Méthodologie de recherche en analyse de données

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Questions and Answers

Associez les techniques de traitement des données avec leur description:

SMOTE = Génération d'échantillons synthétiques pour la classe minoritaire Oversampling = Augmentation du nombre d'échantillons de la classe minoritaire Undersampling = Réduction d'échantillons de la classe majoritaire Random Undersampling = Suppression aléatoire d'échantillons de la classe majoritaire

Associez les mesures statistiques avec leur type:

Moyenne = Mesure de tendance centrale Médiane = Mesure de tendance centrale Variance = Mesure de dispersion Écart-type = Mesure de dispersion

Associez les techniques d'exploration des données avec leurs objectifs:

Exploration univariée = Analyse d'une seule variable Visualisation de la data = Représentation graphique des données Détection des facteurs = Identification des variables influentes Métriques statistiques = Analyse quantitative des données

Associez les étapes de validation d'un modèle avec leur description:

Test fractionné = Division de l'ensemble de données en entraînement et test Ensemble d'entraînement = Utilisé pour créer le modèle Ensemble de test = Utilisé pour évaluer la performance du modèle Rapport de division = Détermination du ratio entre entraînement et test Signup and view all the answers

Associez les concepts de déséquilibre des classes avec leur définition:

Déséquilibre des classes = Proportion inégale entre les classes Surapprentissage = Modèle qui mémorise plutôt qu'apprend Classe minoritaire = Classe avec moins d'échantillons Classe majoritaire = Classe avec plus d'échantillons Signup and view all the answers

Associez les termes de la préparation des données avec leurs effets:

Oversampling = Augmente le risque de surapprentissage Undersampling = Peut entraîner une perte d'information SMOTE = Évite de supprimer des échantillons importants Random Undersampling = Peut réduire la diversité des données Signup and view all the answers

Associez les techniques de validation de modèle avec leur caractéristique:

Test fractionné = Rapide pour grandes datasets Validation croisée = Utilise plusieurs sous-ensembles Évaluation de précision = Mesure la performance du modèle Ensemble d'évaluation = Évalue la généralisation du modèle Signup and view all the answers

Associez les concepts d'analyse des données avec leurs outils:

Visualisation = Graphiques, diagrammes Métriques de qualité = Variance, écart-type Métriques de tendance centrale = Moyenne, médiane Détection des facteurs = Analyse de la corrélation Signup and view all the answers

Associez les étapes de l'exploration des données avec leur description correspondante :

Visualisation des données = Identifier des schémas et relations Nettoyage des données = Corriger les erreurs et incohérences Transformation des données = Convertir les données brutes en formats appropriés Préparation des données = Diviser en ensembles d'entraînement et de test Signup and view all the answers

Associez les techniques de nettoyage des données avec leurs objectifs :

Suppression des valeurs aberrantes = Éliminer les données extrêmes Imputation des valeurs manquantes = Remplacer les valeurs non renseignées Normalisation des données = Uniformiser les valeurs sur une échelle commune Détection des incohérences = Identifier les valeurs discordantes Signup and view all the answers

Associez les méthodes de transformation des données avec leurs applications :

Encodage des variables catégorielles = Convertir des catégories en numériques Réduction de la dimensionnalité = Simplifier les données tout en conservant l'information Création de nouvelles caractéristiques = Générer des features à partir des données existantes Augmentation des données = Accroître la taille et diversité de l'ensemble d'entraînement Signup and view all the answers

Associez les termes liés aux données avec leur définition :

Donnée manquante = Caractéristique sans valeur renseignée Observation = Ligne de la matrice de données Caractéristique = Colonne représentant un attribut d'un individu Système de Machine Learning = Modèle qui apprend à partir des données d'entrée Signup and view all the answers

Associez les pratiques de création de modèles avec leurs rôles :

Normalisation = Adapter les données selon les besoins du modèle Division des ensembles = Séparer les données pour évaluation Visualisation des résultats = Interpréter les performances du modèle Entraînement = Utiliser des données pour améliorer les prédictions Signup and view all the answers

Associez les anomalies potentielles dans un ensemble de données avec leurs descriptions :

Valeurs aberrantes = Données qui s'écartent considérablement des autres Valeurs manquantes = Données non renseignées dans les lignes Incohérences = Données qui sont en contradiction Doublons = Entrées qui se répètent dans l'ensemble Signup and view all the answers

