Qu'est-ce que l'Exploratory Data Analysis (EDA) ?
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Monter en compétences
 Publié le 
17/9/2021

Qu'est-ce que l'Exploratory Data Analysis (EDA) ?

En Big Data, la méthode nommée Exploratory Data Analysis est une révolution pour tous les secteurs d'entreprises. L'EDA sert à analyser et résumer des ensembles de données. Une méthode devenue plus qu'incontournable pour toute entreprise moderne ! Explorons ensemble les outils et technologies utilisés pour l'analyse des données, le fonctionnement de l'Exploratory Data Analysis en Python et l'importance capital du Big Data pour les entreprises.

L'utilisation du Big Data au sein des entreprises est considérée comme une véritable révolution. Quel que soit le secteur, la digitalisation des processus permet de recueillir un ensemble de données, dont l'exploitation offre de nouvelles opportunités aux professionnels pour booster leurs activités commerciales. L'intégration des données est ainsi devenue incontournable pour les organisations modernes qui souhaitent prendre les meilleures décisions stratégiques et améliorer leur avantage concurrentiel.

L'Exploratory Data Analysis (EDA) représente l'une des méthodes utilisées pour analyser et résumer des ensembles de données. Comment fonctionne l'Exploratory Data Analysis ? À quelle étape du pipeline Data intervient-elle ? Quels sont les outils et technologies utilisés pour réussir ces analyses ?

Comment fonctionne l'Exploratory Data Analysis ?

L'analyse exploratoire des données ou Exploratory Data Analysis (EDA) permet aux spécialistes du big data de procéder à l'analyse des ensembles de données et de les étudier minutieusement afin de résumer leurs principales caractéristiques. La plupart du temps, elle implique l'utilisation de méthodes de visualisation des données. L'objectif étant de définir la meilleure façon de manipuler les sources de données pour avoir les informations dont les entreprises ont besoin. Les professionnels des données sont ainsi en mesure de découvrir plus facilement des modèles ou patterns, de constater et relever les anomalies, de vérifier des hypothèses, etc.

Au-delà de sa fonction de modélisation ou de test d'hypothèse, l'EDA sera généralement utilisée pour identifier clairement les informations utiles que les données peuvent révéler. Elle permet d'avoir une meilleure compréhension des variables d'un ensemble de données ainsi que des relations qui existent entre elles.

Grâce à l'EDA, il est possible de vérifier si les techniques statistiques qui seront mises en œuvre pour l'analyse de données sont réellement adaptées. Le concept a d'abord été développé par le mathématicien américain John Tukey dans les années 1970. Aujourd'hui, les techniques d'Exploratory Data Analysis sont largement utilisées dans le processus de reconnaissance de données en raison de leur efficacité.

fonctionnement Exploratory Data Analysis
Fonctionnement de l'Exploratory Data Analysis

À quelle étape du pipeline Data s'inscrit l'EDA ?

En réalité, l'EDA concerne principalement la Data Analysis et n'est donc pas du ressort de la Data Science. Même s'il s'agit de deux concepts étroitement liés au Big Data, la principale différence réside dans ce qu'ils permettent de faire.

La Data Analysis examine les grands ensembles de données pour identifier les tendances, développer des graphiques et créer des présentations visuelles qui aident les entreprises à prendre des décisions plus stratégiques. Tandis que la Data Science, plus globale, s'inscrit plutôt dans la conception et la construction de nouveaux processus de modélisation et de production de données à partir de prototypes, d'algorithmes, de modèles prédictifs et d'analyses personnalisées. Autrement dit, la Data Analysis est une branche de la Data Science qui permet de trouver des réponses plus spécifiques aux questions soulevées par cette dernière.

Pour en revenir à l'EDA, son objectif principal est d'aider à examiner les données avant la formulation d'hypothèses. On pourra l'utiliser pour :

  • Identifier les erreurs évidentes,
  • Avoir une meilleure compréhension des patterns au sein des données,
  • Détecter les événements anormaux ou valeurs aberrantes,
  • Trouver les relations intéressantes entre les variables.

