Analyse de données avec Python - Data Analytics Python Guide

Bonjour aux passionnés de Python ! Que vous vous prépariez pour un entretien d'embauche, que vous travailliez sur un projet ou que vous souhaitiez simplement découvrir les possibilités infinies de l'analyse de données avec Python, cet article vous sera certainement utile.

Pourquoi utiliser Python pour l'analyse de données ?

Python est un langage polyvalent qui se distingue par sa syntaxe simple et ses puissants paquets pour l'analyse et le traitement des données. Les entreprises du monde entier font appel à Python pour tirer de précieuses informations de leurs données et prendre des décisions axées sur les données.

Tu trouveras d'autres défis Python ici :

Questions typiques d'interview : ce qui t'attend

Voici 20 questions d'entretien typiques pour les experts en analyse de données spécialisés dans Python :

Questions d'interview

  1. Quelle est la différence entre une liste et un tuple en Python ?
  2. Comment traiterais-tu les valeurs manquantes dans un DataFrame dans Pandas ?
  3. Quelles sont les principales différences entre matplotlib et seaborn?
  4. Comment se distinguent iloc et loc en pandas ?
  5. Comment te connecterais-tu à une base de données SQL en Python ?
  6. Qu'entend-on par "overfitting" en machine learning ?
  7. Explique la différence entre une série et un DataFrame dans Pandas.
  8. Que fait la groupby-Méthode dans les pandas ?
  9. Comment convertirais-tu en Python un horodatage en un format de date ?
  10. Qu'est-ce que Lambda en Python et comment l'utiliserais-tu ?
  11. Quelle métrique utiliserais-tu pour évaluer la précision d'un modèle de classification binaire ?
  12. Comment pourrais-tu être en contact avec matplotlib ou seaborn créer un histogramme ?
  13. Explique la différence entre merge et rejoindre en pandas.
  14. Que sont les générateurs en Python et en quoi sont-ils différents des fonctions normales ?
  15. Comment utilises-tu les apply-Méthode dans les pandas ?
  16. Qu'est-ce que le "feature engineering" et pourquoi est-il important ?
  17. Comment scraperais-tu les données d'un site web en Python ?
  18. Comment trouver et supprimer des doublons dans un DataFrame dans Pandas ?
  19. Expliquer List Comprehension en Python.
  20. Quelle est la différence entre l'apprentissage automatique supervisé et l'apprentissage automatique non supervisé ?

Réponses

  1. Listen sont variables, tandis que Tuples sont immuables.
  2. Avec la fillna() méthode ou en utilisant des dropna().
  3. matplotlib est un niveau inférieur et offre plus d'adaptabilité, tandis que seaborn est d'un niveau plus élevé et offre plus de tracés prédéfinis.
  4. iloc utilise des index de nombres entiers, tandis que loc indices d'étiquettes utilisés.
  5. Avec des bibliothèques comme sqlite3 ou SQLAlchemy.
  6. Il désigne un modèle qui s'adapte trop bien aux données d'entraînement et généralise mal aux nouvelles données.
  7. Une série est unidimensionnelle, tandis qu'un DataFrame est bidimensionnel.
  8. Elle regroupe le DataFrame en fonction d'une colonne spécifique.
  9. Avec la pd.to_datetime() fonction.
  10. Lambda permet de créer des fonctions anonymes. Il est souvent utilisé avec des fonctions telles que map() ou filter() est utilisé.
  11. L'Area Under the Curve (AUC) ou le score F1.
  12. Avec plt.hist(données) ou sns.histplot(données).
  13. Les deux mènent à des tableaux ensemble, mais merge le fait sur la base de colonnes, tandis que rejoindre le fait sur la base d'indices.
  14. Les générateurs produisent des itérateurs, mais ne renvoient pas immédiatement toutes les valeurs. Ils utilisent le yield Mot-clé.
  15. Pour utiliser une fonction le long du DataFrame.
  16. Il implique la création ou la transformation de caractéristiques (features) pour améliorer l'apprentissage du modèle.
  17. Avec des bibliothèques comme BeautifulSoup ou Scrapy.
  18. Avec dupliqué() pour trouver et drop_duplicates() pour l'enlever.
  19. C'est une méthode compacte pour créer des listes : [x for x in range(10)].
  20. L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour l'apprentissage, alors que l'apprentissage non supervisé ne le fait pas et tente de trouver des modèles ou des corrélations dans les données.

Maintenant que tu as une idée des questions, passons en revue quelques cas d'utilisation réels et voyons comment tu peux les résoudre avec Python.

Analyse de données avec Python - Du problème à la solution

Les données sont le nouvel or, et Python est la bêche avec laquelle nous pouvons extraire cet or. Il existe de nombreuses bibliothèques en Python qui nous permettent d'accomplir un large éventail de tâches liées aux données, du simple nettoyage de données à la modélisation par apprentissage profond.