Associez les types de données avec leurs caractéristiques :

Données numériques = Valeurs sur une échelle continue ou discrète Données catégorielles = Valeurs qui représentent des catégories distinctes Données temporelles = Valeurs enregistrées à des moments spécifiques Données textuelles = Valeurs qui contiennent des descriptions ou du contenu écrit Signup and view all the answers

Associez les pratiques de nettoyage des données avec leurs résultats attendus :

Suppression des doublons = Élimine les enregistrements en double Remplacement des valeurs manquantes = Améliore la complétude des données Vérification des incohérences = Assure l'intégrité des données Ajustement des échelles = Facilite la comparaison entre caractéristiques Signup and view all the answers

Associez les fonctions de la régression logistique aux descriptions correspondantes :

entraînement_regression_logistique = Met à jour les coefficients β en utilisant la descente de gradient sigmoid = Retourne la valeur d'une fonction logistique pour un z donné prédire_regression_logistique = Calcule la prédiction pour un ensemble de données donné descente_de_gradient = Méthode d'optimisation pour minimiser l'erreur Signup and view all the answers

Associez les termes utilisés dans le contexte de la régression logistique :

β = Coefficients ajustés par l'algorithme taux_apprentissage = Paramètre qui détermine la taille des mises à jour des coefficients erreur = Différence entre les prédictions et les valeurs réelles y_pred = Prédiction faite par le modèle Signup and view all the answers

Associez les éléments suivants de l'apprentissage supervisé à leur description :

modèle = Utilisé pour faire des prédictions basées sur des données d'entrée itérations = Nombre de fois que le processus d'entraînement est répété ensemble d'entraînement = Données utilisées pour ajuster le modèle classe = Catégorie à laquelle une observation est assignée Signup and view all the answers

Associez les éléments suivants aux résultats d'une régression logistique :

y_i = Valeur réelle de la classe pour une observation donnée x_i = Observation d'entrée pour la prédiction y_pred > 0.5 = Prédire la classe 1 y_pred <= 0.5 = Prédire la classe 0 Signup and view all the answers

Associez les concepts de la régression logistique à leurs rôles appropriés :

fonction sigmoid = Transforme les valeurs en probabilités entre 0 et 1 coefficients β = Paramètres qui influencent le modèle ensemble de données X = Entrées à utiliser pour la prédiction erreur minimisée = But principal de l'entraînement du modèle Signup and view all the answers

Associez les termes suivants aux descriptions appropriées :

Validation croisée = Technique d'évaluation des modèles par division répétée des données K-fold validation = Division des données en k ensembles pour validation Précision = Proportion des items pertinents parmi ceux proposés Rappel = Proportion des items pertinents proposés parmi l'ensemble des items pertinents Signup and view all the answers

Associez les métriques d'évaluation aux bonnes définitions :

Exactitude = Mesure de la performance globale du modèle Score F1 = Moyenne harmonique de la précision et du rappel Précision = Mesure de la qualité des propositions Rappel = Mesure de l'exhaustivité des propositions Signup and view all the answers

Associez les éléments suivants aux concepts correspondants :

Ensemble de données d'entraînement = 80% ou 60% des données utilisées pour l'apprentissage Ensemble de données de test = 20% ou 40% des données utilisées pour évaluer le modèle Ratio de division = Différentes façons de fractionner des données Validation croisée = Utilisation de plusieurs ensembles pour évaluer la performance Signup and view all the answers

Associez les termes suivants aux caractéristiques correctes :

Modèle de classification binaire = Utilisé pour prédire deux classes Courbe ROC = Graphique illustrant la performance à différents seuils K-pli = Nombre de divisions lors de la validation croisée Moyenne des performances = Estimation finale basée sur plusieurs itérations Signup and view all the answers

Associez les aspects suivants aux résultats obtenus :

Validation croisée = Permet d'obtenir une évaluation plus fiable du modèle Exactitude élevée = Indique une bonne performance globale Variabilité des données = Peut influencer les résultats des tests Analyse des performances = Utilisation d'évaluation pour ajuster le modèle Signup and view all the answers

Associez les types de mesures à leur description :

Précision = Indique combien de prédictions positives étaient correctes Rappel = Indique la capacité à identifier toutes les vraies classes positives Seuil de classification = Niveau à partir duquel une classe est prédite Performance = Mesure globale de l'efficacité du modèle Signup and view all the answers

