Analyser des données avec la data exploration

Avec des dataset de plus en plus volumineux, les entreprises et les organisations ont tout intérêt de mettre en place des stratégies pour s’assurer d’exploiter des données correctes et pertinentes. Des méthodes comme la data exploration sont donc essentielles, tant dans des projets de data analytics, que de data science ou même d’apprentissage automatique.

Qu’est-ce que la data exploration ?

La data exploration est l’une des premières étapes de la préparation des données. On l’utilise en analyse pour traiter et explorer de larges ensembles de données. Grâce à des outils et des techniques spécifiques, ce processus permet de révéler des tendances et des interconnexions dans les données.

Data exploration vs data mining

En analyse de données Big Data, il est possible de faire de l’exploration ou du mining. Ce dernier consiste à trouver et à extraire des modèles dans les données à l’aide de divers algorithmes. L’exploration ouvre la voie à des analyses plus poussées. Les deux processus sont toutefois similaires et les termes sont parfois utilisés de manière interchangeable.

Data exploration vs data examination

Ces processus sont également très similaires. La data examination, ou l’examen des données consiste à vérifier la cohérence d’un ensemble de données. Il permet de s’assurer de la qualité des données avant de les analyser.

À quoi sert la data exploration dans l’analyse de données

Face à un volume massif de données, l’exploration de données aide à rationaliser et orienter efficacement l’analyse. Le processus va permettre de réduire la quantité de données à analyser en éliminant des informations superflues ou erronées. C’est également un allié précieux pour identifier des corrélations et des motifs.

Il peut mettre en lumière des pistes à approfondir ou des données moins exploitables. Grâce aux techniques de data exploration, la charge de travail globale est réduite. La data exploration est souvent une étape préliminaire pour du data mining.

Quels sont les objectifs de la data exploration ?

La data exploration joue un rôle essentiel dans la compréhension des données. Elle a pour objectif de découvrir de modèles, de tendances et des corrélations potentielles dans les jeux de données. Elle permet d’identifier des valeurs aberrantes ou des anomalies dans les données, qui peuvent avoir un impact significatif sur les résultats de l’analyse. L’exploration des données permet également de déterminer les variables ou caractéristiques pertinentes pour l’analyse.

Les entreprises de tous secteurs s’appuient sur la data exploration, du e-commerce au retail, en passant par la Tech, les médias, les services financiers ou marketing. Elle leur permet de recueillir des indicateurs clés sur la fidélisation des clients ou leur chiffre d’affaires par exemple. C’est aussi une source précieuse d’informations marketing, comme sur les utilisateurs actifs quotidiens ou les coûts d’acquisition des clients.

Quels sont les techniques et outils de la data exploration ?

Il existe de nombreuses techniques et différents outils d’exploration des données. Le choix va dépendre du type de données et de l’objectif poursuivi.

Les techniques courantes de data exploration

Avant de se lancer dans la phase exploratoire, il est essentiel de définir la technique la plus adaptée et la plus utile pour extraire des informations pertinentes d’un dataset.

Le comptage de valeurs uniques

C’est l’une des techniques les plus utiles, car elle permet de déterminer combien de fois chaque valeur apparaît dans une colonne ou une série de données.

L’analyse de la fréquence des valeurs

Elle consiste à identifier la fréquence à laquelle chaque valeur individuelle apparaît dans une colonne donnée. Elle met ainsi en évidence la récurrence de valeurs spécifiques.

Le calcul de variance

Lorsqu’il s’agit de données numériques, il existe des méthodes très simples permettant d’extraire des informations fondamentales. La variance permet de visualiser la dispersion des valeurs d’une variable donnée.

L’analyse Pareto

Cette technique informatique vous permet de rationaliser le processus en identifiant rapidement les caractéristiques clés. Elle repose sur le principe 80/20, qui suggère que 80 % des effets proviennent souvent de 20 % des causes.

Les analyses de corrélation

La recherche de corrélation a pour but d’identifier des relations entre les variables d’un dataset. Elle permet de révéler des associations, des tendances et des dépendances entre les variables. Il peut s’agir d’une Heatmap ou carte thermique, d’un coefficient de corrélation de Pearson, ou r de Pearson, ou de la corrélation de Cramer-V.

Les techniques de clusterisation

Ce type d’analyse permet de travailler sur de vastes ensembles de données, comme celles issues des réseaux sociaux. Ils sont divisés en clusters, puis répartis en différents groupes selon leur taille.

La détection d’outliers

Il s’agit d’identifier les informations remarquables. Comme les valeurs aberrantes peuvent avoir un impact sur les analyses, la modélisation et les résultats, il est essentiel de les repérer.

Les outils utiles en data exploration

Il existe de nombreux outils pour l’exploration de données, selon les besoins spécifiques du projet et le type de données à explorer.

