Exploration des données : un guide complet 

Une compréhension claire de la santé des données améliore la qualité et la fiabilité des données. C’est là que l’exploration des données entre en jeu. 

L'exploration des données fournit des informations détaillées sur les caractéristiques de vos données. Vous pouvez découvrir des anomalies de données et apprendre à y remédier en approfondissant. Qu'il s'agisse d'identifier des valeurs aberrantes, de comprendre des corrélations ou d'affiner la sélection de fonctionnalités, l'exploration des données vous permet de prendre des décisions éclairées. 

Qu’est-ce que l’exploration de données ? 

L'exploration des données est la première étape de la préparation et de l'analyse des données à l'aide d'outils de visualisation de données et de techniques statistiques pour découvrir des modèles et des relations au sein d'un ensemble de données. Il permet d'identifier les valeurs aberrantes, de détecter les relations entre les variables et de comprendre la nature des données. 

Exploration des données vs visualisation des données 

L'exploration des données implique souvent la visualisation des données pour vous aider à comprendre la structure de l'ensemble de données, la présence de valeurs aberrantes et la distribution des valeurs des données. D'un autre côté, les outils de visualisation de données, tels que les graphiques à barres et les nuages ​​de points, sont utiles dans l'exploration visuelle des données, car ils fournissent une représentation visuelle des données qui peut aider à identifier des modèles et des relations.  

Exploration de données vs exploration de données 

L'exploration des données passe manuellement au crible les données pour comprendre leurs caractéristiques et leur structure. Par exemple, un analyste de données peut utiliser un nuage de points pour identifier les valeurs aberrantes ou comprendre la distribution des points de données. 

D'un autre côté, l'exploration de données est un processus automatisé qui vise à extraire des informations et des modèles utiles à partir de grands ensembles de données. Il utilise des algorithmes sophistiqués pour découvrir des modèles qui ne sont pas immédiatement apparents. Le Data Mining est souvent utilisé pour l'analyse prédictive, comme la prévision des tendances ou des comportements futurs sur la base de données historiques. 

Exploration de données vs découverte de données 

L'exploration et la découverte de données sont des concepts liés mais distincts. La découverte de données consiste à cataloguer les actifs de données, ce qui permet aux utilisateurs de rechercher et de comprendre plus facilement quelles données sont disponibles. D'autre part, l'exploration des données explore et visualise les données pour découvrir des informations et identifier des domaines ou des modèles à approfondir. 

Pourquoi l’exploration des données est-elle importante pour les entreprises ? 

L'exploration des données révèle des modèles et des relations entre les variables. Ces informations s'avèrent inestimables pour les entreprises qui souhaitent comprendre le comportement des clients, optimiser leurs opérations et devancer leurs concurrents. Voici quelques avantages clés de l’exploration des données : 

Identifier les modèles et les tendances 

L'exploration des données fait partie intégrante de l'analyse exploratoire des données (EDA). Il analyse et visualise statistiquement les données, révélant des tendances qui, une fois confirmées, peuvent vous aider à développer des stratégies commerciales plus efficaces.  

Améliorez l'efficacité opérationnelle 

Selon McKinsey, les workflows basés sur les données peuvent aider les organisations à gagner 42 % de temps sur les processus internes, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle. L’exploration des données constitue un point de départ précieux pour découvrir les domaines potentiels d’amélioration.  

Stimuler la croissance 

L'exploration des données jette les bases d'analyses plus sophistiquées qui stimulent la croissance de l'entreprise. Il peut vous aider à identifier de nouvelles opportunités et segments ou marchés à cibler. Accenture révèle que les entreprises qui utilisent l'analyse de données pour identifier de nouvelles opportunités et de nouveaux marchés sont 23 % plus susceptibles d'augmenter leurs revenus. Grâce à l’exploration des données, vous pouvez obtenir des informations pour formuler des stratégies qui stimulent la croissance et établir une base solide pour la future business intelligence. 

