Introduction à l'analyse des données

Dans cet article, nous verrons un aperçu des types d'analyse de données. À l'ère du XXIe siècle, le changement le plus remarquable est peut-être la façon dont les données sont devenues partie intégrante de notre système décisionnel dans tous les domaines de notre vie. Il ne fait aucun doute que «les données sont le nouveau pétrole» de tous les secteurs. Maintenant, avec l'augmentation de la bande passante presque infinie, de nouveaux défis arrivent sur la façon dont nous utilisons efficacement cette énorme échelle de données et tirons des informations importantes des données. Parallèlement à la grande échelle de données, le bruit augmente également progressivement, l'analyse des données est un ensemble de méthodologies et de mentalités diverses pour tirer le meilleur parti des données disponibles et convertir les données brutes en une valeur commerciale ou sociale.

Types d'analyse de données

Sur la base des méthodologies utilisées, l'analyse des données peut être divisée en quatre parties:

  • Analyse descriptive
  • L'analyse exploratoire des données
  • Analyse prédictive
  • Analyse inférentielle

1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive est le moyen numérique d'obtenir des informations sur les données. Dans l'analyse descriptive, nous obtenons une valeur résumée des variables numériques. Supposons que vous analysez les données de vente d'un constructeur automobile. Dans la littérature de l'analyse descriptive, vous chercherez des questions telles que quelle est la moyenne, le mode du prix de vente d'un type de voiture, quel a été le revenu généré par la vente d'un type particulier de voiture, etc. Nous pouvons obtenir la tendance centrale et la dispersion des variables numériques des données à l'aide de ce type d'analyse. Dans la plupart des cas pratiques d'utilisation de la science des données, l'analyse descriptive vous aidera à obtenir les informations de haut niveau des données et à vous habituer à l'ensemble de données. Les terminologies importantes de l'analyse descriptive sont:

  • Moyenne (moyenne de tous les nombres dans une liste de nombres)
  • Mode (numéro le plus fréquent dans une liste de numéros)
  • Médiane (valeur moyenne d'une liste de nombres)
  • Écart type (quantité de variation d'un ensemble de valeurs par rapport à la valeur moyenne)
  • Variance (carré de l'écart type)
  • Inter Quartile Range (valeurs comprises entre 25 et 75 centile d'une liste de nombres)

En python, la bibliothèque pandas fournit une méthode appelée «décrire», qui fournit des informations descriptives sur la trame de données. Nous utilisons également d'autres bibliothèques comme le modèle de statistiques ou pouvons développer notre code selon le cas d'utilisation.

2. Analyse exploratoire des données

Contrairement à l'analyse descriptive des données où nous analysons les données numériquement, l'analyse exploratoire des données est le moyen visuel d'analyser les données. Une fois que nous aurons une compréhension de base des données disponibles grâce à l'analyse descriptive, nous passerons à l'analyse exploratoire des données. Nous pouvons également diviser l'analyse exploratoire des données en deux parties:

  • Analyse univariée (exploration des caractéristiques d'une seule variable)
  • Analyse multivariée (analyse comparative de plusieurs variables, si l'on compare la corrélation de deux variables, elle est appelée analyse bivariée)

Pour l'analyse visuelle des données, nous utilisons différents types de graphiques et de graphiques pour analyser les données. Pour analyser une seule variable (analyse univariée), nous pouvons utiliser un diagramme à barres, des histogrammes, un diagramme en boîte avec moustache, un tracé de violon, etc.

Mais pourquoi avons-nous besoin d'une analyse exploratoire des données?

  • L'analyse exploratoire des données permet de décrire visuellement les données, ce qui permet d'identifier plus clairement les caractéristiques des données.
  • Cela nous aide à identifier les fonctionnalités les plus importantes. Ceci est particulièrement utile lorsque nous traitons des données de grande dimension. (c.-à-d. des méthodes comme l'APC et le t-SNE contribuent à réduire la dimensionnalité).
  • C'est un moyen efficace d'expliquer le résultat encouru aux cadres et aux détenteurs de pile non techniques.

En python, il existe de nombreuses bibliothèques pour effectuer une analyse exploratoire des données. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, etc. sont les plus populaires parmi ceux-ci.

3. Analyse prédictive

Que se passe-t-il si nous savons à l'avance les erreurs que nous commettrons à l'avenir? Nous essaierons d’éviter ces droits? L'analyse prédictive n'est rien d'autre que la façon la plus scientifique de prédire les résultats futurs en analysant les événements historiques. Le cœur de la science des données est basé sur l'analyse prédictive. L'analyse prédictive nous aide à répondre aux questions suivantes: «Peut-on prédire si un acheteur achètera un produit spécifique ou non? Ou «Pouvons-nous estimer le coût total qu'un assureur doit payer pour les réclamations? "Ou" Pouvons-nous estimer la quantité de précipitations lors de la prochaine mousson? "

L'analyse prédictive nous aide à donner le résultat approximatif ou le plus probable des questions importantes qui se traduisent alors par des changements commerciaux et socio-économiques à grande échelle. Des modèles d'apprentissage automatique sont développés sur la base de données historiques pour prédire le résultat d'événements futurs invisibles similaires.

4. Analyse inférentielle

L'analyse inférentielle est la littérature de la science des données, tandis que nous prédisons le résultat référentiel pour plusieurs secteurs. Par exemple, dériver l'indice des prix à la consommation ou le revenu par habitant. Il n'est pas possible d'atteindre chaque consommateur un par un et de calculer. Au lieu de cela, nous prenons scientifiquement des échantillons de la population et à l'aide d'une analyse statistique, nous dérivons l'indice.

Conclusion

Dans cet article, nous avons discuté des différentes méthodologies d'analyse des données. Avons-nous besoin d'utiliser toutes ces méthodes ou pouvons-nous utiliser l'une d'entre elles? Eh bien, maintenant, il est basé sur le cas d'utilisation et le domaine de l'application. Mais dans la plupart des cas, nous commencerons par une analyse descriptive et exploratoire des données et développerons des modèles prédictifs pour prédire les résultats futurs.

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Ceci est un guide sur les types d'analyse de données. Nous discutons ici un bref aperçu de l'analyse des données et des diverses méthodologies basées sur le cas d'utilisation et le domaine de l'application. Vous pouvez également consulter nos articles suggérés pour en savoir plus -

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Big Data