Top 10 des paquets Python pour l'analyse de données

  1. Pandas
    AvantagesPuissant pour la manipulation et l'analyse des données, supporte différents formats de fichiers
    Inconvénients: Peut être lent pour les très grands ensembles de données.
  2. NumPy
    AvantagesPrend en charge les opérations numériques, optimisées pour les calculs mathématiques
    Inconvénients: Pas aussi intuitif que les pandas pour la manipulation des données.
  3. Matplotlib
    AvantagesPolyvalent pour la visualisation de données, grande adaptabilité
    Inconvénients: Pas aussi moderne et attrayante que certaines bibliothèques plus récentes.
  4. Seaborn
    AvantagesConstruit sur Matplotlib, offre des graphiques plus beaux et plus faciles à utiliser.
    Inconvénients: Moins personnalisable que Matplotlib.
  5. Scikit-learn
    AvantagesKit d'outils complet pour l'apprentissage automatique, bonne documentation
    Inconvénients: Ne convient pas pour le deep learning.
  6. Statsmodels
    AvantagesSupporte de nombreux modèles statistiques, bon pour les tests d'hypothèse
    Inconvénients: Moins intuitif que les autres paquets.
  7. TensorFlow et Keras
    AvantagesPuissant pour le deep learning, flexible
    InconvénientsCourbe d'apprentissage abrupte pour les débutants.
  8. SQLAlchemy
    AvantagesORM pour les requêtes de base de données, supporte de nombreux backends de base de données
    InconvénientsOverhead par rapport aux requêtes SQL brutes.
  9. BeautifulSoup
    Avantages: Super pour le web-scraping, syntaxe simple
    Inconvénients: Pas aussi rapide que Scrapy.
  10. Scrapy
    Avantagesrapide et puissant pour le web-scraping, asynchrone
    Inconvénients: Plus complexe que BeautifulSoup.

Dans cet article, nous allons passer en revue 10 scénarios quotidiens dans le monde des données et démontrer comment Python peut les résoudre efficacement.

Cas d'utilisation 1 : Analyse des clients

Problématique : Une entreprise souhaite identifier ses meilleurs clients, ceux qui ont généré le plus de chiffre d'affaires au cours des six derniers mois.

Cela aide l'entreprise à récompenser ses clients les plus fidèles ou à mener des actions marketing ciblées.

import pandas as pd
# Chargement du dataset
data = pd.read_csv('customer_purchase_data.csv')
# Filtrer les achats des six derniers mois
recent_purchases = data[data['date'] > '2023-04-01']
# Somme des achats par client
top_customers = recent_purchases.groupby('customer_id').sum().sort_values('purchase_value', ascending=False)
print(top_customers.head(5))

Pourquoi cette solution est bonne Pandas nous permet de filtrer, de regrouper et de trier rapidement les données. En quelques lignes de code seulement, nous pouvons extraire de précieuses informations sur les clients.


Cas d'utilisation 2 : Évaluations de produits

Problématique : Une boutique en ligne souhaite identifier les produits ayant reçu le plus d'évaluations négatives afin d'améliorer la qualité des produits.

# Charger les données
data = pd.read_csv('product_reviews.csv')
# Filtre les produits avec moins de 3 étoiles
low_rated_products = data[data['rating'] < 3]]
# Compter les occurrences de chaque produit low-rated
product_counts = low_rated_products['product_id'].value_counts()
print(product_counts.head(5))

Pourquoi cette solution est bonne En comptant et en triant les avis négatifs, nous pouvons immédiatement voir quels produits reçoivent le plus d'attention négative et prendre des mesures.


Cas d'utilisation 3 : Analyse de séries chronologiques

Problématique : Une entreprise énergétique souhaite prévoir sa consommation future d'électricité.

from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
import matplotlib.pyplot as plt
# Préparation des données
timeseries = data.set_index('date')['power_consumption']
# Train model
model = ExponentialSmoothing(timeseries, trend="add").fit()
# Prévisions pour le mois prochain
forecast = model.forecast(30)
# Visualisation
plt.plot(timeseries.index, timeseries.values, label='Actual Consumption')
plt.plot(timeseries.index[-30 :], forecast, color='red', linestyle='--', label='Forecast')
plt.legend()
plt.title('Prévision de consommation d'énergie')
plt.show()

Pourquoi cette solution est bonne Avec statsmodels nous pouvons utiliser des modèles de séries temporelles avancés, tandis que matplotlib nous fournit une représentation visuelle claire de la prévision


Cas d'utilisation 4 : Analyse de texte

Problématique : Une entreprise de médias souhaite filtrer les sujets les plus fréquents dans les articles en ligne.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Préparer les données
articles = data['article_text']
# Compter les mots
vectorizer = CountVectorizer(max_features=5, stop_words='english')
top_words = vectorizer.fit_transform(articles).toarray().sum(axis=0)
print(vectorizer.get_feature_names_out(), top_words)

Pourquoi cette solution est bonne Avec le CountVectorizer de Scikit-learn, nous pouvons facilement identifier les mots ou les phrases les plus fréquents dans de grandes quantités de texte.