Associez les étapes de validation croisée aux descriptions appropriées :

Division des données = Séparation en k ensembles de taille égale Entraînement du modèle = Processus itératif avec différents ensembles Évaluation du modèle = Calcul des métriques d'évaluation Moyenne des performances = Estimation finale après plusieurs évaluations Signup and view all the answers

Associez les concepts aux explications correspondantes :

Ensemble d'apprentissage = Utilisé pour entraîner le modèle Ensemble de test = Utilisé pour évaluer les performances du modèle K = Nombre de plis en validation croisée Métriques d'évaluation = Indicateurs de performance du modèle Signup and view all the answers

Associez les techniques d'analyse avec leurs descriptions correspondantes :

Analyse par régression = Utiliser des modèles pour prédire des valeurs numériques Analyse des données = Processus de nettoyage et d'interprétation des données Normaliser les données = Rendre les données comparables en les ramenant à une échelle commune Calculer la corrélation = Mesurer la relation entre deux variables Signup and view all the answers

Associez les termes de machine learning avec leur fonction :

Régression logistique = Classification binaire Taux d'apprentissage = Mise à jour des coefficients lors de l'entraînement Descente de gradient = Méthode d'optimisation pour ajuster les coefficients Fonction sigmoid = Transforme une valeur en probabilité entre 0 et 1 Signup and view all the answers

Associez les éléments suivants à leur utilité dans le modèle de régression logistique :

X = Matrice des caractéristiques y = Vecteur des étiquettes de classe β = Coefficients du modèle nombre_iterations = Nombre de mises à jour des coefficients Signup and view all the answers

Associez les étapes de la régression avec leur description :

Sélectionner les variables = Identifier les caractéristiques les plus influentes Valider le modèle = Évaluer la performance avec des mesures adaptées Appliquer la régression = Utiliser un algorithme pour faire des prédictions Détecter la variable cible = Identifier la variable que l'on souhaite prédire Signup and view all the answers

Associez les concepts de la courbe ROC à leurs caractéristiques :

FPR = Taux de faux positifs TPR = Taux de vrais positifs Coin supérieur gauche = Indique le meilleur modèle possible Seuil de classification = Point spécifique à partir duquel les prédictions sont faites Signup and view all the answers

Associez les termes du machine learning avec leur définition :

Sur-apprentissage = Modèle qui performe bien sur les données d'entraînement mais mal sur de nouvelles données Validation croisée = Technique pour évaluer le modèle en utilisant différentes sous-ensembles de données Sous-apprentissage = Modèle trop simple qui ne capte pas les tendances des données Échantillonnage = Processus de sélectionner un sous-ensemble de données pour l'analyse Signup and view all the answers

Associez les principaux types de modèles de machine learning à leur usage :

Classification = Prédire des classes ou des catégories Régression = Prédire des valeurs continues Clustering = Regrouper des données similaires sans étiquettes prédéfinies Régression logistique = Spécifiquement pour des problèmes de classification binaire Signup and view all the answers

Associez les algorithmes de machine learning à leur domaine d'application :

Arbre de décision = Classification et régression K-nearest neighbors = Classification basée sur la proximité Support Vector Machine = Classification avec marges maximales Réseaux de neurones = Modèles complexes pour des tâches variées comme l'image et le texte Signup and view all the answers

Associez les méthodes d'imputation de données manquantes avec leur description:

Imputation par règle = Remplacement basé sur des règles métier définies. Imputation par moyenne ou mode = Utilisation de la moyenne ou du mode pour remplacer les valeurs manquantes. Imputation par régression = Estimation des valeurs manquantes en utilisant un modèle de régression. Imputation par clustering = Regroupement des données pour imputer des valeurs manquantes. Signup and view all the answers

Associez les techniques de traitement des données manquantes avec leurs avantages:

Imputation par règle = Approche précise si les règles métier sont bien connues. Imputation par moyenne = Simplicité et rapidité d'application. Imputation par mode = Efficace pour les données qualitatives. Imputation par régression = Précision accrue en tenant compte des relations entre variables. Signup and view all the answers

Associez les raisons de faire une imputation des données manquantes avec leurs effets attendus:

