{"id":816186,"date":"2022-05-23T08:37:38","date_gmt":"2022-05-23T08:37:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/analyse-exploratoire-des-donnees\/"},"modified":"2023-09-18T07:49:54","modified_gmt":"2023-09-18T07:49:54","slug":"analyse-exploratoire-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/fr\/analyse-exploratoire-des-donnees\/","title":{"rendered":"Analyse exploratoire des donn\u00e9es : Impact sur la science des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"
Le math\u00e9maticien am\u00e9ricain John Tukey est \u00e0 l’origine de l’analyse exploratoire des donn\u00e9es (AED) dans les ann\u00e9es 1970. Aujourd’hui encore, les techniques d’AED restent une m\u00e9thode largement utilis\u00e9e dans le processus de d\u00e9couverte des donn\u00e9es. Au-del\u00e0 de la mod\u00e9lisation formelle ou des tests d’hypoth\u00e8ses, l’AED ouvre une large porte \u00e0 une meilleure compr\u00e9hension des variables de l’ensemble des donn\u00e9es et de leurs relations. Elle permet \u00e9galement de d\u00e9terminer si la technique statistique envisag\u00e9e pour l’analyse des donn\u00e9es<\/a> est appropri\u00e9e ou non.<\/span><\/p>\n L’analyse exploratoire des donn\u00e9es (AED) est largement utilis\u00e9e par les scientifiques des donn\u00e9es lorsqu’ils analysent et \u00e9tudient des ensembles de donn\u00e9es, en r\u00e9sumant les principales caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es \u00e0 l’aide de la m\u00e9thode de visualisation. Elle aide le scientifique des donn\u00e9es \u00e0 d\u00e9couvrir des mod\u00e8les de donn\u00e9es, \u00e0 rep\u00e9rer des anomalies, \u00e0 tester des hypoth\u00e8ses ou \u00e0 faire des suppositions. L’analyse des donn\u00e9es et l’analyse des donn\u00e9es<\/a> sont des processus \u00e9troitement li\u00e9s qui impliquent d’extraire des informations des donn\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es.<\/span><\/p>\n De mani\u00e8re simple, on peut donc la d\u00e9finir comme une m\u00e9thode qui aide le scientifique des donn\u00e9es \u00e0 d\u00e9terminer les meilleurs moyens de manipuler la source de donn\u00e9es donn\u00e9e afin d’obtenir la r\u00e9ponse souhait\u00e9e.<\/span><\/p>\n L’objectif principal de l’AED est de permettre un examen approfondi de l’ensemble des donn\u00e9es avant de faire des hypoth\u00e8ses, d’identifier les erreurs \u00e9videntes, de mieux comprendre les mod\u00e8les au sein de l’ensemble des donn\u00e9es, de trouver les valeurs aberrantes et\/ou les \u00e9v\u00e9nements anormaux et, enfin, de d\u00e9couvrir les relations passionnantes qui existent entre les variables.<\/span><\/p>\n L’analyse exploratoire des donn\u00e9es est extr\u00eamement importante pour l’analyse des donn\u00e9es dans le domaine de la science des donn\u00e9es. Tout d’abord, l’AED est utilis\u00e9e pour s’assurer que les r\u00e9sultats produits par les scientifiques des donn\u00e9es sont valides et applicables \u00e0 tous les objectifs souhait\u00e9s. Deuxi\u00e8mement, l’AED aide les parties prenantes \u00e0 s’assurer qu’elles posent toujours les bonnes questions. Il permet \u00e9galement de r\u00e9pondre aux questions sur les \u00e9carts types, les variables cat\u00e9gorielles et les intervalles de confiance. Enfin, une fois l’EDA termin\u00e9e et les conclusions tir\u00e9es, ses caract\u00e9ristiques peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour des analyses de donn\u00e9es ou des mod\u00e9lisations plus sophistiqu\u00e9es, y compris l’apprentissage automatique.<\/span><\/p>\n Il existe principalement quatre types d’AED :<\/span><\/p>\n L’analyse univari\u00e9e non graphique est la forme la plus simple d’analyse des donn\u00e9es. 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 th\u00e9matique<\/a> univari\u00e9e est de d\u00e9crire les donn\u00e9es et d’y trouver des mod\u00e8les.<\/span><\/p>\n Les m\u00e9thodes non graphiques ne peuvent pas fournir une image compl\u00e8te des donn\u00e9es. Des m\u00e9thodes graphiques sont donc n\u00e9cessaires. Les types courants de graphiques \u00e0 une variable sont les suivants : <\/span><\/p>\n Les donn\u00e9es multivari\u00e9es sont issues de plus d’une variable. En g\u00e9n\u00e9ral, les techniques d’AED multivari\u00e9es et non graphiques montrent la relation entre deux ou plusieurs variables de donn\u00e9es par le biais de tableaux crois\u00e9s ou de statistiques.