L'analyse exploratoire des données peut ainsi permettre aux spécialistes des données de s'assurer que les réponses qu'ils fournissent sont valides et applicables à tous les résultats et objectifs commerciaux souhaités. Les parties prenantes d'une entreprise pourront s'en servir pour vérifier si elles se posent les bonnes questions. Avec l'EDA, on peut aussi répondre aux problématiques des écarts-types, des variables catégorielles et des intervalles de confiance. Une fois que l'analyse exploratoire des données est terminée et les conclusions tirées, les fonctions établies pourront être utilisées dans des analyses de données plus complexes, des modélisations plus sophistiquées, y compris l'apprentissage automatique.

Objectifs EDA
Les objectifs de l'EDA

Les outils et technologies utilisés pour l'analyse des données

La visualisation des données est une étape indispensable, quelles que soient les données à traiter. Plusieurs outils permettent ainsi de mener à bien les analyses.

Tableau

Tableau est considéré comme l'outil de référence parmi les logiciels de visualisation de données. Il est très apprécié par les entreprises en raison de sa capacité d'analyse et de visualisation des données volumineuses. Facile à utiliser et produisant des visualisations interactives, c'est un logiciel qui compte une très large base de clients.

Avec tableau, il est possible de créer plusieurs types de graphiques et de cartes à partir d'une ou plusieurs sources de données. Il suffit d'incorporer la source, puis de glisser et déposer à sa guise selon la visualisation souhaitée. L'analyse visuelle se fait grâce à une application de bureau, mais un service hébergé dans le cloud est aussi disponible. Tableau est proposé en version gratuite appelée Tableau Public et en version payante.

Qlikview

Qlikview est un autre acteur majeur du marché, le principal concurrent de Tableau. C'est un outil de visualisation disposant d'une configuration hautement personnalisable et d'une large gamme de fonctionnalités. Ce qui fait qu'il nécessite du temps pour se familiariser avec lui et utiliser pleinement son potentiel.

Qlikview est souvent utilisé avec Qliksense qui s'occupe de l'exploration et la découverte des données. En dehors de ses fonctions de data visualisation, l'outil propose de puissantes fonctionnalités de business intelligence, de reporting d'entreprise et d'analyse. L'on peut également compter sur sa communauté solide ainsi que les nombreuses ressources tierces qui sont disponibles en ligne pour aider les utilisateurs.

Infogram

L'outil de data visualisation Infogram est une plateforme gratuite qui permet de créer des graphiques d'information en quelques clics. Il n'est pas aussi diversifié en termes d'options que les autres programmes, mais c'est le service web idéal pour quiconque souhaite créer et publier en temps réel des graphiques d'information à partir de quelques valeurs.

Grâce à un processus simple en 3 étapes,il est possible de choisir les représentations parmi de nombreux modèles, de les personnaliser avec des visualisations supplémentaires comme les graphiques, les cartes, les images et même des vidéos. Infogram propose des comptes d'équipes pour les éditeurs de médias et les journalistes, des conceptions personnalisées pour les entreprises et des comptes de classe pour les projets éducatifs.

ChartBlocks

Facile à utiliser, ChartBlocks est aussi un outil en ligne qui n'a pas besoin de code. Il permet de construire des visualisations à partir de feuilles de calcul, de bases de données ou encore de flux en direct. L'utilisateur bénéficie d'un assistant de création de graphiques qui fait le travail pour lui. Les graphiques sont générés en HTML5 avec des visualisations qui sont réactives et compatibles avec tous les appareils et les tailles d'écran. Il permet aussi de les intégrer dans n'importe quelle page web et de les partager sur les réseaux.

Datawrapper

Datawrapper est spécialement conçu pour les éditeurs et les journalistes. L'outil a été adopté par plusieurs plateformes célèbres comme le Washington Post, le BuzzFeed, le Guardian, le Voc et le Wall Street Journal, entre autres. Pas besoin de codage et sa prise en main est intuitive. Datawrapper permet de téléverser les données, créer et publier facilement un graphique ou une carte. Il propose aussi des mises en page personnalisées pour intégrer les visualisations sur un site, avec un accès aux cartes locales.

