Analyse de données en Python

À quoi bon se targuer de posséder des pétaoctets de données si l'on est incapable d'analyser ces dernières ? Cette liste vous aidera à "faire parler" vos données.
Domaine : IA / Big Data / Code / Algo / Web Spécialités : Code
Nombre d'articles :
10 article(s)
Type de liste de lecture
Cas pratiques
Niveau :
Débutant

Les « spurious correlations » ou comment faire dire absolument n'importe quoi à ses données

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
101
Mois de parution
mars 2019
Spécialité(s)
Résumé

Il est très simple de faire dire tout et son contraire à des jeux de données. Il est même possible de s'amuser à trouver des corrélations entre des données qui n'ont absolument rien à voir : le nombre de buts marqués par une équipe de football et la consommation d'alcool des supporters, la fréquence de diffusion des titres d'un chanteur X et le taux de suicide chez les moins de 25 ans, etc. Je vous invite dans cet article à un voyage dans le monde merveilleux des « spurious correlations ».

Quels outils pour représenter graphiquement des données ?

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
101
Mois de parution
mars 2019
Spécialité(s)
Résumé

Produire une représentation graphique de ses données, c'est se donner la possibilité de mettre en relief des relations qui ne sont pas forcément triviales et pour cela, de nombreux outils sont disponibles... et s'ils sont en plus capables de traiter des volumes importants de données, ce n'est que mieux !

Introduction au data mining en Python avec scikit-learn

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
78
Mois de parution
mai 2015
Spécialité(s)
Résumé

Le data mining est un ensemble de techniques mathématiques et algorithmiques pour extraire de l'information d'un jeu de données. Tandis que la statistique classique s'attache à décrire et expliquer les données, le data mining vise à découvrir des motifs et des structures dans les données pour éventuellement générer des prédictions. Nous allons voir dans cet article les bases théoriques du data mining, et plus particulièrement de l'apprentissage automatique, ainsi que leur mise en application avec la librairie Python scikit-learn.

La malédiction de la dimension

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
94
Mois de parution
janvier 2018
Spécialité(s)
Résumé

Il existe une terrible malédiction à laquelle se heurte le data scientist : la malédiction de la dimension. Ce terrible fléau frappe lorsque le nombre de variables d’un ensemble de données devient trop important. Dans ce cas, afin de permettre une analyse précise dans chacune des dimensions, il faut un ensemble de mesures tout à fait gigantesque. De plus, la multiplication des dimensions rend l’analyse très complexe. Difficile pour un humain d’appréhender les relations entre autant de variables.

Orange, un outil graphique pour analyser ses données en toute simplicité

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
101
Mois de parution
mars 2019
Spécialité(s)
Résumé

On peut analyser ses données uniquement en mode texte, mais il arrivera toujours un moment où nous aurons besoin d'une visualisation graphique des résultats, quelque chose de tangible que l'on pourra appréhender simplement. Orange propose cela, mais également toutes les étapes préliminaires.