Exploratory Data Analysis (EDA)
L’analyse exploratoire des données (EDA) est une étape clé du processus de data science. Elle consiste à examiner et à résumer un jeu de données afin d’en comprendre la structure, d’identifier ses tendances principales et de repérer d’éventuelles anomalies.
Contexte et importance
L’EDA est souvent la première étape avant tout projet de modélisation en intelligence artificielle. Elle permet aux chercheurs et praticiens de se familiariser avec les données, de vérifier leur qualité (valeurs manquantes, doublons, bruit), et de décider quelles transformations ou nettoyages sont nécessaires. Comme l’a popularisé John Tukey dans les années 1970, l’EDA met l’accent sur la visualisation et l’intuition plutôt que sur des tests statistiques formels.
Applications pratiques
- Détection d’anomalies : identifier des fraudes dans des transactions bancaires.
- Analyse descriptive : explorer la distribution d’une variable (revenus, âges, ventes).
- Préparation de modèles IA : repérer quelles variables sont les plus pertinentes avant de lancer un algorithme d’apprentissage supervisé.
- Santé et recherche : analyser des données médicales pour détecter des corrélations inattendues.
Méthodes courantes
- Visualisations : histogrammes, boîtes à moustaches, nuages de points.
- Statistiques descriptives : moyenne, médiane, variance, corrélations.
- Techniques avancées : réduction de dimension (PCA) pour explorer des données complexes.
L’analyse exploratoire des données est un préambule indispensable à tout projet d’intelligence artificielle ou de data science. Elle permet de prendre du recul sur les données disponibles et de comprendre leurs limites. Sans cette étape, un modèle peut paraître performant tout en reposant sur des données incomplètes ou biaisées.
Dans la pratique, l’EDA combine des statistiques simples (moyennes, corrélations, quartiles) avec des visualisations intuitives (boîtes à moustaches, nuages de points, cartes de chaleur). Ces représentations aident à déceler des tendances inattendues ou des anomalies qu’une inspection brute des chiffres ne révélerait pas.
L’EDA ne se limite pas à l’aspect technique : elle joue aussi un rôle pédagogique. Présenter des graphiques clairs facilite la communication avec des décideurs non spécialistes, rendant les résultats plus compréhensibles et exploitables.
Références
- Tukey, J. W. (1977). Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley.
- Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow. O’Reilly.
