EDA : LES 10 ÉTAPES ESSENTIELLES POUR ANALYSER DES DONNÉES COMME UN EXPERT
Avant de construire un modèle de Machine Learning ou de réaliser une analyse statistique, il est indispensable de passer par une Analyse Exploratoire des Données (EDA – Exploratory Data Analysis). Cette étape permet de comprendre la qualité des données, de détecter les anomalies et de préparer un jeu de données fiable. Voici un workflow EDA simple et efficace : 1. Charger les données : importer et visualiser le jeu de données. 2. Vérifier les types de variables : distinguer les variables numériques et qualitatives. 3. Identifier les valeurs manquantes : repérer les données absentes avant toute analyse. 4. Supprimer les doublons : éviter les biais liés aux observations répétées. 5. Produire des statistiques descriptives : explorer les moyennes, médianes, écarts-types et quartiles. 6. Étudier les distributions : comprendre la forme des variables grâce aux histogrammes et aux densités. 7. Détecter les valeurs aberrantes (outliers) : identifier les observations atypiques susceptible...