Vous commencerez ce cours sur l’analyse exploratoire des données (EDA) en apprenant à utiliser les statistiques descriptives, à identifier les données manquantes et à appliquer des techniques d'imputation pour combler les lacunes de vos données.

Qu'est-ce que l'analyse exploratoire des données ?

Étapes de l’analyse exploratoire des données

Analyse exploratoire initiale des données des annonces AirBnB

Identifier les données manquantes

Statistiques descriptives d'une variable

Imputation des données manquantes

Analyse initiale des données exploratoires dans Power BI

Dans le deuxième chapitre de ce cours, vous apprendrez à identifier et à traiter les valeurs aberrantes dans l'ensemble des données.  Vous construirez des histogrammes pour analyser les distributions et utiliserez la winsorisation pour supprimer les valeurs aberrantes.

Distributions et valeurs aberrantes

Choix pour la recherche de valeurs aberrantes

Histogrammes et valeurs aberrantes dans les annonces AirBnB

Créez votre premier histogramme

Identifier les valeurs aberrantes

Traiter les données aberrantes

Il est maintenant temps d'explorer les relations entre les variables catégorielles à l'aide des proportions. Vous utiliserez ensuite des diagrammes en boîte et des statistiques descriptives pour déterminer comment une variable continue est influencée par une variable catégorielle. 

Analyse exploratoire des données avec des variables catégorielles

Histogrammes et diagrammes en boîte

Explorer les variables catégorielles avec les données d'AirBnB

Analyse d'une variable catégorielle

Proportions avec variables catégorielles

Analyse de variables catégorielles multiples

Création d'un diagramme en boîte

Dans le dernier chapitre, vous vous plongerez dans les diagrammes en nuages de points pour analyser la relation entre deux variables continues et calculer le coefficient de corrélation.

Relations entre variables continues

S'entraîner à interpréter un diagramme en nuages de points

Explorer les annonces AirBnB à l'aide de diagrammes en nuages de points

Analyser les relations à l'aide de nuages de points

Ajouter un contexte aux nuages de points

Coefficient de corrélation

Félicitations !

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Améliorez vos rapports grâce à l'analyse exploratoire des données de Power BI (EDA). Vous commencerez par utiliser les statistiques descriptives pour repérer les valeurs aberrantes, identifier les données manquantes et appliquer des techniques d'imputation pour combler les lacunes de votre ensemble de données. Vous apprendrez ensuite comment l’analyse exploratoire des données dans Power BI peut vous aider à découvrir les relations entre les variables (qu'elles soient catégorielles ou continues) en utilisant des mesures statistiques de base ainsi que des diagrammes en boîte et des nuages de points.

<h2>Introduction à l'analyse exploratoire des données dans Power BI</h2>
Améliorez vos rapports grâce à l'analyse exploratoire des données (AED) de Power BI ! 

Ce cours d'initiation pour les analystes de données couvre les aspects fondamentaux de l'EDA : les statistiques descriptives, le traitement des données manquantes, l'analyse des distributions et l'identification des valeurs aberrantes. Vous apprendrez à utiliser les histogrammes, les diagrammes en boîte et les diagrammes en nuage de points pour visualiser les données, interpréter les distributions et comprendre les relations entre les variables.
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<h2>Appliquer des techniques statistiques</h2>
Découvrez comment gérer des variables catégorielles et continues, utiliser des techniques de visualisation avancées et calculer des coefficients de corrélation. Des exercices interactifs et des exemples concrets vous permettent d'appliquer ces compétences pour analyser et interpréter efficacement vos données. 


Introduction to DAX in Power BI

Apprenez à créer des rapports percutants avec Power BI et l'EDA pour révéler des insights rapidement.

Analyse exploratoire des données dans Power BI

Créez des rapports puissants avec l’AED de Power BI pour révéler rapidement des insights et booster la valeur business.

Relations entre variables continues

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