L'analyse exploratoire des données (EDA, pour Exploratory Data Analysis) est une étape cruciale avant d'appliquer tout modèle de prédiction, de classification ou autre en machine learning. Voici une méthode type en Python pour effectuer une EDA efficace :

1. Importer les bibliothèques nécessaires

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

2. Charger les données

data = pd.read_csv('path_to_your_data.csv')

3. Comprendre la structure des données

# Afficher les premières lignes du dataframe
print(data.head())

# Informations sur le dataframe
print(data.info())

# Statistiques descriptives
print(data.describe())

4. Gestion des valeurs manquantes

# Nombre de valeurs manquantes par colonne
print(data.isnull().sum())

# Visualiser les valeurs manquantes
sns.heatmap(data.isnull(), cbar=False, cmap='viridis')
plt.show()

# Option pour gérer les valeurs manquantes : suppression ou imputation
data = data.dropna()  # Suppression des lignes avec valeurs manquantes
# ou
data = data.fillna(data.mean())  # Imputation avec la moyenne

5. Analyse univariée

Variables numériques

# Histogrammes
data.hist(bins=30, figsize=(20, 15))
plt.show()

Variables catégorielles

# Comptage des valeurs
for column in data.select_dtypes(include=['object']).columns:
    print(data[column].value_counts())
    sns.countplot(y=column, data=data)
    plt.show()

6. Analyse bivariée

Relation entre les variables numériques

# Matrice de corrélation
corr_matrix = data.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

# Nuages de points
sns.pairplot(data)
plt.show()

Relation entre les variables catégorielles et la cible

# Box plots
for column in data.select_dtypes(include=['object']).columns:
    sns.boxplot(x=column, y='target_variable', data=data)
    plt.show()