Analyse exploratoire des données avec Python NEW

 Teaser : les principales bibliothèques Python utilisées en analyse exploratoire des données

Python offre plusieurs bibliothèques et packages pour réaliser des analyses multivariées telles que l’analyse en composantes principales (ACP), l’analyse factorielle des correspondances (AFC), l’analyse des correspondances multiples (ACM) et la classification non supervisée. En voici quelques uns :

Bibliothèque scikit-learn : Scikit-learn est une bibliothèque populaire d’apprentissage automatique en Python. Elle propose des outils pour la réalisation d’ACP, de clustering et de classification non supervisée.

Exemple de code Python avec scikit-learn :

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Analyse en composantes principales (ACP)
pca = PCA(n_components=2)
pca_result = pca.fit_transform(data)

# Classification non supervisée avec k-means
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(scaled_data)

Bibliothèque prince : Prince est une bibliothèque spécialisée dans les méthodes d’analyse multivariée en Python. Elle offre des fonctionnalités pour l’ACP, l’AFC, l’ACM et d’autres techniques d’analyse multivariée.

Exemple de code Python avec prince :

import prince

# Analyse en composantes principales (ACP)
pca = prince.PCA(n_components=2)
pca_result = pca.fit_transform(data)

# Analyse factorielle des correspondances (AFC)
afc = prince.FAMD(n_components=2)
afc_result = afc.fit_transform(data)

# Analyse des correspondances multiples (ACM)
acm = prince.MCA(n_components=2)
acm_result = acm.fit_transform(data)

Bibliothèque scipy : Scipy est une bibliothèque scientifique en Python qui propose des fonctions pour l’analyse de données et les statistiques. Elle inclut des méthodes pour l’ACP, l’AFC, l’ACM et d’autres techniques d’analyse multivariée.

Exemple de code Python avec scipy :

from scipy.linalg import svd

# Analyse en composantes principales (ACP)
U, s, V = svd(data, full_matrices=False)
pca_result = U[:, :2] * s[:2]

# Analyse factorielle des correspondances (AFC)
result = scipy.stats.chisquare(data)

# Analyse des correspondances multiples (ACM)
result = scipy.stats.chi2_contingency(data)

Python dispose de nombreux autres packages et fonctionnalités permettant d’effectuer des analyses plus avancées en fonction de vos besoins spécifiques. La documentation de chaque bibliothèque et package est très détaillée et vous permettra d’aller plus loin.