Éviter la perte de données = Maintenir la taille du jeu de données. Préserver la distribution = Éviter l'altération des résultats statistiques. Améliorer la qualité des modèles = Augmenter la précision des prédictions. Faciliter l'analyse = Permettre l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique. Signup and view all the answers

Associez les types de données avec les méthodes d'imputation appropriées:

Données numériques = Imputation par moyenne ou régression. Données qualitatives = Imputation par mode. Mixte = Imputation par régression ou règle. Données avec valeurs aberrantes = Imputation par règle ou K-Means. Signup and view all the answers

Associez les étapes de l'imputation de données manquantes avec leur description:

Identification des valeurs manquantes = Déterminer quels champs sont affectés. Sélection de la méthode d'imputation = Choisir la technique la plus appropriée. Application de l'imputation = Remplacer les valeurs manquantes selon la méthode choisie. Validation des résultats = S'assurer que l'imputation n'altère pas le jeu de données. Signup and view all the answers

Associez les concepts d'imputation de données avec leurs implications:

Imputation par moyenne = Susceptibilité aux valeurs aberrantes. Imputation par règle = Nécessité d'une compréhension approfondie du métier. Imputation par régression = Complexité de la modélisation. Imputation par clustering = Nécessité d'une grande affinité entre les groupes. Signup and view all the answers

Associez les modèles et techniques d'apprentissage avec leur champ d'application:

K-Means = Clustering non supervisé. Régression = Estimation de valeurs manquantes. Règles métier = Imputation contextuelle. Moyenne = Statistiques descriptives. Signup and view all the answers

Associez les défis de l'imputation avec leurs caractéristiques:

Biais potentiel = Altération des relations entre variables. Perte d'information = Impact sur l'analyse des données. Complexité du modèle = Nécessité d'une compréhension approfondie. Incertitude des valeurs remplacées = Risque d'affecter les résultats finaux. Signup and view all the answers

Study Notes

Formation complémentaire: Méthodologie de recherche

Sujet: Analyse de données
Présenté par: Oumayma BANOUAR, L2IS, FSTG, UCAM, [email protected]

Apprentissage automatique et données

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont basés sur des données, appelés aussi échantillons, observations ou exemples.
Deux grandes familles de jeux de données sont utilisées :
- Données étiquetées : chaque observation est accompagnée d'une étiquette.
- Données non-étiquetées : aucune étiquette n'est fournie.

Data Pipeline

Comprend les étapes d'exploration, de nettoyage, de validation, de formation, de test et d'évaluation.
Les données sont transformées, validées et utilisées pour construire un modèle.
Le feedback est un élément clé, permettant de réviser le modèle et les données.
Le suivi de la performance du modèle et la gestion des données sont cruciaux pour l'efficacité.

Workflow des projets finaux

Collecte des données: Acquisition de données pertinentes pour l'entraînement et l'évaluation du modèle.
Exploration et prétraitement des données: Analyse de la structure et de la qualité des données, nettoyage, normalisation et transformation pour l'entrainement des modèles.
Choix du modèle et entrainement: Sélection d'un algorithme de machine learning et entraînement du modèle sur les données d'entraînement.
Évaluation et validation du modèle: Évaluation de la performance du modèle (précision, efficacité) sur des données de validation ou de test.
Optimisation et réglage du modèle: Ajustement des hyperparamètres et des paramètres du modèle pour améliorer sa performance.
Déploiement et maintenance du modèle: Intégration du modèle en production pour faire des prédictions en temps réel et assurer sa performance et efficacité à long terme.

Collecte et préparation des données

Collecte et préparation des données avec des activités de nettoyage, transformation, augmentation/réduction et échantillonnage des données.
Identification des attributs de données les plus pertinents.
Visualisation des données et analyses.
Tests et interprétation des données.

Collecte des données

La collecte des données doit se focaliser sur les objectifs de recherche, hypothèses et variables.
Définition des objectifs: Clarification des objectifs de recherche, questions de recherche, hypothèses et variables à étudier avant de commencer la collecte des données.
Sélection de la méthode de collecte: Enquêtes, questionnaires, entretiens, observations, sources secondaires ou expériences.

Conception des instruments de collecte

Les instruments de collecte (questionnaires, guides d'entretien, fiches d'observation) doivent être pertinents et fiables.
Des questions claires et non biaisées sont nécessaires dans les questionnaires.
Les outils d'observation doivent clairement définir ce qui doit être observé et comment enregistrer les observations.

