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Un outil d’analyse exploratoire avec Tableau et R

 Vous avez dit analyse exploratoire ?
 

Lorsque l’on met la main sur un nouveau jeu de données, que ce soit dans une optique de reporting ou dans le but de réaliser des analyses plus avancées, il est préférable de passer un peu de temps sur l’exploration des données avant de se lancer plus en avant dans un projet analytique. C’est une bonne façon de comprendre et de se familiariser avec les données, et cela permet aussi de prendre du recul et d’éviter de se lancer dans une analyse biaisée par les idées préconçues que l’on peut avoir.

 

Si on commence un projet de data visualisation en ayant défini une maquette sans explorer les données, on risque de passer à côté de la découverte d’informations intéressantes : on ne trouvera que ce que l’on veut trouver. Quand on passe sur un projet de data science, cela devient indispensable : passer du temps sur l’exploration des données permettra ainsi de contrôler la qualité des données, d’identifier les variables intéressantes, de définir les éventuelles transformations à appliquer, ou encore de choisir les meilleurs outils statistiques pour la suite de l’analyse. D’ailleurs, la plupart des modèles de gestion de projets “data” s’accordent sur l’importance de l’analyse exploratoire dans le processus de développement.

 

Pourquoi Tableau est un bon candidat
 

J’ai l’habitude de travailler avec R, et R propose de très bonnes librairies pour l’analyse exploratoire. Côté data visualisation, on a l’incontournable ggplot2 qui...

 

Retrouver le tutoriel complet ainsi que les scripts et workbook ici !

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