Exploration de données

Pourquoi l’exploration des données est-elle importante ?

Les ensembles de données sont souvent constitués d’un grand nombre de data points provenant de différentes sources, ce qui rend difficile l’obtention d’une vue d’ensemble du contenu des données. L’exploration des données permet d’obtenir cette vision, avant de procéder à une analyse plus détaillée.

Comme elle utilise des techniques de data visualisation, les résultats de l’exploration des données (tels que les diagrammes ou les graphiques) sont plus faciles à traiter, à comprendre et à exploiter par l’homme.

L’exploration des données permet d’identifier :

• Les schémas et les relations
• Les anomalies
• Les tendances
• Les erreurs ou les anomalies
• Les informations latentes

Quels sont les avantages et les utilisations de l’exploration des données ?

Quels sont les avantages de l’exploration des données ?

L’exploration des données constitue la base de l’analyse des données, ce qui permet :

• Une prise de décision mieux informée
• La conformité et l’atténuation des risques
• L’optimisation des opérations
• L’amélioration de l’efficacité opérationnelle

Où l’exploration des données est-elle utilisée ?

• Finance : Détection des fraudes par l’analyse des données transactionnelles
• Retail : Analyse des données de vente pour optimiser les stocks/chaînes d’approvisionnement et mieux prévoir la demande
• Fabrication : Identification des inefficacités de production ou prévision des pannes d’équipement
• Marketing : Analyse du comportement des clients et utilisation de ces données pour mener des campagnes ciblées et personnalisées
• Conformité réglementaire : Repérer les activités frauduleuses ou non conformes et les signaler immédiatement.

Quels sont les outils d’exploration des données ?

L’exploration des données peut être réalisée à la fois par une analyse manuelle et par des solutions logicielles d’exploration des données automatisées. Les méthodes manuelles comprennent la rédaction de requêtes écrites dans des langages tels que Python, SQL ou R, et des feuilles de calcul telles que Microsoft Excel. Quant aux outils d’exploration de données automatisés, tels que les logiciels de visualisation de données et les logiciels de Business Intelligence, ils permettent d’accélérer et d’étendre le processus.

Qu’est-ce que l’analyse exploratoire des données ?

L’analyse exploratoire des données (AED) est un sous-ensemble de l’exploration des données composé de techniques statistiques telles que la corrélation, les tests de régression, l’écart-type, la réduction de la dimensionnalité , les tests de signification et l’analyse des composantes principales, utilisées pour analyser les ensembles de données en fonction de leurs caractéristiques générales.

Quelles sont les étapes de l’exploration des données ?

L’exploration des données comprend trois étapes générales :

• Comprendre les données, par exemple grâce aux métadonnées et aux noms/descriptions des colonnes de données.
• Rechercher les valeurs aberrantes ou les erreurs qui peuvent ensuite être supprimées, corrigées ou étudiées par le biais du nettoyage des données.
• Visualiser les données pour créer des diagrammes et des graphiques qui permettent aux utilisateurs de rechercher des modèles et des relations afin de découvrir une valeur dans les données qui n’était pas apparente auparavant.
• Une fois l’exploration des données terminée, une analyse plus complète peut être effectuée dans des domaines d’intérêt spécifiques, soit par des humains, soit par des algorithmes.

En quoi l’exploration des données diffère-t-elle des autres techniques ?

Bien qu’elle présente des similitudes avec d’autres techniques de données, l’exploration des données est une discipline à part entière, comme le montrent les comparaisons ci-dessous :

Exploration de données et data mining

L’exploration des données analyse manuellement les données, tandis que le data mining est un processus automatisé qui vise à extraire des informations utiles et des schémas à partir de grands jeux de données. L’exploration des données précède généralement le data mining afin de comprendre les relations et d’orienter les algorithmes de la manière la plus efficace possible.

Exploration et visualisation des données

L’exploration des données implique souvent la visualisation des données, ce qui aide à comprendre les ensembles de données et à trouver des modèles en les représentant visuellement, par exemple au moyen de diagrammes et de graphiques. Cependant, la visualisation des données a bien d’autres usages que celui de l’exploration des données – par exemple, elle peut être utilisée pour visualiser des jeux de données sur un portail de données ou une marketplace données, sous forme de graphiques, de cartes et de tableaux de bord, ce qui permet de les rendre plus compréhensibles et utilisables par des non-spécialistes.

Exploration et découverte de données

La découverte de données et l’exploration de données sont des concepts liés mais différents. La découverte de données consiste à aider les utilisateurs à rechercher et à trouver des données spécifiques, par exemple par le biais d’un catalogue de données ou d’une data marketplace. Elle est essentielle pour rendre les données disponibles et consommables à grande échelle dans les organisations et les écosystèmes. L’exploration des données précède la découverte des données et permet de mieux comprendre la signification d’un ensemble de données en identifiant des domaines ou des modèles à approfondir.