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L’analyse exploratoire des données (EDA) est un processus qui résume les caractéristiques d’un ensemble de données à l’aide de méthodes visuelles pour révéler des tendances, détecter des anomalies et guider le nettoyage, la sélection de modèles et l’analyse des données à l’aide d’outils comme Python, R et Tableau.
L'inférence causale est une approche méthodologique utilisée pour déterminer les relations de cause à effet entre les variables, cruciale dans les sciences pour comprendre les mécanismes causaux au-delà des corrélations et faire face à des défis tels que les variables de confusion.
La modélisation prédictive est un processus sophistiqué en science des données et en statistiques qui prévoit les résultats futurs en analysant les tendances des données historiques. Elle utilise des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des modèles permettant de prédire des tendances et des comportements dans des secteurs comme la finance, la santé et le marketing.
Le R-carré ajusté est une mesure statistique utilisée pour évaluer la qualité d'ajustement d'un modèle de régression, en tenant compte du nombre de prédicteurs afin d'éviter le surapprentissage et de fournir une évaluation plus précise des performances du modèle.
La régression linéaire est une technique analytique fondamentale en statistiques et en apprentissage automatique, modélisant la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. Réputée pour sa simplicité et son interprétabilité, elle est essentielle pour l’analytique prédictive et la modélisation des données.
La régression logistique est une méthode statistique et d'apprentissage automatique utilisée pour prédire des résultats binaires à partir de données. Elle estime la probabilité qu'un événement se produise en fonction d'une ou plusieurs variables indépendantes, et est largement appliquée dans la santé, la finance, le marketing et l'IA.