 Comment explorer les données en 10 étapes faciles 

Étape 1 : Identifiez le domaine de données 

Apprendre le domaine et vous familiariser avec sa structure et son contenu vous permettra de tirer le meilleur parti de vos données. Comprendre le contexte permettra de mieux comprendre la signification, la pertinence et le but des données. Par exemple, les données des dossiers de santé électroniques (DSE) sont complexes et nécessitent une connaissance approfondie de la terminologie médicale, des flux de travail cliniques et des technologies de l'information sur la santé. Sans cette connaissance, les utilisateurs ne pourraient pas utiliser ces données aussi efficacement. 

Vous devez également comprendre pourquoi vous utilisez cet ensemble de données. Connaître vos objectifs vous aidera à définir les bons objectifs d’exploration des données. Essayez-vous d’identifier des tendances ou des valeurs aberrantes ? Ou souhaitez-vous détecter des erreurs ou comprendre la répartition de vos données ? En comprenant vos objectifs, vous pouvez profiler plus efficacement vos données. 

Étape 2 : Rassemblez des données pertinentes 

Vous devez consolider, combiner ou fusionner des données provenant de différentes sources en fonction de vos besoins. Ces sources peuvent être des tables de base de données ou d’autres formats stockant des données pertinentes. Cependant, toutes les sources ne sont pas compatibles entre elles. Vous devez souvent trouver un champ ou une clé commune pour les relier. 

Par exemple, si vous travaillez avec des données DSE, vous pouvez utiliser l'ID du patient comme clé partagée pour joindre des données provenant de tableaux tels que les données démographiques du patient, les antécédents médicaux, les ordonnances de médicaments, les résultats de laboratoire, etc. compréhension globale des informations. 

Étape 3 : Familiarisez-vous avec vos données 

Avant de commencer à analyser vos données, vous devez vous familiariser avec celles-ci. Vous devez vérifier la qualité et l’adéquation de vos données à vos objectifs d’analyse. 

Par exemple, si vous disposez d'un ensemble de données de transactions clients, vous pouvez explorer les aspects suivants de vos données : 

• La répartition : Comment les montants des transactions sont-ils répartis sur les différentes tranches ? Quels sont la moyenne, la variance et l’écart type des montants des transactions ? 
• La fréquence des transactions par client : à quelle fréquence les clients effectuent-ils des transactions ? Quels sont la moyenne, la médiane et le mode du nombre de transactions par client ? Y a-t-il des clients qui effectuent très peu ou beaucoup de transactions ? 
• Des tendances inhabituelles dans les données : y a-t-il des tendances, des cycles ou une saisonnalité dans les données ? Y a-t-il des valeurs manquantes ou incorrectes dans les données ? 

Étape 4 : Évaluez la pertinence de vos données 

Vous devez vous assurer que vos données sont adaptées à vos objectifs d’analyse. Il est donc essentiel d’en évaluer la pertinence, l’opportunité et la représentativité. La pertinence signifie dans quelle mesure vos données sont liées aux questions auxquelles vous souhaitez répondre. 

L'actualité signifie à quel point vos données sont récentes et si elles reflètent la situation actuelle. La représentativité signifie dans quelle mesure vos données couvrent la population ou le phénomène qui vous intéresse. En évaluant ces aspects, vous pouvez décider si vos données sont suffisantes ou si vous devez collecter davantage de données. 

Si vous souhaitez analyser les tendances à long terme du comportement des clients pour une boutique en ligne. Si vous ne disposez que d'un ensemble de données sur les transactions clients de l'année écoulée, vos données devront peut-être être plus pertinentes, plus actuelles et plus représentatives. Vous devrez peut-être collecter davantage de données historiques sur les années précédentes pour capturer les changements et les modèles de comportement des clients au fil du temps.  

