NumPy: Le Couteau Suisse de l'Analyse de Données pour Entreprises

Introduction: Une Journée chez LumaTech [Fiction]

Imaginez-vous arriver un lundi matin chez LumaTech, une entreprise de taille moyenne spécialisée dans la fabrication et la vente de luminaires intelligents. Sarah, la nouvelle analyste de données, est assise à son bureau, entourée de tableaux Excel et de rapports Power BI. Son responsable, Thomas, vient de lui confier une mission cruciale : optimiser la chaîne d’approvisionnement en analysant deux années de données de production, de ventes et de logistique.

« Le comité de direction attend les résultats pour vendredi. Les fichiers sont énormes et nos outils habituels rament, » explique Thomas, l’air préoccupé. « On a besoin d’identifier rapidement les tendances et de créer des simulations pour l’avenir. »

Sarah sourit légèrement. « Ne t’inquiète pas, j’ai ce qu’il faut, » dit-elle en ouvrant son environnement Python. « NumPy va nous sauver. »

Vous vous demandez peut-être, tout comme Thomas à ce moment-là: « NumPy? Comment une bibliothèque Python peut-elle remplacer nos outils d’analyse habituels? » Suivez-moi dans cette aventure où vous découvrirez comment NumPy peut transformer votre façon d’analyser les données en entreprise.

Qu’est-ce que NumPy et pourquoi l’adopter?

NumPy (Numerical Python) est une bibliothèque fondamentale pour le calcul scientifique en Python. Elle offre une alternative puissante aux tableurs traditionnels grâce à son efficacité dans la manipulation de grandes quantités de données numériques.

Avant de plonger dans les détails techniques, comparons les approches:

Aspect	Excel	Power BI	Python sans NumPy	Python avec NumPy
Manipulation de données	Tableaux, formules, Power Query	Power Query, DAX, modèles de données	Listes, dictionnaires, boucles	Arrays multidimensionnels
Calculs vectoriels	Formules matricielles (limitées)	DAX (optimisé pour les agrégations)	Boucles explicites (lentes)	Opérations vectorielles rapides
Performance	Bonne pour petits/moyens datasets	Optimisé pour gros volumes	Lente sans librairies	Très rapide (C optimisé)
Visualisation	Graphiques intégrés	Dashboards interactifs	Matplotlib/Seaborn (à coder)	Nécessite d’autres librairies
Apprentissage	Facile pour débutants	Courbe modérée (DAX/M)	Syntaxe basique mais explicite	Requiert compréhension des arrays
Utilisation typique	Reporting simple/analyse ad-hoc	Business Intelligence/Reporting	Scripting/automatisation générale	Calcul scientifique/ML
Opérations statistiques	Fonctions de base (MOYENNE, etc.)	DAX/statistiques intégrées	Bibliothèque `statistics`	Fonctions optimisées (moyenne, SD)
Gestion des NaN	Gestion manuelle (SIERREUR, etc.)	DAX gère les blanks	Gestion manuelle	`np.nan`, fonctions dédiées
Indexation	Références de cellules (A1, B2)	Colonnes dans des tables	Index de listes/dictionnaires	Indexation avancée (slicing, masks)
Volume de données	Limité (~1M lignes max)	Gère bien des millions de lignes	Dépend de la RAM (mais lent)	Optimisé pour gros volumes
Vitesse de calcul	Correcte (mais ralentit si lourd)	Rapide avec compression/dictionnaires	Lente (interprété, boucles)	Très rapide (vectorisé en C)
Reproductibilité	Difficile (dépend des clics)	Moyenne (dépend des sources)	Excellente (scripts rejouables)	Excellente (scripts + versioning)
Automatisation	Macros VBA (peu moderne)	Power Automate/API (limité)	Scripts/Pipelines (très flexible)	Scripts intégrables dans des workflows

Voici une estimation des volumes de données que chaque outil peut gérer sur un PC avec 8 Go de RAM, en tenant compte des limites pratiques (performances, fluidité, etc.) :

Aspect	Excel	Power BI	Python sans NumPy	Python avec NumPy
Volume conseillé	100 000 – 300 000 lignes	1 – 5 millions de lignes	500 000 – 2M lignes (dépend du type)	1 – 10 millions de lignes
Limite pratique	~1 million (lent, instable)	10+ millions (avec optimisations)	~5M (extrêmement lent)	50M+ (si données numériques)
Explication	Excel 64 bits peut ouvrir 1M de lignes, mais devient lent (calculs/graphiques).	Compression VertiPaq et mode DirectQuery pour les très gros volumes.	Gestion manuelle en mémoire (listes/dicts) → inefficace.	Stockage optimisé (contigu en mémoire) + calculs vectorisés.
Exemple	Un fichier avec 500 000 lignes et 10 colonnes (~50 Mo) peut planter lors de l’application de filtres.	Un dataset de 3M lignes avec agrégations DAX peut utiliser 6-7 Go de RAM.	Charger un CSV de 1M lignes × 20 colonnes peut prendre 1-2 Go de RAM.	Calcul de moyenne sur 10M de valeurs : 0.1 seconde avec NumPy vs 10 secondes en Python pur.

