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📊 Analyse Statistique et Analyse de Données avec Python Bienvenue dans ce dépôt ! Vous trouverez ici des analyses statistiques et explorations de données en Python, accompagnées de visualisations et d'exemples d'utilisation de bibliothèques populaires.

📌 Contenu du Dépôt

📂 Exploratory_Analysis/ → Études statistiques et exploration des données 📂 Visualizations/ → Graphiques avec Matplotlib et Seaborn 📂 Statistical_Models/ → Analyses avec statsmodels et tests statistiques 📂 Machine_Learning/ → Premières approches en ML avec scikit-learn

Packages Utilisés

Voici la liste des packages Python utilisés dans ce projet :

  • pandas : pour la manipulation et l'analyse de données.
  • Pandas
  • matplotlib : pour la création de visualisations statiques.
  • seaborn : pour les visualisations statistiques plus avancées et esthétiques.
  • numpy : pour les calculs numériques.
  • scipy : pour les fonctions statistiques avancées.
  • statsmodels : pour les modèles statistiques.
  • scikit-learn : pour le machine learning et l'analyse prédictive.

📊 Exemples de Visualisation Quelques extraits des analyses disponibles dans ce dépôt :

Scatterplt

Packages Utilisés Voici la liste des packages Python utilisés dans ce projet :

pandas : pour la manipulation et l'analyse de données. Pandas matplotlib : pour la création de visualisations statiques. seaborn : pour les visualisations statistiques plus avancées et esthétiques. numpy : pour les calculs numériques. scipy : pour les fonctions statistiques avancées. statsmodels : pour les modèles statistiques. scikit-learn : pour le machine learning et l'analyse prédictive. Installation Pour installer les packages nécessaires, vous pouvez utiliser pip. Voici comment installer les packages un par un :

pip install pandas pip install matplotlib pip install seaborn pip install numpy pip install scipy pip install statsmodels pip install scikit-learn