Cas d'utilisation 5 : Détection d'anomalies

Problématique : Une banque souhaite identifier les transactions inhabituelles.

from sklearn.ensemble import IsolationForest
# Préparation des données
transactions = data['amount', 'customer_age', 'transaction_type']]
# Train model
clf = IsolationForest(contamination=0.01).fit(transactions)
# Identifier les anomalies
data['anomaly'] = clf.predict(transactions)
anomalies = data[data['anomaly'] == -1]
print(anomalies)

Pourquoi cette solution est bonne Le modèle d'Isolation Forest de Scikit-learn est particulièrement utile pour détecter des anomalies dans de grands ensembles de données, ce qui est utile pour détecter des activités frauduleuses.


Cas d'utilisation 6 : visualisation des données

Problématique : Une entreprise souhaite visualiser ses chiffres de vente mensuels des dernières années afin d'identifier des tendances et des modèles.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Chargement des données
data = pd.read_csv('monthly_sales_data.csv')
# Plot
sns.lineplot(data=data, x='month', y='sales', hue='year')
plt.title('Ventes mensuelles sur l'année')
plt.show()

Pourquoi cette solution est bonne Seaborn, qui s'appuie sur Matplotlib, offre une interface plus simple et des graphiques esthétiquement attrayants. Il permet de représenter les tendances dans le temps avec seulement quelques lignes de code.


Cas d'utilisation 7 : apprentissage automatique

Problématique : Une boutique en ligne souhaite prédire, sur la base des données d'achat passées d'un client, si ce dernier effectuera de nouveaux achats à l'avenir.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Préparer les données
X = data['total_purchases', 'avg_purchase_value', 'days_since_last_purchase']]
y = data['will_buy_again']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Modèle de train
clf = RandomForestClassifier().fit(X_train, y_train)
# Evaluate
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f "Model Accuracy : {accuracy :.2%}")

Pourquoi cette solution est bonne Scikit-learn nous permet d'accéder à des algorithmes puissants et de les mettre en œuvre avec seulement quelques lignes de code. Le RandomForestClassifier est particulièrement adapté aux ensembles de données complexes et offre souvent une bonne précision de prédiction.


Cas d'utilisation 8 : Web-scraping

Problématique : Un blogueur de voyage souhaite extraire d'un site web des informations sur des destinations populaires.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
URL = 'https://example-travel-website.com/popular-destinations'
page = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
# Extraire les destinations
destinations = [item.text for item in soup.find_all('h2', class_='destination-name')]
print(destinations)

Pourquoi cette solution est bonne BeautifulSoup nous permet d'analyser facilement le contenu des pages web et d'en extraire des informations pertinentes. Cela est particulièrement utile lorsque les données ne sont pas directement disponibles et doivent être collectées manuellement.


Cas d'utilisation 9 : Accès à la base de données

Problématique : Un analyste de données souhaite extraire des données d'une base de données SQL pour son analyse.

from sqlalchemy import create_engine
# Se connecter à la base de données
DATABASE_URL = 'postgresql://username:password@localhost:5432/mydatabase'.
engine = create_engine(DATABASE_URL)
# Recherche de données
data = pd.read_sql('SELECT * FROM sales_data', engine)

Pourquoi cette solution est bonne SQLAlchemy offre une possibilité flexible et efficace d'extraire des données de différentes bases de données. En combinaison avec Pandas, il est possible de charger des données directement dans un DataFrame, ce qui accélère le processus d'analyse.


Cas d'utilisation 10 : Deep Learning

Problématique : Une entreprise souhaite entraîner un modèle de classification d'images afin d'identifier différents produits dans les images.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Chargement des données
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.cifar10.load_data()
# Créer un modèle
model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Modèle de train
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

Pourquoi cette solution est bonne TensorFlow et Keras offrent une interface simple pour développer des modèles d'apprentissage profond. Bien que ces modèles puissent être complexes, ces bibliothèques permettent un développement et une expérimentation rapides.


Conclusion

Python et ses riches bibliothèques de données nous offrent de puissants outils pour traiter des données courantes. concernant les données relever des défis. Du nettoyage des données à la modélisation en passant par l'analyse, Python nous permet de prendre et de mettre en œuvre efficacement des décisions axées sur les données.

ConclusionPython offre un riche paysage d'outils et de bibliothèques pour l'analyse de données. C'est un apprentissage et une découverte permanents. J'espère que cet article vous aidera dans votre voyage d'analyse de données avec Python. Bonne chance et bon codage !

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