mode
- Mesures de dispersion : écart-type, quartiles, étendue
- Tableaux de fréquence (pour variables catégorielles)
Visualisations clés :
- Histogrammes / boîtes à moustaches → distribution d’une variable numérique
- Diagrammes en barres → répartition d’une variable catégorielle
- Nuages de points → relation entre deux variables numériques
- Heatmaps → corrélations entre plusieurs variables
- Graphiques temporels → évolution dans le temps
Explorer les thématiques : Données, information & contenus, analyse exploratoire des données