Bonnes pratiques pour l’analyse exploratoire des données (EDA)

L’EDA est essentielle pour comprendre la qualité des données, leurs distributions et les problèmes potentiels avant l’analyse.

Comprendre vos données

Commencez par charger et examiner le jeu de données à l’aide de head() et str().

head(mtcars)
str(mtcars)

Vérifier les valeurs manquantes

Détectez et gérez les données manquantes à l’aide de is.na() et sum().

sum(is.na(mtcars))

Visualiser les distributions

Utilisez des histogrammes et des graphiques de densité pour vérifier les distributions des données.

hist(mtcars$mpg, col='blue', main='Histogram of MPG')

Détecter les valeurs aberrantes

Les boîtes à moustaches et IQR peuvent aider à identifier les valeurs aberrantes dans les données numériques.

boxplot(mtcars$mpg, main='Boxplot of MPG', col='red')

Explorer les relations

Les nuages de points révèlent les relations potentielles entre les variables.

plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower', xlab='MPG', ylab='Horsepower', col='green')

Calculer les corrélations

Utilisez cor() pour mesurer les relations entre des variables numériques.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

Standardiser et normaliser les données

La mise à l’échelle des données garantit des comparaisons équitables entre les variables.

scaled_data <- scale(mtcars[, c('mpg', 'hp')])

Résumé

Dans cette leçon, vous avez appris :

• Comment vérifier la structure des données et les valeurs manquantes.
• Comment visualiser les distributions et détecter les valeurs aberrantes.
• Comment analyser les relations et les corrélations.