Étape 5 : Identifier les types de données, les formats et les structures 

L'étape suivante consiste à identifier les types de données, les formats et les structures de vos données. Vos données peuvent être de type date, numérique, booléenne, catégorielle, chaîne, etc. Vous devez examiner chaque colonne de vos données et identifier son type de données. Cela vous aidera à comprendre comment vos données sont organisées, ce que signifie chaque variable et quelles valeurs elle peut avoir. 

Il est également essentiel de revoir la structure de vos données à un niveau détaillé. Cela vous aidera à choisir les bonnes méthodes statistiques pour votre analyse. Vous pouvez en savoir plus sur vos données en consultant le dictionnaire de données, le livre de codes ou les métadonnées fournis avec vos données. Ces ressources peuvent vous aider à interpréter vos données et à prendre de meilleures décisions sur la manière de les analyser. 

Étape 6 : Rechercher les valeurs nulles ou manquantes 

Les valeurs manquantes ou nulles sont un problème courant dans les données. Ils apparaissent dans les données pour diverses raisons, telles que des erreurs dans la collecte ou la saisie des données ou des problèmes de confidentialité. Les valeurs manquantes affectent la qualité et la fiabilité de votre analyse. 

Le profilage des données vous aidera à révéler la fréquence des valeurs manquantes dans chaque champ. Les visualisations telles que les cartes thermiques ou les graphiques à barres peuvent vous aider à étudier l'étendue des valeurs manquantes dans un ensemble de données et leur répartition entre différentes variables. Cela vous aidera à trouver des modèles et des tendances dans les données et à décider comment gérer les valeurs manquantes.

 

 Étape 7 : Découvrir les doublons 

Les données en double font référence à des lignes de données dont le contenu est identique ou similaire. Ces données redondantes peuvent affecter la qualité et la fiabilité de votre analyse, ainsi que l'espace de stockage et les performances de votre système. Par conséquent, les experts en données suppriment souvent les enregistrements en double et ne conservent qu’une seule instance de chaque enregistrement unique.  

Cependant, avant de supprimer les enregistrements en double, vous devez déterminer quelle instance conserver et laquelle supprimer. Parfois, les enregistrements en double peuvent présenter des différences subtiles pertinentes pour votre analyse. Si vous disposez d’un ensemble de données de commandes clients, mais que certains enregistrements contiennent des erreurs ou des informations manquantes. Dans ce cas, vous pouvez utiliser des enregistrements en double pour combler les lacunes ou corriger les erreurs. 

Dans d'autres cas, vous devrez peut-être fusionner les enregistrements en double en un seul enregistrement. Par exemple, lorsque le client possède deux comptes avec des informations différentes, vous devrez peut-être combiner les informations des deux comptes en un seul enregistrement pour éviter toute confusion et incohérence. 

Étape 8 : identifier les incohérences 

Les ensembles de données comportent souvent des incohérences qui peuvent entraîner une analyse inexacte. Ces incohérences proviennent du besoin d'un formatage ou de normes plus explicites lors de la saisie et de la collecte des données. La validation de vos données pour détecter les erreurs peut aider à identifier et à signaler de tels écarts. 

 

Voici quelques-unes des divergences les plus courantes dans les ensembles de données. 

Fautes de frappe dans tous les champs de données	Incohérences dans les unités de mesure
Variations dans les conventions de dénomination	Champs avec des numéros de téléphone invalides
Utilisation incohérente des abréviations	Champs contenant des caractères indésirables
Adresses invalides	Champs avec des caractères non imprimables
Variations de formatage ou de types de données	Champs avec des espaces de début, de fin et en double

Étape 9 : Mettre en évidence les valeurs aberrantes 

Les valeurs aberrantes sont des points de données très différents du reste des données. Ils résultent de divers facteurs, tels que des erreurs de mesure, des erreurs de saisie de données ou des variations naturelles des données. Les valeurs aberrantes peuvent fausser les résultats globaux de l’analyse statistique. Il est donc essentiel de les identifier et éventuellement de les supprimer. 

