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Glossaire

Analyse exploratoire des données (EDA)

Qu’est-ce que Analyse exploratoire des données (EDA) ?

L’analyse exploratoire des données (EDA) est un premier regard ouvert sur un jeu de données : on calcule des indicateurs, on examine distributions et graphiques et on cherche des tendances, des valeurs aberrantes et des valeurs manquantes, sans hypothèse arrêtée. Elle permet d’évaluer la qualité des données et de formuler les bonnes questions pour la suite. Exemple : avant une prévision des ventes, l’EDA montre qu’un mois a été saisi de façon incomplète lors d’un changement de système.

Ce que fait KI.ordo

Avec le modèle KI.ordo « Analyser un tableau », vous obtenez à partir de données CSV un premier aperçu des indicateurs, tendances et anomalies ; les calculs doivent toutefois être vérifiés.

En savoir plus →: Analyse exploratoire des données (EDA)

Modèles adaptés

Thèmes

  • Analyse de données
  • Statistiques
  • Qualité des données

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Termes associés

Exploration de données

L'exploration de données (data mining) consiste à fouiller systématiquement de grands volumes de données pour y découvrir des tendances, des liens et des anomalies. Elle s'appuie sur des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique comme le clustering, la classification ou l'analyse d'associations. Exemple classique : l'analyse du panier d'achat dans le commerce, qui révèle les produits souvent achetés ensemble – une base pour l'assortiment, l'agencement et les recommandations.

  • analyse de données
  • reconnaissance de motifs
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Nettoyage des données

Le nettoyage des données consiste à repérer et corriger les entrées erronées, en double ou incohérentes d'un jeu de données. Les étapes typiques : harmoniser l'orthographe et les formats de date, supprimer les espaces superflus et fusionner les doublons comme « Dupont SARL » et « Dupont S.A.R.L. ». Des données propres sont la condition d'analyses, de mailings et d'applications d'IA fiables.

  • qualité des données
  • doublons
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Modèle

Données structurées

Les données structurées suivent un schéma fixe avec des champs clairement nommés, comme des tableaux, des bases de données ou des objets JSON contenant nom, prix et date. Les machines peuvent les lire, les filtrer et les traiter de manière fiable, contrairement au texte libre ou aux images. Sur les sites web, le balisage schema.org décrit par exemple produits, événements ou FAQ afin que moteurs de recherche et systèmes d'IA en comprennent le contenu sans ambiguïté. L'IA peut aussi extraire des données structurées de textes non structurés.

  • données
  • JSON
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Analyse prédictive

L'analyse prédictive s'appuie sur des données historiques, la statistique et l'apprentissage automatique pour estimer des événements futurs probables. Elle répond à des questions comme : quels clients risquent de résilier ? Quel stock faudra-t-il le mois prochain ? Quand une machine tombera-t-elle probablement en panne ? Les résultats sont des probabilités, pas des certitudes. Leur valeur dépend fortement de la qualité des données et de leur intégration réelle dans les décisions et les processus.

  • analyse de données
  • prévision
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