Exploration de données et création d’hypothèses : comment bien commencer votre analyse de données

Avant de procéder à une analyse de données approfondie, vous devez vous assurer que les données dont vous disposez conviennent pour résoudre votre problématique commerciale. L’exploration de données est la première étape du flux des sciences de données. Elle vous aide à déterminer si les données dont vous disposez conviennent pour le problème que vous voulez étudier. Notre séance de formation sur l’exploration de données vous aidera à faire vos premiers pas dans ce domaine.

L’exploration de données est la première étape du flux des sciences de données destiné à approfondir votre compréhension des propriétés importantes des données, p. ex. leur pertinence, leur volume, leur exhaustivité et leur qualité. Sur la base des enseignements tirés de cette étape d’exploration, vous pouvez commencer à préparer les données et, élément plus important encore, à déterminer les hypothèses qui serviront de base à leur analyse ultérieure et à leur modélisation. Lors de cette séance, nous présenterons un large éventail d’approches d’exploration des données et de création d’hypothèses.

L’exploration de données vous aide à déterminer si les données dont vous disposez conviennent pour le problème que vous voulez étudier, avant de procéder à l’analyse approfondie des données. Elle vous permettra en outre de répondre aux questions suivantes :

  • Les données couvrent-elles toutes les situations que vous devez prendre en compte ? Par exemple, si vous voulez prédire quand une machine connaîtra une défaillance, vos données contiennent-elles assez d’instances de machines différentes et de défaillances différentes ?
  • Les données couvrent-elles une période suffisante ? Par exemple, si vous attendez des motifs saisonniers dans vos données, en fonction du moment de l’année, disposez-vous de données qui couvrent plusieurs années ?
  • Les données sont-elles complètes ? Par exemple, tous les facteurs déterminants (météo, caractéristiques du matériel traité, paramètres de configuration, historique d’entretien, etc.) sont-ils représentés dans les données ?
  • Les données possèdent-elles le niveau de qualité adéquat ? Quelle est la quantité de données manquantes/imprécises, relève-t-on des aberrations significatives, etc. ?

En outre, cette première analyse de votre ensemble de données vous permettra de tirer quelques enseignements préliminaires, comme les motifs et tendances clairement observables, qui pourront être exploités davantage et vous aideront à mieux comprendre le problème. Par ailleurs, cette exploration vous aidera à définir une hypothèse de travail qui fera office de point de référence pour tester votre analyse approfondie ultérieure.

Séance de formation

Voulez-vous en savoir plus sur l’exploration de données et la création d’hypothèses ? Dans ce cas, notre séance de formation sur l'importance de l’exploration de données et la création d’hypothèses du 23 mars peut vous intéresser. Au cours de cette séance, nous présenterons différentes techniques d’exploration de données et des meilleures pratiques qui vous aideront à élaborer et formuler quelques premières hypothèses, et notamment :

  • Présentation de plusieurs techniques d’exploration statistique et visuelle des données afin d’identifier les problèmes de qualité des données et de vérifier leur exhaustivité
  • Méthodes de sélection de données pour établir des ensembles de données représentatifs
  • Techniques de visualisation avancées pour découvrir des motifs et des structures dans les données