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 susceptibles d'influencer les résultats.

8. Analyser les corrélations : mettre en évidence les relations entre les variables.

9. Vérifier l'équilibre des classes : indispensable pour les problèmes de classification.

10. Tirer les conclusions : résumer les principaux enseignements avant la modélisation.

Une bonne EDA permet de détecter les erreurs avant qu'elles ne deviennent des erreurs de décision. C'est souvent cette étape qui fait la différence entre un modèle performant et un modèle peu fiable.

En Data Science, comprendre ses données est toujours plus important que choisir le modèle le plus complexe.

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