Power BI

Power BI propose un ensemble d'outils d'analyse métier qui donnent des informations sur l'organisation. Il a la capacité de connecter des centaines de sources de données, simplifier leur préparation et fournir une analyse instantanée. Il offre même l'option d'afficher les rapports générés par Power BI sur le web et les appareils mobiles.

Il existe donc de nombreux outils pour faire de l'EDA. Le plus approprié dépend des types de données à analyser et des objectifs à atteindre. Les professionnels peuvent envisager de suivre une formation data visualisation pour acquérir les compétences nécessaires pour mener à bien ce genre de projet. Quel que soit le niveau initial, une formation tableau permettra de maitriser cet outil très utile dans l'Exploratory Data Analysis.

Définition du Power BI
Définition du Power BI

L'importance du Big Data pour les entreprises

Nous passons de plus en plus de temps sur internet et les machines sont de plus en plus connectées entre elles. Ce qui permet de générer d'énormes quantités de données en continu. L'analyse de ces données permet d'avoir des informations utiles sur le genre, les goûts, la géolocalisation des utilisateurs, la mise en place de systèmes prédictifs pour les appareils…

Pourquoi analyser les données du Big Data ?

Aujourd'hui, l'analyse des données du Big Data est utilisée dans pratiquement tous les secteurs d'activité. Cela permet par exemple :

  • Une meilleure compréhension des besoins des individus et des contraintes des utilisateurs,
  • L'adaptation des infrastructures, réseaux et services, selon leur utilisation
  • L'analyse et l'anticipation des comportements des consommateurs,
  • L'amélioration des performances des machines,
  • La simplification de l'évaluation des services, etc.

Les applications concrètes du big datèrent au sein des entreprises

La data science, combinée à l'apprentissage automatique et au big data permet aux entreprises d'établir un profil détaillé de leurs clients individuels. Grâce à l'analyse des données recueillies au fil du temps, elles sont en mesure de connaitre les préférences des individus et de les mettre en correspondance avec d'autres qui ont les mêmes prédilections. On parle d'hyperpersonnalisation.

Les entreprises comme Netflix et Home Depot font usage des techniques d'hyperpersonnalisation pour effectuer un meilleur ciblage des offres aux clients à travers les moteurs de recommandation et un marketing personnalisé. C'est une approche qui est aussi exploitée par les établissements financiers qui proposent ainsi des offres hyperpersonnalisées à leurs clients. Dans le secteur de l'éducation, les établissements d'enseignement peuvent désormais offrir un apprentissage adaptatif à leurs étudiants.

Dans le domaine de la santé, l'exploitation du Big Data permet une médecine préventive et personnalisée. Grâce à l'analyse des recherches des internautes sur un moteur de recherche, une épidémie de grippe a déjà été détectée plus rapidement. Les appareils connectés au service de la santé pourront permettre une analyse continue des données biométriques des patients.

Le secteur énergétique utilise lui aussi les données issues du Big Data. Leur analyse intervient dans la gestion de réseaux énergétiques complexes à travers les réseaux électriques intelligents encore appelés smartgrids. Ceux-ci font usage des technologies informatiques pour optimiser la production, la distribution et la consommation de l'électricité.

Le Big Data concerne également les transports. L'analyse des données collectées via les pass de transport en commun ainsi que la géolocalisation des véhicules et des personnes favorise la modélisation des déplacements des populations. Les infrastructures et les services comme les horaires et fréquences des trains pourront être adaptés en conséquence.

Dans le même contexte, l'analyse des données de vol relevées par les capteurs sur les avions, associées à des données météo permet la modification des couloirs aériens dans le but de réduire la consommation de carburant et d'améliorer la conception et la maintenance des avions.

L'analyse des données du Big Data est ainsi utilisée au quotidien par les entreprises que cela soit dans le domaine du marketing, de la recherche scientifique, la santé, l'éducation, le développement durable, le commerce, les loisirs, la sécurité, etc. C'est un secteur où la demande en expert est de plus en plus forte.

Si vous souhaitez acquérir les compétences et maîtriser tout le pipeline Data, n'hésitez pas à regarder les formations Data que Jedha Bootcamp propose.

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Charles Tanguy
Écrit par
Charles Tanguy
 - 
Lead Instructor
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