Sarah, notre analyste chez LumaTech, doit traiter des millions de points de données sur la production, la logistique et les ventes. Voyons comment NumPy transforme son approche.

Installation et premiers pas

Si vous souhaitez suivre les exemples, commencez par installer NumPy:

# Installation via pip

pip install numpy

# Importation

import numpy as np

Structure de base: le tableau NumPy (ndarray)

Contrairement aux listes Python standard, NumPy utilise des tableaux homogènes (tous les éléments sont du même type) et contigus en mémoire, ce qui les rend extrêmement efficaces.

# Création d’un tableau à partir d’une liste

ventes_mensuelles = np.array([125000, 131000, 142000, 153000, 162000,
                              171000, 168000, 155000, 149000, 162000,
                              177000, 189000])

# Affichage des dimensions

print(f"Dimensions: {ventes_mensuelles.shape}")

print(f"Type des données: {ventes_mensuelles.dtype}")

Situation chez LumaTech

Sarah doit analyser les ventes de luminaires par modèle, par région et par mois. Avec Excel, elle aurait dû créer plusieurs tableaux croisés dynamiques, mais avec NumPy, elle peut facilement manipuler des données multidimensionnelles:

# Création d’un tableau multidimensionnel représentant les ventes

# Structure: [modèle, région, mois]

ventes = np.zeros((5, 4, 12)) # 5 modèles, 4 régions, 12 mois

# Remplissage avec des données fictives (en situation réelle, importées d’un fichier)

ventes = np.random.randint(100, 1000, size=(5, 4, 12))

# Accès aux ventes du modèle 2, région 1, pour le mois de mars

mars_mod2_reg1 = ventes[1, 0, 2]

print(f"Ventes en mars pour le modèle 2 dans la région 1: {mars_mod2_reg1}")

Création de tableaux: les méthodes essentielles

NumPy offre de nombreuses façons de créer des tableaux adaptés à différentes situations d’entreprise:

# Tableau rempli de zéros (parfait pour initialiser des compteurs)

stock_initial = np.zeros(50) # Stock initial pour 50 produits

# Tableau rempli de uns (utile pour les facteurs multiplicatifs)

facteurs_ajustement = np.ones(12) # Facteurs mensuels

# Séquence régulière (idéale pour les périodes)

mois = np.arange(1, 13) # Numéros des mois de 1 à 12

# Séquence avec intervalle spécifique (parfaite pour les prévisions)

previsions_trimestrielles = np.linspace(100000, 150000, 4) # 4 valeurs équidistantes

# Création de matrice identité (utile pour l’isolation de variables)

matrice_transition = np.eye(5) # Matrice 5x5 pour modéliser les transitions entre états

Application chez LumaTech

Sarah utilise ces fonctions pour modéliser la production de luminaires:

# Initialisation d’un tableau de production mensuelle pour 5 modèles

production = np.zeros((5, 12))

# Définition d’objectifs de production linéairement croissants pour le modèle 1

production[0] = np.linspace(500, 800, 12)

# Ajout d’une saisonnalité (plus forte production en hiver) pour le modèle 2

mois = np.arange(12)

production[1] = 600 + 200 * np.sin(np.pi * mois / 6)

print("Production prévue pour le modèle 1:", production[0])

print("Production prévue pour le modèle 2:", production[1])

Opérations mathématiques: la puissance de la vectorisation

Là où NumPy brille vraiment par rapport à Excel ou au Python standard, c’est dans les opérations vectorisées (appliquées élément par élément) sans boucles explicites.