Un moyen simple de trouver des valeurs aberrantes dans un ensemble de données consiste à tracer les données sur un graphique, tel qu'un nuage de points, et à rechercher des points éloignés du cluster principal. Cependant, cette méthode peut être subjective et inexacte. 

Un moyen plus fiable consiste à utiliser des mesures statistiques, telles que le score z, qui indique le nombre d'écarts types entre un point de données et la moyenne. Une règle courante est qu’un point de données avec un score z supérieur à 3 ou inférieur à -3 est une valeur aberrante. 

Cela dit, identifier les valeurs aberrantes est rarement simple. Selon le contexte et l’objectif de l’analyse, certaines valeurs aberrantes peuvent être plus pertinentes que d’autres. La connaissance du domaine et les méthodes statistiques utilisées pour définir les valeurs aberrantes peuvent également affecter le résultat. Il est donc essentiel de comprendre la nature et l’origine des valeurs aberrantes avant de décider comment les traiter. 

Par exemple, si vous analysez la répartition des revenus dans une ville, vous collecterez un échantillon de 100 personnes et calculerez leur revenu annuel. La recherche montre que la plupart des gens gagnent entre 15,000 120,000 et 1 10 dollars par an, mais que deux gagnent entre XNUMX et XNUMX millions de dollars par an. Ces personnes sont aberrantes car elles sont très différentes du reste de l’échantillon. 

Toutefois, il ne peut s’agir d’erreurs ou d’anomalies. Ils représentent peut-être un groupe restreint mais significatif de personnes riches dans le pays. Si vous les supprimez de l’analyse, vous risquez de sous-estimer l’inégalité des revenus dans le pays. En revanche, si vous les conservez dans l’analyse, vous risquez de surestimer le revenu moyen du pays. Par conséquent, vous devez tenir compte du contexte et de l’objectif de votre analyse avant de décider comment traiter ces valeurs aberrantes. 

Étape 10 : Résumez et affichez vos données 

Après avoir collecté vos données, vous devez les résumer et les afficher à l'aide de statistiques descriptives et de visualisations. Ces outils peuvent vous aider à mieux comprendre les relations entre les variables de vos données. 

Imaginez que vous disposez d'un ensemble de données de transactions clients provenant d'une boutique en ligne. Utilisez des statistiques descriptives pour calculer le montant moyen des transactions, la plage des montants des transactions et la variabilité des montants des transactions. 

Vous pouvez également utiliser des visualisations pour montrer comment les montants des transactions sont répartis, comment ils varient en fonction de l'âge du client et comment d'autres facteurs, tels que la catégorie de produit ou la saison, les influencent. La synthèse et l'affichage de vos données peuvent obtenir des informations précieuses sur le comportement et les préférences des clients. 

Exploration de données dans l'IA et le ML 

L'exploration des données est essentielle dans l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), car elle contribue à rendre les modèles prédictifs plus précis. Un algorithme d’apprentissage automatique est aussi performant que les données que vous lui fournissez. 

L'exploration de vos données vous aide à comprendre comment certaines variables sont liées et interagissent les unes avec les autres tout en analysant leur impact sur les résultats des modèles prédictifs. 

Par exemple, comprendre comment ces caractéristiques sont liées dans un ensemble de données avec des variables telles que l'âge, le revenu et le niveau d'éducation vous aidera à rendre les modèles ML plus précis.  

Les data scientists exploitent souvent l'exploration des données pour discerner des modèles, des corrélations et des valeurs aberrantes au sein de grands ensembles de données. Ce processus vous permet d'identifier les inexactitudes ou les informations non pertinentes et de les visualiser pour illustrer graphiquement des relations complexes. 

L'exploration des données peut également vous aider à effectuer la sélection des fonctionnalités, qui est le processus d'identification des variables les plus pertinentes qui contribuent au pouvoir prédictif d'un modèle. 

