1 Importation des Données
Source des données
Téléverser un fichier
Prévisualisation des données
| ID | Âge | Revenu | Genre | Score |
|---|---|---|---|---|
| 001 | 32 | 45,200 | M | 78.5 |
Paramètres d'import
2 Nettoyage des Données
Valeurs manquantes
32 valeurs manquantes détectées
Valeurs extrêmes
8 outliers détectés
Types de données
1 colonne mal typée
Variables nettoyées
| Variable | Type | Problèmes | Action | Statut |
|---|---|---|---|---|
| Âge | Numérique | 2 valeurs manquantes | Remplacer par médiane | Nettoyé |
3 Configuration de l'Analyse
Variables sélectionnées
Objectifs d'analyse
Requêtes d'analyse
Quelle est la relation entre l'âge et le revenu?
Analyser la corrélation et générer un scatter plot
Ajouter une nouvelle requête
4 Résultats & Visualisations
Corrélation Âge-Revenu
Scatter plot montrant la relation positive entre l'âge et le revenu
Coefficient de Pearson: 0.68 (p < 0.001)
Distribution de l'âge
Histogramme montrant la distribution normale de l'âge
Moyenne: 42.3, Écart-type: 12.7
Tests statistiques
| Test | Hypothèse | Statistique | Valeur p | Conclusion |
|---|---|---|---|---|
| Test t | Moyenne revenu > 40,000 | t = 3.24 | 0.0012 | Significatif |
5 Rapport Complet d'Analyse
Rapport d'Analyse Automatisé
Analyse des Données: Rapport Final
Date de génération: 15 juin 2023
1. Introduction
Ce rapport présente les résultats d'une analyse automatique effectuée sur un ensemble de données contenant des informations démographiques et financières. L'objectif était d'explorer les relations entre les variables et de tester des hypothèses spécifiques.
2. Données analysées
- Variables numériques: Âge, Revenu, Score
- Variables catégorielles: Genre
- Taille de l'échantillon: 1,200 observations
3. Principaux résultats
Analyse descriptive: La moyenne d'âge est de 42.3 ans (É-T=12.7) avec un revenu moyen de 45,200€. La distribution de l'âge suit approximativement une loi normale.
Analyses relationnelles: Il existe une corrélation positive significative entre l'âge et le revenu (r=0.68, p<0.001), indiquant que les personnes plus âgées tendent à avoir des revenus plus élevés.
Tests d'hypothèses: Le test t confirme que le revenu moyen est significativement supérieur à 40,000€ (p=0.0012).
4. Visualisations clés
5. Conclusion
L'analyse révèle des relations significatives entre les variables démographiques et financières. Les résultats suggèrent que l'âge est un facteur important dans la détermination du revenu. Ces insights pourraient être utilisés pour des analyses plus poussées ou des prédictions.
Recommandations:
- Envisager une analyse par genre pour explorer d'éventuelles différences
- Construire un modèle de régression pour prédire le revenu
- Collecter des données supplémentaires sur l'éducation et la profession