<\/span><\/p>\n Les donn\u00e9es multivari\u00e9es utilisent des graphiques pour afficher les relations entre deux ou plusieurs ensembles de donn\u00e9es. Le graphique le plus utilis\u00e9 est un diagramme \u00e0 barres group\u00e9es ou un diagramme \u00e0 barres, chaque groupe repr\u00e9sentant un niveau de l’une des variables et chaque barre \u00e0 l’int\u00e9rieur d’un groupe repr\u00e9sentant les niveaux de l’autre variable.<\/span><\/p>\n Les autres types courants de graphiques \u00e0 plusieurs variables sont les suivants :<\/b><\/p>\n De nombreux outils sont disponibles pour l’analyse exploratoire des donn\u00e9es. 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 ad\u00e9quat pour le travail \u00e0 effectuer.<\/span><\/p>\n R est un excellent outil de visualisation des donn\u00e9es. Il dispose d’une grande vari\u00e9t\u00e9 de graphiques et de diagrammes qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour explorer les donn\u00e9es. Il dispose \u00e9galement de nombreuses fonctions statistiques qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour effectuer des analyses plus avanc\u00e9es.<\/span><\/p>\n Python est un autre outil formidable pour l’AED. Il pr\u00e9sente un grand nombre des m\u00eames caract\u00e9ristiques que R, mais il est \u00e9galement plus convivial. Par cons\u00e9quent, Python est un excellent choix pour les d\u00e9butants qui souhaitent s’initier \u00e0 l’analyse de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n SAS est un logiciel statistique puissant qui peut \u00eatre utilis\u00e9 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.<\/span><\/p>\n Vous pouvez toujours obtenir vos donn\u00e9es \u00e0 partir d’une autre source de donn\u00e9es, et QuestionPro peut certainement vous aider \u00e0 rassembler les donn\u00e9es de l’enqu\u00eate \u00e0 partir de plusieurs canaux. Mais que se passe-t-il lorsque vous souhaitez aller au-del\u00e0 des donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es ? C’est l\u00e0 qu’intervient l’analyse exploratoire des donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n Les outils d’analyse int\u00e9gr\u00e9s de QuestionPro facilitent le d\u00e9marrage de l’EDA. Vous pouvez rapidement consulter des statistiques sommaires sur vos donn\u00e9es, cr\u00e9er des visualisations interactives, etc. Et comme QuestionPro s’int\u00e8gre \u00e0 R, vous pouvez utiliser tous les puissants outils statistiques offerts par R.<\/span><\/p>\n Si vous \u00eates pr\u00eat \u00e0 faire passer votre analyse de donn\u00e9es au niveau sup\u00e9rieur, QuestionPro est l’un des outils parfaits.<\/span><\/p>\n Enfin, nous pouvons dire que l’analyse exploratoire des donn\u00e9es est une m\u00e9thodologie \u00e9prouv\u00e9e qui peut aider les scientifiques des donn\u00e9es \u00e0 donner un sens \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es complexes. En utilisant des visualisations et d’autres m\u00e9thodes, vous pouvez d\u00e9couvrir des mod\u00e8les et des relations que vous n’auriez peut-\u00eatre pas trouv\u00e9s autrement. <\/span><\/p>\n L’AED est donc un \u00e9l\u00e9ment essentiel de toute analyse de donn\u00e9es, et nous esp\u00e9rons que cet article vous a donn\u00e9 une bonne introduction \u00e0 ce sujet.<\/span><\/p>\n Auteurs :<\/strong> Md Assalatuzzaman & Mizanul Islam<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Le math\u00e9maticien am\u00e9ricain John Tukey est \u00e0 l’origine de l’analyse exploratoire des donn\u00e9es (AED) dans les ann\u00e9es 1970. 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L’importance de l’analyse exploratoire des donn\u00e9es pour la science des donn\u00e9es<\/b><\/h2>\n
Analyse exploratoire des donn\u00e9es Types<\/b><\/h2>\n
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Univari\u00e9 non graphique :<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Graphique univari\u00e9<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Multivariable non graphique<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Graphique multivari\u00e9<\/b><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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Analyse exploratoire des donn\u00e9es Outils<\/b><\/h2>\n
QuestionPro et<\/b> l’analyse exploratoire des donn\u00e9es<\/b><\/h2>\n
Conclusion<\/b><\/h2>\n
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