Analyse de données

Se connecter pour s'inscrire

Préparer, explorer et restituer des données

Apprendre à nettoyer, analyser et présenter des jeux de données avec une démarche reproductible et des résultats vérifiables.

  1. Public cible

    Débutants, étudiants et professionnels qui souhaitent acquérir une pratique structurée dans ce domaine.

  2. Objectifs

    Comprendre les notions essentielles et les appliquer dans un projet vérifiable.

  3. Prérequis

    Aucune connaissance préalable n’est strictement obligatoire ; les prérequis détaillés sont précisés dans les ateliers.

  4. Niveau

    Tous niveaux

  5. Ressources

    • Documentation officielle et références citées dans les ateliers.
    • Exercices, examens et projet de synthèse du catalogue.

  6. Validation des compétences

    La validation repose sur les évaluations actives et les livrables pratiques du cours.

  7. Besoins techniques

    Un ordinateur, un navigateur et les outils indiqués dans le premier atelier sont suffisants pour commencer.

Exercices, examens et projets

Analyse de données

Exercice

Analyse exploratoire

Nettoyer et analyser un jeu de données.

Obligatoire Consulter
Examen

Examen analyse

Évaluer nettoyage, statistiques et visualisation.

Obligatoire Consulter
Projet

Projet d'analyse

Produire une étude complète et reproductible.

Livrables :

  • Données nettoyées
  • Notebook
  • Restitution
Obligatoire Consulter

Analyse de données

Construire une analyse reproductible : poser une question, qualifier les données, explorer, tester des hypothèses et restituer une décision comprehensible.

À la fin du cours

  • Formuler une question analytique et des indicateurs explicites.
  • Nettoyer et contrôler un jeu de données sans perdre sa traçabilité.
  • Choisir des statistiques adaptées et documenter les limites.
  • Construire une restitution claire avec visualisations reproductibles.

Organisation

Le cours suit une chaîne question, qualité, analyse, visualisation et décision.

Prérequis : Bases de statistiques et aisance avec un tableur ou un carnet de notebooks.

Partir d’une question mesurable

Une question d’analyse doit relier un phénomène, une population, une période et un critère de décision. Écrire la réponse attendue avant d’ouvrir les données évite de chercher des corrélations dans tous les sens.

Définir les variables, les exclusions, la granularité et la source de référence. Un tableau de bord sans question métier devient rapidement une collection de graphiques.

Méthode

  1. Formuler la décision à prendre.
  2. Définir la population et l’unité d’analyse.
  3. Écrire les règles de qualité et les limites attendues.
Point de contrôle : Une autre personne comprend ce que l’analyse doit décider et comment mesurer le résultat.

Nettoyer et documenter les données

Commencer par un profilage : volume, types, valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes et cohérence entre colonnes. Chaque correction doit être traçable et reversible.

Séparer les données brutes, les données préparées et les tables de référence. Documenter les règles appliquées afin qu’une nouvelle exécution obtienne le même résultat.

Python : df = df.drop_duplicates(); df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")
Point de contrôle : Le nombre de lignes exclues et la raison de chaque exclusion sont documentés.

Explorer et tester des hypothèses

Utiliser des distributions, des groupes de comparaison et des tests adaptés à la question. Un indicateur moyen peut masquer des sous-populations très différentes.

Vérifier la stabilité du résultat sur une période différente, puis chercher les cas où la conclusion échoue. Documenter les corrélations sans les présenter comme des causalités.

Question : « Le taux de conversion varie-t-il selon le canal et la période ? »
Point de contrôle : Le résultat indique la taille des groupes, les incertitudes et au moins un cas limite.

Restituer pour décider

Choisir un tableau pour comparer, un graphique pour révéler une tendance et un texte pour expliquer la décision. Annoter les sources, les filtres et les transformations utilisées.

Créer un livrable reproductible : données d’exemple, script, environnement et ordre d’exécution. Une visualisation ne doit pas masquer une donnée manquante.

Méthode

  1. Écrire la conclusion en une phrase.
  2. Montrer la preuve principale et une limite.
  3. Ajouter les actions recommandées et le responsable.
Point de contrôle : Le lecteur peut refaire l’analyse et retrouver le chiffre principal sans poser de question.

Livrables et validation

Le livrable doit montrer une compréhension personnelle, des choix explicités et une vérification par un cas de test ou une procédure reproductible.

  • Un notebook ou script d’analyse versionné.
  • Un rapport de qualité des données et des limites.
  • Trois visualisations annotées et une recommandation opérationnelle.
  • Une procédure de mise à jour des données.
Critère de réussite : La validation exige un résultat reproductible, une conclusion incertaine quand nécessaire et des limites explicites.

Publié le 09/05/2025