Les méthodes statistiques que tout data scientist devrait connaître

Les avancées technologiques ont amélioré la manière dont les données sont collectées, mais à mesure que les informations s’accumulent, il devient de plus en plus complexe de les organiser, de les manipuler et de les communiquer. Plusieurs chercheurs s’accordent à dire que la science des données est cruciale pour comprendre de grandes quantités de données. Si vous souhaitez prendre des décisions importantes, de haute qualité et à risque contrôlé, basées sur des conclusions sur le monde au-delà des données disponibles, vous devrez ajouter une compétence supplémentaire et obligatoire, à savoir les statistiques pour la science des données et les méthodes statistiques correspondantes.

Les statistiques utilisées dans la science des données et le traitement des données donnent un sens aux informations pour extraire des modèles et des tendances importants et pour comprendre « ce que disent les données ». La contribution statistique en science des données comprend l’analyse descriptive de celle-ci, ainsi que l’analyse et l’interprétation de tableaux et de graphiques statistiques, en plus des techniques de régression appliquées efficacement dans les modèles prédictifs.

L’analyse descriptive

C’est le plus simple. Son but est de décrire un ensemble de données, obtenant ainsi les paramètres qui distinguent les caractéristiques d’un ensemble de données.

Les raisons d’effectuer une analyse descriptive sont qu’elle permet de connaître en détail l’information en possession et de connaître la manière dont l’information est structurée. Elle se limite à faire des déductions directement à partir des données et paramètres obtenus.

L’analyse exploratoire

L’analyse exploratoire consiste en un ensemble de techniques statistiques dont le but est de parvenir à une compréhension de base des données, permettant de détecter des caractéristiques exceptionnelles, telles que des imprévus et des valeurs aberrantes. L’analyse exploratoire devrait être la première étape de toute analyse de données, afin d’éviter que des données erronées ou inattendues ne soient traitées de manière inappropriée. Elle s’appuie sur une approche descriptive et se fait sans accepter d’idées préconçues sur le contenu des informations des données.

L’application de cette statistique pour la technique de la science des données permet d’étudier la tendance, la distribution et la forme de chacun des indicateurs, d’étudier la normalité sur un ensemble d’indicateurs et si ce critère n’est pas rempli, cette analyse fournit des indications sur le type de transformation qui doit être soumise aux données.

L’analyse prédictive

L’analyse prédictive est basée sur l’identification des relations entre les variables dans les événements passés, pour ensuite exploiter ces relations et prédire les résultats possibles dans les situations futures. Alors que l’analyse inférentielle s’intéresse à la compréhension et à la démonstration de la relation, l’analyse prédictive ne s’intéresse qu’à la valeur et ne cherche en aucun cas à comprendre le système ou la relation entre les éléments.

Ce processus utilise les données avec des techniques analytiques, statistiques et d’apprentissage automatique pour créer un modèle prédictif. Un modèle d’analyse prédictive est développé à l’aide d’un ensemble de données d’apprentissage, puis testé (avec un ensemble de données différent) et validé pour sa précision.