Échantillonnage

Sélection d'un échantillon représentatif pour la population cible (échantillonnage probabiliste ou non-probabiliste).

Exploration des données

Analyse initiale des données disponibles pour comprendre leur structure, caractéristiques et tendances.
Utilisation d'analyses statistiques descriptives comme la moyenne, la médiane et la variance, visualisation interactive.
Idéfier les schémas, les anomalies et les relations entre les variables.

Nettoyage des données

Identification et correction des erreurs, des valeurs manquantes et des incohérences dans l'ensemble de données.
Suppression des valeurs aberrantes, imputation (remplacement) des données manquantes, normalisation.
Appliquer les techniques de nettoyage des données en fonction du type de données et des problèmes spécifiques au jeu de données.

Transformation des données

Conversion des données brutes en un format plus approprié pour l'entraînement des modèles.
Encodage des variables catégorielles, création de nouvelles caractéristiques, réduction de la dimensionnalité (PCA).
Augmentation des données (ajouter des données) pour améliorer la variété et la taille de l'ensemble d'entraînement.

Préparation des données pour l'entraînement

Préparation des données pour que l'entraînement du modèle se déroule correctement.
Division des données en ensembles de données d'entraînement et de test.
Normalisation ou mise à l'échelle des données.

Préparation des données - données manquantes

Les données manquantes peuvent être MCAR (Missing Completely At Random), MAR (Missing At Random), ou NMAR (Not Missing At Random).
Les données MCAR ont une probabilité indépendante non liée aux autres données d'une observation.
Les données MAR ont une relation avec d'autres données.
Les données NMAR ne sont pas indépendantes des autres données.

Méthodes pour traiter les données manquantes

Suppression des observations (suppression des lignes avec au moins une valeur manquante).
Imputation (remplacer les valeurs manquantes avec des estimations).
Méthodes d'imputation: par mode, par moyenne, par régression.

Modèles de machine learning non supervisé - Clustering Kmeans

K-Means est un algorithme de clustering.
But : regrouper les observations en clusters similaires.
Entrée : nombre de clusters (k), jeu de données à clusteriser.
Étapes : initialisation des centroïdes, affectation des points, mise à jour des centroïdes, répétition des étapes 2 et 3 jusqu'à convergence.
Sortie : affectation de chaque point à un cluster.

Données non équilibrées

Le déséquilibre de classes peut biaiser les modèles de classification en faveur de la classe majoritaire.

Oversampling et Undersampling

Oversampling: Augmenter le nombre d'échantillons de la classe minoritaire (réplication aléatoire, SMOTE).
Undersampling: Réduire le nombre d'échantillons de la classe majoritaire.

Analyse des données et visualisation

Exploration des données univariées (statistiques, visualisation).
Détection des facteurs les plus importants dans les données.
Utilisation de mesures statistiques comme la moyenne, la médiane et les quantiles, la variance, l'écart-type, l'écart interquartile.

Validation et évaluation du modèle

Test fractionné: Division des données en ensembles d'entraînement et de test.
Validation croisée (k-fold): Division des données en k ensembles, entraînement et test pour chaque ensemble.

Analyse par régression

Détecter les variables explicatives et la variable cible.
Calculer la corrélation.
Normaliser les données.
Appliquer la régression multiple/logistique.
Sélectionner les variables les plus impactantes.
Valider le modèle.

Modèles de classification supervisée - Régression logistique

La régression logistique est une technique de classification binaire.
Fonction sigmoid(z) = 1 / (1 + exp(-z)).
Entraînement : Initialiser les coefficients, itérativement mettre à jour les coefficients, jusqu'à convergence.

Réduction de dimensionnalité

Utilisation de l'analyse fonctionnelle pour réduire la dimensionnalité des données.
Utilisation de l'ACP (Analyse en Composantes Principales).

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Description

Ce quiz aborde les concepts fondamentaux de la méthodologie de recherche liée à l'analyse de données, y compris l'apprentissage automatique et les étapes d'un pipeline de données. Vous découvrirez les différences entre les données étiquetées et non étiquetées, ainsi que l'importance du feedback dans le développement de modèles. Préparez-vous à tester vos connaissances sur ces sujets clés.