1. Comprendre le Problème : La Base de Tout Projet
Exemple concret :
Imaginez que vous travaillez sur un projet de prédiction de la satisfaction client dans un hôtel. L'objectif métier est de comprendre quels facteurs influencent la satisfaction des clients afin d'améliorer leur expérience. Les variables clés pourraient inclure le score de satisfaction, la durée du séjour, le type de chambre, et les commentaires des clients. Les contraintes pourraient inclure la disponibilité des données ou la confidentialité des informations clients.
Amélioration :
Avant de commencer, organisez une réunion avec les parties prenantes pour clarifier les objectifs et les attentes. Documentez les questions métier et les hypothèses à tester.
2. Chargement des Données : Un Premier Contact avec Vos Informations
Exemple concret :
Vous chargez un fichier CSV contenant les données des clients de l'hôtel. Utilisez df.head() pour afficher les premières lignes, df.shape pour connaître le nombre de lignes et de colonnes, et df.info() pour vérifier les types de données.
Amélioration :
Utilisez des outils comme pandas_profiling pour générer un rapport automatique qui résume les principales caractéristiques des données.
3. Vérification de la Qualité des Données : Nettoyer pour Mieux Analyser
Exemple concret :
Vous découvrez que la colonne "âge" contient des valeurs manquantes et que certaines entrées de "type de chambre" sont mal orthographiées. Utilisez df.isnull().sum() pour identifier les valeurs manquantes et df.duplicated().sum() pour détecter les doublons.
Amélioration :
Créez un tableau de bord interactif avec des outils comme Dash ou Streamlit pour visualiser les problèmes de qualité des données en temps réel.
4. Analyse Univariée : Plongée au Cœur des Variables
Exemple concret :
Pour la variable "score de satisfaction", vous utilisez df.describe() pour obtenir des statistiques descriptives et un histogramme pour visualiser la distribution. Vous remarquez que la plupart des clients donnent une note élevée, ce qui pourrait indiquer un biais.
Amélioration :
Utilisez des graphiques interactifs avec Plotly pour explorer les distributions de manière plus dynamique.
5. Analyse Bivariée : Explorer les Relations Entre Variables
Exemple concret :
Vous utilisez un scatter plot pour explorer la relation entre la durée du séjour et le score de satisfaction. Vous remarquez que les clients qui restent plus longtemps ont tendance à être plus satisfaits.
Amélioration :
Utilisez des heatmaps pour visualiser les corrélations entre plusieurs variables numériques simultanément.
6. Opportunités d'Ingénierie des Caractéristiques : Préparer le Terrain pour la Modélisation
Exemple concret :
Vous créez une nouvelle variable "saison" à partir de la date de séjour pour capturer les variations saisonnières. Vous encodez également la variable "type de chambre" en utilisant un encodage one-hot.
Amélioration :
Explorez des techniques d'encodage avancées comme l'encodage target pour les variables catégorielles.
7. Détection des Valeurs Aberrantes et Anomalies : Aller Plus Loin dans l'Analyse
Exemple concret :
Vous utilisez Isolation Forest pour détecter les clients dont le comportement est anormal, comme ceux qui ont un score de satisfaction extrêmement bas malgré un long séjour.
Amélioration :
Combinez plusieurs méthodes de détection d'anomalies pour améliorer la robustesse de votre analyse.
8. Gestion des Valeurs Manquantes : Choisir la Meilleure Stratégie
Exemple concret :
Pour les valeurs manquantes dans la colonne "âge", vous choisissez d'utiliser l'imputation par la médiane, car la distribution est asymétrique.
Amélioration :
Testez plusieurs méthodes d'imputation et comparez leur impact sur les performances du modèle.
9. Vérification du Dataset Final : S'Assurer de la Cohérence
Exemple concret :
Après le nettoyage, vous vérifiez que toutes les valeurs manquantes ont été traitées et que les types de données sont corrects. Vous sauvegardez le dataset propre dans un fichier CSV.
Amélioration :
Utilisez des tests unitaires pour automatiser la vérification de la cohérence des données.
10. Insights et Prochaines Étapes : Tirer des Conclusions et Planifier l'Avenir
Exemple concret :
Vous synthétisez vos découvertes : les clients qui restent plus longtemps sont plus satisfaits, et les chambres de luxe ont un impact positif sur la satisfaction. Vous planifiez de tester plusieurs modèles de régression pour prédire la satisfaction.
Amélioration :
Créez un rapport interactif avec des visualisations clés et des recommandations pour les parties prenantes.
Récapitulatif des Étapes
| Étape | Description | Exemple Concret | Outils/Méthodes |
|---|---|---|---|
| 1 | Comprendre le Problème | Définir l'objectif de prédiction de la satisfaction client | Réunions avec parties prenantes |
| 2 | Chargement des Données | Charger un fichier CSV de données clients | df.head(), df.shape, df.info() |
| 3 | Vérification de la Qualité des Données | Identifier les valeurs manquantes et les doublons | df.isnull().sum(), df.duplicated().sum() |
| 4 | Analyse Univariée | Analyser la distribution du score de satisfaction | df.describe(), histogrammes |
| 5 | Analyse Bivariée | Explorer la relation entre durée du séjour et satisfaction | Scatter plots, heatmaps |
| 6 | Ingénierie des Caractéristiques | Créer une variable "saison" | Encodage one-hot, transformations |
| 7 | Détection des Valeurs Aberrantes | Identifier les clients avec des scores anormaux | Isolation Forest, DBSCAN |
| 8 | Gestion des Valeurs Manquantes | Imputer les valeurs manquantes dans la colonne "âge" | Imputation par la médiane |
| 9 | Vérification du Dataset Final | Sauvegarder le dataset propre | Tests unitaires, sauvegarde en CSV |
| 10 | Insights et Prochaines Étapes | Synthétiser les découvertes et planifier la modélisation | Rapports interactifs, visualisations |
En suivant cette méthodologie structurée, vous serez en mesure d'optimiser vos analyses exploratoires de données et d'améliorer significativement la qualité de vos projets de machine learning.
