Analyse exploratoire des données sur Databricks : outils et techniques

L'analyse exploratoire des données (EDA) sur Databricks utilise des outils d'analyse et de visualisation intégrés dans Databricks SQL et Databricks Runtime pour résumer les ensembles de données, repérer les problèmes et évaluer la préparation à l'analyse.

Qu'est-ce que l'EDA et pourquoi est-ce utile ?

L'analyse exploratoire des données (EDA) comprend des méthodes d'exploration des ensembles de données pour résumer leurs principales caractéristiques et identifier tout problème avec les données. En utilisant des méthodes statistiques et des visualisations, vous pouvez en apprendre davantage sur un jeu de données afin de déterminer s'il est prêt pour l'analyse et d'éclairer les techniques à appliquer pour la préparation des données. L'EDA peut également influencer les algorithmes que vous choisissez d'appliquer pour l'entraînement des modèles de ML.

Quels sont les outils EDA dans Databricks ?

Databricks dispose d'outils d'analyse et de visualisation intégrés à la fois dans Databricks SQL et dans Databricks Runtime. Pour une liste illustrée des types de visualisations disponibles dans Databricks, consultez Types de visualisations de notebook et d'éditeur SQL.

EDA dans Databricks SQL

Voici quelques articles utiles sur la visualisation des données et les outils d'exploration dans Databricks SQL :

• Visualiser les requêtes et créer un tableau de bord
• Créer des visualisations de données

EDA dans Databricks Runtime

Databricks Runtime fournit un environnement pré-construit qui contient des bibliothèques d'exploration de données populaires déjà installées. Vous pouvez consulter la liste des bibliothèques intégrées dans les notes de version.

De plus, les articles suivants présentent des exemples d’outils de visualisation dans Databricks Runtime :

• Créez des visualisations de données dans les notebooks Databricks.
• Tutoriel : techniques d'EDA utilisant les Notebooks Databricks

Dans un notebook Python Databricks, vous pouvez combiner SQL et Python pour explorer les données. Lorsque vous exécutez du code dans une cellule de langage SQL dans un notebook Python, les résultats de la table sont automatiquement mis à disposition en tant que DataFrame Python. Pour plus de détails, consultez Explorez les résultats des cellules SQL dans les notebooks Python.