RapidMiner

Ce logiciel open source est utilisé à la fois pour de la data exploration, du data mining et de la création de modèles de données. La plateforme offre de grands ensembles d’algorithmes de classification, de clustering, d’exploration, de règles d’association et de régression.

Power BI

Le logiciel de Microsoft offre un large éventail de fonctionnalités. Il facilite notamment la visualisation et la modélisation des données, tout comme la création de tableaux de bord. Power BI s’intègre de manière totalement transparente à d’autres produits Microsoft, Excel et SharePoint en tête.

Oracle Data Miner

Cette extension d’Oracle SQL Developer dispose d’un flux de travail simple et utile pour l’exécution des méthodologies analytiques et le partage des connaissances. L’outil est à la fois très complet sur l’exploration des données, mais également la visualisation des données, l’analyse statistique et l’apprentissage automatique.

Microsoft Excel

Dans de nombreux cas, Excel peut être le seul logiciel nécessaire à l’analyse des données. Avec lui, les ensembles de données sont faciles à nettoyer et à manipuler. Il est également efficace pour la création de graphiques. Si Excel est un programme payant, il existe une alternative gratuite équivalente disponible sur le web : Google Sheets.

Comment faire de la data exploration de manière efficace ?

Une exploration de données approfondie va fournir une base solide pour des projets de Data Analytics. Il convient donc d’adopter une gestion de projet méthodique en fonction de vos objectifs et d’utiliser des outils et des techniques adaptées.

Les étapes clés d’une exploration de données réussie

Pour une exploration des données réussie, décomposez votre processus en plusieurs étapes.

Observez votre dataset

En observant votre ensemble de données dans sa globalité, vous allez pouvoir déterminer sa taille, notamment le nombre de lignes et de colonnes. Cette étape peut vous aider à anticiper des problématiques.

Recherchez les valeurs manquantes

Maintenant que vous connaissez votre dataset, commencez à y chercher des valeurs manquantes. Dès que vous en trouvez, essayez de comprendre pourquoi elles manquent. Si vous pouvez déceler une tendance dans vos données, des estimations pourraient se substituer à certaines de ces valeurs.

Catégorisez les valeurs

Il s’agit de classer vos valeurs par catégorie, ce qui va permettre de déterminer les méthodes statistiques et de visualisation adaptées.

Déterminez la forme de votre ensemble de données

Vous allez recueillir des informations pertinentes sur votre ensemble de données simplement en observant sa forme, pour comprendre la distribution des données. Cette étape peut permettre d’identifier un modèle ou une tendance.

Identifiez des corrélations

À ce stade, vous devriez voir apparaître des corrélations entre les valeurs. Une des méthodes efficaces est de prendre des notes et de relever autant de corrélations que possible.

Bien choisir les techniques et outils pour votre data exploration

L’outil informatique d’exploration de données idéal est celui qui correspond à votre type d’entreprise, la technique choisie et le dimensionnement de votre échantillon de données.

• Si vous traitez une quantité énorme de données transactionnelles, vous pouvez avoir besoin d’un outil dimensionné pour le Big Data. En revanche, pour des datasets de petite taille, un outil open source peut suffire. Si vos données transitent par le cloud, assurez-vous qu’il le prenne en charge.
• Assurez-vous qu’il correspond à l’expérience de votre équipe. Si vous avez dans vos rangs des experts avec des compétences en data science, ils n’ont peut-être pas besoin d’un produit spécifique. Si vos collaborateurs sont novices, une automatisation peut être plus adaptée. Choisissez alors un outil dont l’interface est facile à utiliser par les utilisateurs, voir une plateforme no code.
• Optez pour une solution qui dispose d’une bonne assistance client et d’une documentation solide. Elle doit également proposer des mises à jour régulières.

Quels sont les avantages et limites de la data exploration ?

L’exploration de données a le potentiel d’améliorer la précision des décisions. Cette approche permet un traitement rapide de larges volumes de données. La data exploration peut aider les entreprises à développer leurs capacités prédictives. En observant minutieusement les données historiques et en dégageant des tendances, les entreprises peuvent obtenir des prédictions plus fiables. Elle peut également conduire à découvrir des informations cachées.

Toutefois, même si l’exploration de données génère d’excellents rendements, elle nécessite un investissement en termes de temps et d’efforts. Elle peut être compliquée à mettre en œuvre, du fait de la complexité des algorithmes et de la quantité de données à traiter. Les entreprises doivent alors embaucher du personnel ayant une expérience et des compétences en data science, ou investir dans des logiciels. Ces solutions entraînent des coûts qui peuvent être difficiles à supporter pour une structure modeste.

Les techniques d’exploration de données sont au cœur de la Data Science et l’Intelligence Artificielle. Parce qu’elles offrent de nombreuses opportunités aux entreprises, de telles compétences sont de plus en plus recherchées. Une formation en data exploration peut donc être un atout non négligeable sur le marché du travail.