Bienvenue dans votre outil d'analyse de données

Comment Procéder ?

Cliquez sur "Commencer l'analyse" puis sur l'icône de téléchargement. Sélectionnez vos fichiers (CSV, XLSX) à importer.

Pourquoi cette étape ?

C'est le point de départ. Une fois chargés, l'outil analyse automatiquement la structure des données et leur type, vous préparant pour le nettoyage.

Comment Procéder ?

Après le chargement, allez à la page "Nettoyage". Utilisez les boutons pour visualiser la moyenne, les villes et les statistiques descriptives.

Concepts Clés

Le Point de Rosée est crucial pour l'humidité. La différence T-PR (Température moins Point de Rosée) est un indicateur de la saturation de l'air. Une petite différence signifie beaucoup d'humidité.

Comment Procéder ?

Allez à la page Visualisation. Choisissez les colonnes que vous voulez comparer (ex: Température vs Humidité) pour générer des graphiques.

Concepts Clés

Les Couleurs et Catégories sont utilisées pour segmenter vos données, par exemple, afficher les points de données par ville ou par type d'événement pour identifier des tendances spécifiques.

Comment Procéder ?

Allez à la page Modélisation. Sélectionnez une colonne cible (la variable que vous voulez prédire, ex: "Température") et lancez le modèle pour obtenir une prédiction.

Concepts Clés

Le Coefficient R² (ou Coefficient de Détermination) est le score que vous devez surveiller. Un R² de 1 (ou 100%) signifie que votre modèle prédit parfaitement les résultats. Plus il est proche de 1, meilleur est votre modèle.

La Corrélation mesure la relation entre deux variables : proche de +1 signifie qu'elles augmentent ensemble ; proche de -1 signifie que l'une augmente pendant que l'autre diminue.