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==Définition==
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L’analyse des données débute généralement par l'exploration et la [[visualisation des données]]. L'analyse exploratoire des données cherche à se familiariser, à mieux comprendre, à évaluer des statistiques de base, à identifier des régularités, des formes (''patterns''), ou des liens potentiels, à détecter d'éventuelles erreurs et des anomalies comme des [[Détection des données aberrantes | données aberrantes]] (''outliers'').  
L’analyse des données débute généralement par l’exploration et la [[Visualisation de données|visualisation des données.]] L’analyse exploratoire des données cherche à se familiariser, à mieux comprendre, à évaluer des statistiques de base, à identifier des régularités, des formes (''patterns''), ou des liens potentiels, à détecter d’éventuelles erreurs et des anomalies comme des [[Détection des données aberrantes|données aberrantes]] (''outliers'').  


À cette étape, on regardera les premiers exemples de données, les derniers exemples, on échantillonnera des exemples au hasard, etc.
À cette étape, on regardera les premiers exemples de données, les derniers exemples, on échantillonnera des exemples au hasard, etc.
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L’exploration des données est une analyse préliminaire où l’on explore, on cherche à confirmer des intuitions, à faire émerger des concepts.
L’exploration des données est une analyse préliminaire où l’on explore, on cherche à confirmer des intuitions, à faire émerger des concepts.


==Français==
'''Analyse exploratoire des données'''
'''Analyse exploratoire des données'''


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</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>  
</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>  
===Compléments vidéos===
===Compléments vidéos===
* [https://www.youtube.com/watch?v=KDzUozgLyCI Guide de l'Analyse Exploratoire des Données - EDA étape par étape ]
 
*[https://www.youtube.com/watch?v=KDzUozgLyCI Guide de l'Analyse Exploratoire des Données - EDA étape par étape]
<!-- * [https://www.youtube.com/watch?v=YIjX7jAmj-w    Introduction to Data Mining ]
<!-- * [https://www.youtube.com/watch?v=YIjX7jAmj-w    Introduction to Data Mining ]
* [https://www.youtube.com/watch?v=mOfPG5ZIY-k    What is Data Mining and Why is it Important?]
* [https://www.youtube.com/watch?v=mOfPG5ZIY-k    What is Data Mining and Why is it Important?]

Version du 22 août 2022 à 08:36

Définition

L’analyse des données débute généralement par l’exploration et la visualisation des données. L’analyse exploratoire des données cherche à se familiariser, à mieux comprendre, à évaluer des statistiques de base, à identifier des régularités, des formes (patterns), ou des liens potentiels, à détecter d’éventuelles erreurs et des anomalies comme des données aberrantes (outliers).

À cette étape, on regardera les premiers exemples de données, les derniers exemples, on échantillonnera des exemples au hasard, etc.

L’exploration des données est une analyse préliminaire où l’on explore, on cherche à confirmer des intuitions, à faire émerger des concepts.

Analyse exploratoire des données

AED

Exploration de données

Anglais

Exploratory data analysis

EDA

Source: Wikipedia, Exploratory data analysis.

Source: Wikipedia, Exploratory data analysis.

Source: 24pm Academy, Data mining.


Compléments vidéos