La Data Exploration ou exploration de données est la première étape de l'analyse de données. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet, et comment acquérir les compétences nécessaires grâce aux formations DataScientest.
L’analyse de données est un processus que l’on peut décomposer en plusieurs étapes. L’exploration de données, ou Data Exploration, est la première de ces étapes.
Elle consiste à explorer un large ensemble de données pour y découvrir des tendances, caractéristiques et corrélations à examiner plus en profondeur par la suite. On utilise diverses techniques statistiques pour définir les caractéristiques de l’ensemble de données : taille, quantité, qualité, nature…
Cette première exploration a pour but d’offrir une première vue d’ensemble sur les points d’intérêt d’un dataset. Ainsi, le Data Mining et l’analyse de données seront ensuite simplifiés.
Les recherches peuvent être orientées vers les pistes mises en lumière, tandis que les données les moins pertinentes peuvent être exclues d’emblée. De plus, les analystes peuvent ainsi commencer à se familiariser avec les informations qu’ils traiteront durant la suite du processus analytique.
La Data Exploration repose à la fois sur des méthodes manuelles et des outils automatisés. Les méthodes manuelles permettent à l’analyste de jeter un premier regard sans aucun a priori sur le dataset, tandis que les outils automatisés aident à réorganiser les données et à supprimer celles qui sont inexploitables.
Par ailleurs, on utilise souvent les techniques de visualisation de données (dataviz) telles que les graphiques, diagrammes et autres tableaux de bord pour profiter d’une vision plus claire et compréhensible des données. La plupart des logiciels analytiques offrent des fonctionnalités de visualisation prévues à cet effet.
L’exploration se révèle pertinente pour tous les ensembles de données massifs, afin de réduire leur ampleur et de permettre l’analyse en bonne et due forme. Elle offre un gain de temps précieux, et permet aussi de préparer le terrain pour le reste du traitement analytique.
Les langages de programmation les plus utilisés pour l’exploration de données sont Python et R. Ces deux langages analytiques présente l’avantage d’être open source et hautement flexibles.
Il existe plusieurs variantes de l’exploration de données. Une autre technique statistique est appelée » Analyse de Données Exploratoire « . Celle-ci consiste à analyser les données afin d’identifier leurs principales caractéristiques.
L’exploration interactive, quant à elle, consiste à utiliser des visualisations de données interactives pour mieux comprendre les données et faciliter la collaboration autour de ces informations.
Comment maîtriser la Data Exploration ?
L’exploration de données est l’un des processus au coeur de la Data Science et du Data Management. Les techniques de Data Exploration et les outils comme le langage Python font partie des compétences que vous pouvez acquérir à travers nos formations de Data Science ou de Data Management.
Si vous souhaitez devenir Data Manager ou Data Scientist, les formations DataScientest vous permettront d’acquérir les aptitudes nécessaires en Data Exploration. De même, si vous êtes chef d’entreprise, vous pouvez proposer ces formations à vos équipes pour leur apprendre à explorer les données.
Vous savez tout sur la Data Exploration. Pour plus d’informations, découvrez notre dossier complet sur la Data Science, et notre passage en revue des différents métiers du Big Data.