De plus, il peut vous aider à évaluer les performances du modèle en révélant les structures de données sous-jacentes susceptibles d'affecter les prédictions. Grâce à l'exploration itérative, vous pouvez affiner leurs modèles, améliorer la précision et garantir la robustesse contre le surajustement. 

Outils d'exploration de données 

L’approche manuelle traditionnelle de l’exploration des données demande beaucoup de main-d’œuvre et est sujette aux erreurs humaines. Les data scientists se sont tournés vers les outils automatisés d’exploration de données en réponse à ces défis. Ces outils sophistiqués exploitent des algorithmes et des techniques de ML pour examiner les données avec plus de précision et d'efficacité. Ils peuvent gérer de vastes ensembles de données et découvrir des informations qui pourraient échapper à l’analyse manuelle. 

Des outils d'exploration de données de premier plan comme Astera ont révolutionné le processus d’exploration.  Astera est une plateforme globale de gestion de données sans code, conçue pour rationaliser l'ensemble du parcours des données. Des processus d'extraction complexes à travers divers paysages de données à la préparation et à l'intégration méticuleuses des données, Astera fournit les outils nécessaires pour transformer les données brutes en informations exploitables.

 

Tandis que Astera se concentre sur la gestion des données de bout en bout, il complète également les outils de visualisation tels que Power BI et Tableau pour la visualisation et le reporting. Il garantit que les données sont propres et bien structurées, ce qui est crucial pour créer des visualisations convaincantes. Vous pouvez utiliser Astera pour préparer les données, puis utiliser Power BI ou Tableau pour une analyse visuelle détaillée. Cette combinaison permet une approche globale de l’exploration des données, conduisant à des décisions et stratégies commerciales plus éclairées. 

Ces outils accélèrent le processus d’exploration des données et améliorent sa précision. L'automatisation des tâches répétitives vous permettra de vous concentrer sur l'analyse stratégique et la prise de décision. À mesure que le domaine de la science des données évolue, ces outils continueront de jouer un rôle crucial pour libérer tout le potentiel de l’exploration des données. 

Automatisation de l'exploration des données avec Astera 

L'exploration des données vous aide à débloquer diverses informations au sein d'un ensemble de données. Cependant, les bons outils rendent le processus nettement plus efficace et efficient. 

Un outil d'exploration de données équipé d'une conception en temps réel centrée sur la prévisualisation est la boussole moderne pour naviguer dans des ensembles de données complexes. Il rationalise le processus en fournissant un accès instantané aux aperçus des données, ce qui facilite la compréhension de la structure de l'ensemble de données, mais il permet également de surveiller l'intégrité des données. 

Astera propose: 

• Grille de données interactive: Capacités de correction agiles qui permettent un nettoyage et des ajustements pratiques et immédiats des données. 
• Assurance de la qualité des données: Mettre en œuvre des contrôles et des règles complets pour maintenir l’exactitude et la cohérence des données. 
• Transformations de données riches: Un large éventail de transformations pour façonner et affiner vos données afin de répondre aux exigences d'analyse. 
• Interface sans code: Un environnement pointer-cliquer intuitif qui démocratise la préparation des données, la rendant accessible aux utilisateurs de tous niveaux. 
• Connecteurs pour diverses sources de données : Intégration transparente avec diverses sources sur site et basées sur le cloud, garantissant une extraction et une consolidation fluides des données. 
• Automatisation du flux de travail: Rationalisez l’ensemble du processus de préparation des données, de l’intégration à la transformation, économisant ainsi un temps et des ressources précieux. 

Astera comble le fossé entre les données brutes et les informations exploitables, facilitant une prise de décision plus rapide, une modélisation prédictive et, en fin de compte, de meilleurs résultats commerciaux.  

Découvrez par vous-même comment AsteraL'extraction de données basée sur l'IA et la préparation sophistiquée des données de peuvent révolutionner vos pipelines de données. Rejoignez-nous pour une démo en direct et commencez dès aujourd’hui votre voyage vers une gestion de données transparente, automatisée et perspicace !