Analyse exploratoire des données dans Power BI
Jacob H. Marquez
Data Scientist at Microsoft
Définition : ensemble de toutes les valeurs possibles de la variable et de leurs fréquences associées.
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| Âge | Fréquence |
|---|---|
| 18 | 7 |
| 19 | 11 |
| 20 | 13 |
| 21 | 19 |
| 22 | 12 |
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| Âge | Fréquence |
|---|---|
| 18 | 7 |
| 19 | 11 |
| 20 | 13 |
| 21 | 19 |
| 22 | 12 |
Catégorielle
| Couleur des cheveux | Fréquence |
|---|---|
| Blonde | 30 |
| Brune | 50 |
| Noire | 40 |
| Rousse | 20 |
| Grise | 20 |

Histogramme avec 100 classes

Histogramme avec 20 classes


Distribution normale

Distribution asymétrique à droite
Écart-type plus grand

Écart-type plus petit





À l'aide de l'écart-type
$lower = -3 * SD$
$upper = 3 * SD$
$$
Valeur aberrante si
$value < lower$ OU $value > upper$
Intervalle interquartile (IQR)
$lower = 25percentile-(1.5 * IQR)$
$upper = 75percentile+(1.5 * IQR)$
$$
Valeur aberrante si
$value < lower$ OU $value > upper$
Winsorisation
SI value < 5e centile ALORS value = 5e centile
$$
SI value > 95e centile ALORS value = 95e centile
Analyse exploratoire des données dans Power BI