Dans ce cours, l'analyse exploratoire des données consiste à examiner des données sous forme de tableaux afin d'en comprendre les distributions, les relations et la qualité globale avant de tirer des conclusions plus solides. Le cours met l'accent sur l'utilisation de Python pour inspecter les données, visualiser les tendances et gérer les problèmes courants tels que les lignes manquantes ou en double.

On a recours à l'analyse exploratoire des données lorsqu'on reçoit pour la première fois un ensemble de données sous forme de tableau et qu'il faut en comprendre le contenu avant de pouvoir l'interpréter plus en détail. Dans ce cours, cela implique notamment de vérifier les distributions, de comparer les variables et de repérer les problèmes de qualité susceptibles d'affecter l'analyse.

L'analyse exploratoire des données intervient au tout début d'un flux de traitement des données, après le chargement des données et avant que des décisions d'analyse plus formelles ne soient prises. Elle vous aide à déterminer quelles données doivent être nettoyées, quelles tendances méritent d'être étudiées et quels sont les liens entre les variables.