Qu’est-ce que la Data Exploration ?
L’exploration des données est l’étape initiale de l’analyse des données, au cours de laquelle les utilisateurs explorent un grand ensemble de données de manière non structurée afin de découvrir les premiers modèles, caractéristiques et points d’intérêt. Ce processus n’a pas pour but de révéler toutes les informations contenues dans un ensemble de données, mais plutôt d’aider à créer une image générale des tendances importantes et des points majeurs à étudier plus en détail.
L’exploration des données peut utiliser une combinaison de méthodes manuelles et d’outils automatisés tels que des visualisations de données, des graphiques et des rapports initiaux.
Ce processus facilite l’analyse approfondie car il permet de cibler les recherches futures et de commencer à exclure les data points non pertinents et les chemins de recherche susceptibles de ne donner aucun résultat. Plus important encore, il permet de se familiariser avec les informations existantes, ce qui simplifie grandement la recherche de meilleures réponses.
Souvent, l’exploration des données fait appel à la visualisation, car elle permet d’obtenir une vue plus directe des data sets que le simple examen de milliers de chiffres ou de noms individuels.
Dans toute exploration de données, les aspects manuels et automatisés sont également les différentes faces d’une même pièce. L’analyse manuelle aide les utilisateurs à se familiariser avec les informations et peut faire ressortir de grandes tendances.
Ces méthodes sont également par définition non structurées, de sorte que les utilisateurs peuvent examiner un ensemble sans a priori. Les outils automatisés, quant à eux, sont excellents pour éliminer les points de données moins pertinents, réorganiser les données en ensembles plus faciles à analyser et épurer les data sets pour rendre leurs résultats pertinents.
À quoi peut servir l’exploration des données ?
Dans toute situation où vous disposez d’un ensemble massif d’informations, l’exploration de données peut vous aider à le réduire à une taille gérable et à concentrer vos efforts pour optimiser votre analyse.
La plupart des logiciels d’analyse de données comprennent des outils de visualisation et des fonctions de création de graphiques qui facilitent considérablement l’exploration au départ. Ils permettent de réduire les données en éliminant les informations inutiles ou susceptibles de fausser les résultats à long terme.
En prenant le temps d’effectuer une véritable exploration de vos données à l’aide d’outils de visualisation, vous pouvez également commencer à trouver des corrélations, des schémas, et déterminer si une certaine voie vaut la peine d’être explorée, ou si les informations sont moins exploitables.
L’exploration des données peut également contribuer à réduire le temps de travail et à trouver des informations plus utiles et exploitables dès le départ, tout en présentant des pistes claires pour effectuer une meilleure analyse.
