L’analyse de données est processus qui permet de nettoyer, inspecter, interpréter et transformer les donnés pour obtenir des résultats significatifs pour une bonne prise de décision.

POUR FAIRE DE L’ANALYSE DE DONNÉES AVEC PYTHON 🐍

Il nous faut des bibliothèques importantes à utiliser lors de nettoyage, interprétation et transformation. Pour cela il y’a plusieurs bibliothèques python disponible pour faire ces tâches.

On peut en citer quelques uns : Panda, Matplotlib, Seaborn,Sklearn, Numpy, Scipy, Plotly….

CES BIBLIOTHÈQUES CHACUN A SON RÔLE DANS LA PHACE DU PROCESSUS.

1. Pandas: Pour la manipulation et l'analyse de données tabulaires (dataframes).

2. NumPy: Pour les calculs numériques et les opérations sur les tableaux.

3. Matplotlib: Pour la création de visualisations statiques.

4. Seaborn: Construit au-dessus de Matplotlib, il permet de créer des visualisations statistiques plus élaborées.

5. Scipy: Pour les statistiques et les outils mathématiques.

6. Scikit-learn: Pour l'apprentissage automatique et l'exploration des données.

7. Plotly: Pour la création de visualisations interactives et de graphiques.