Exploration des données

Qu'est-ce que la Data Exploration ?

L'exploration, l'une des premières étapes de la data preparation, est un moyen de mieux connaître les données avant de les exploiter. Des recherches et des investigations permettent de préparer de grands jeux de données pour une analyse plus complète et plus structurée. L'Exploratory Data Analysis (EDA) est similaire, mais elle utilise des graphiques statistiques et d'autres méthodes de visualisation des données.

Pourquoi la Data Exploration est-elle importante ?

L'exploration permet de mieux comprendre un jeu de données, ce qui permet de le parcourir et de l'utiliser plus facilement par la suite. Plus un analyste en sait sur les données avec lesquelles il travaille, meilleure sera son analyse. Une exploration réussie nécessite une certaine ouverture d'esprit et révèle de nouvelles pistes de découverte. Elle permet d'identifier et d'affiner les futures questions et problématiques en matière d'analytique.

La Data Exploration, comment ça marche ?

Les données, si on ne se pose pas de questions, ne sont que des informations. Les questions amènent des réponses. Avec les bonnes questions et une exploration efficace, les données peuvent permettre de mieux comprendre la situation et même favoriser les capacités de prédiction.

R et Python sont les langages les plus couramment utilisés pour l'exploration : le premier fonctionne mieux pour l'apprentissage statistique tandis que le second se prête bien au machine learning. Grâce aux plateformes no-code, il n'est pas nécessaire de coder pour explorer les données.

L'exploration des données est par ailleurs de plus en plus importante pour travailler avec des systèmes d'information géographique (SIG), étant donné qu'une grande partie des données sont désormais enrichies d'une composante géographique.

L'exploration des données se déroule généralement en trois étapes :

Comprendre les variables : la base de toute analyse de données commence par une compréhension des variables. Une lecture rapide des noms de colonne est un bon point de départ. Chercher à en savoir plus sur les catalogues de données, les descriptions des champs et les métadonnées permet de comprendre ce que chaque champ représente et de déceler les données manquantes ou incomplètes.

 

Détecter toute valeur inhabituelle : les valeurs inhabituelles ou les anomalies peuvent faire échouer une analyse et déformer la réalité d'un jeu de données. Il est donc important de les identifier dès le début. La visualisation de données, les méthodes numériques, les écarts interquartiles et les tests d'hypothèse sont les moyens les plus courants de détecter les valeurs inhabituelles. Un diagramme en boîte, un histogramme ou un nuage de points, par exemple, permet de repérer facilement les points qui se situent loin de la fourchette standard, tandis qu'une cote Z indique la distance d'un point de données par rapport à la moyenne. Une fois ces valeurs repérées, l'analyste peut les examiner en détail, les ajuster, les omettre ou les ignorer. Quelle que soit sa décision, elle doit être indiquée dans l'analyse.

 

Examiner les tendances et les relations : en représentant graphiquement un jeu de données de différentes manières, il est plus facile d'identifier et d'examiner les tendances et les relations entre les variables. Par exemple, une entreprise qui explore les données de plusieurs magasins peut trouver des informations sur la localisation, la population, la température et le revenu par habitant. Pour estimer les ventes d'un nouveau site, elle doit choisir les variables à inclure dans son modèle prédictif.

L'avenir de l'exploration des données

Le processus analytique était autrefois le domaine exclusif des ingénieurs qui écrivaient du code pour extraire et explorer les données. Mais ce n'est plus le cas. Aujourd'hui, l'automatisation analytique met l'analytique à la portée de tout le monde. Elle permet aux entreprises de mieux travailler avec leurs deux meilleurs atouts : leurs données et leur personnel. Grâce à l'APA, l'équipe peut se concentrer sur la recherche de relations et de tendances plutôt que sur la remise en ordre des données.

Bien démarrer avec l'exploration de données

Grâce à la technologie, la data exploration n'est plus un processus chronophage et compliqué. Elle s'est transformée en un processus simplifié, accessible et contrôlable. La solution Alteryx Analytics Automation Platform a été conçue pour offrir l'analytique de bout en bout et permet aux entreprises d'agréger rapidement des données, de repérer les tendances et les schémas, de mieux comprendre les variables, de détecter les valeurs inhabituelles et d'explorer les relations entre les données dans une plateforme no-code.