# Calcul de la croissance mensuelle en pourcentage

ventes_mensuelles = np.array([125000, 131000, 142000, 153000, 162000,
                              171000, 168000, 155000, 149000, 162000,
                              177000, 189000])

croissance = (ventes_mensuelles[1:] - ventes_mensuelles[:-1]) / ventes_mensuelles[:-1] * 100

print("Croissance mensuelle (%):", croissance)

# Application d’une fonction à tous les éléments

cout_production = np.array([85000, 89000, 96000, 103000, 108000,
                            114000, 112000, 104000, 101000, 109000,
                            118000, 126000])

marge_brute = (ventes_mensuelles - cout_production) / ventes_mensuelles * 100

print("Marge brute mensuelle (%):", marge_brute)

# Statistiques descriptives

# Moyenne

print(f"Vente moyenne: {np.mean(ventes_mensuelles)}")

# Médiane

print(f"Vente médiane: {np.median(ventes_mensuelles)}")

# Écart-type

print(f"Écart-type: {np.std(ventes_mensuelles)}")

# Vente minimale

print(f"Vente minimale: {np.min(ventes_mensuelles)}")

# Vente maximale

print(f"Vente maximale: {np.max(ventes_mensuelles)}")

Chez LumaTech: analyse de rentabilité

Sarah doit évaluer la rentabilité par produit et région. Avec NumPy, cette tâche devient simple:

# Prix de vente unitaire par modèle

prix_vente = np.array([120, 180, 250, 310, 450])

# Coût unitaire par modèle

cout_unitaire = np.array([80, 110, 160, 190, 270])

# Calcul de la marge brute par modèle (en %)

marge_par_modele = (prix_vente - cout_unitaire) / prix_vente * 100

print("Marge brute par modèle (%):", marge_par_modele)

# Calculer le chiffre d’affaires total par modèle à travers toutes les régions et tous les mois

ca_par_modele = np.sum(ventes, axis=(1, 2)) * prix_vente

print("Chiffre d'affaires total par modèle:", ca_par_modele)

# Calculer le bénéfice total

benefice_total = np.sum((prix_vente.reshape(5, 1, 1) - cout_unitaire.reshape(5, 1, 1)) * ventes)

print(f"Bénéfice total prévu: {benefice_total} €")

Indexation et découpage: trouver l’aiguille dans la botte de foin

NumPy offre des capacités puissantes pour extraire précisément les données dont vous avez besoin:

# Sélection basique

t1_ventes = ventes_mensuelles[:3] # Ventes du premier trimestre

print("Ventes T1:", t1_ventes)

# Masques booléens

mois_forts = ventes_mensuelles > 160000

print("Mois avec ventes > 160K:", mois_forts)

print("Valeurs des mois forts:", ventes_mensuelles[mois_forts])

# Indexation conditionnelle

print("Mois avec marge > 32%:", np.where(marge_brute > 32)[0] + 1); # +1 car les indices commencent à 0

# Indexation multi-dimensionnelle

meilleures_ventes_regions = np.argmax(ventes, axis=2); # Mois avec les meilleures ventes par modèle et région

print("Meilleurs mois de vente par modèle et région:\n", meilleures_ventes_regions)

Chez LumaTech: identifier les opportunités

Sarah utilise l’indexation avancée pour identifier des opportunités commerciales:

# Identifier les combinaisons modèle/région avec les meilleures performances

meilleures_combinaisons = np.where(np.sum(ventes, axis=2) > 8000)

modeles_performants = meilleures_combinaisons[0]

regions_performantes = meilleures_combinaisons[1]

print("Combinaisons modèle/région à fort potentiel:")

for i in range(len(modeles_performants)):
    print(f"Modèle {modeles_performants[i]+1} dans la Région {regions_performantes[i]+1}")

# Identifier les modèles qui sous-performent

seuil_performance = np.percentile(np.sum(ventes, axis=(1, 2)), 20) # 20% inférieur

modeles_faibles = np.where(np.sum(ventes, axis=(1, 2)) < seuil_performance)[0]

print(f"Modèles à revoir: {modeles_faibles+1}")

Transformation de forme: voir les données sous tous les angles

La capacité à restructurer les données est essentielle pour l’analyse:

# Restructuration d’un tableau

ventes_reshaped = ventes.reshape(20, 12) # Regrouper modèles et régions, garder les mois

print("Nouvelle forme:", ventes_reshaped.shape)

# Transposition

ventes_transpose = ventes.transpose(2, 0, 1) # Réorganiser en [mois, modèle, région]

print("Forme transposée:", ventes_transpose.shape)

# Ajout d’un axe (utile pour le broadcasting)

prix_reshape = prix_vente[:, np.newaxis, np.newaxis] # Forme (5, 1, 1)

# Maintenant on peut facilement multiplier avec ventes de forme (5, 4, 12)

ca = prix_reshape * ventes

Chez LumaTech: analyse temporelle

Sarah utilise ces techniques pour comparer les tendances mensuelles:

# Tendance mensuelle toutes régions et tous modèles confondus

tendance_mensuelle = np.sum(ventes, axis=(0, 1))

print("Tendance mensuelle globale:", tendance_mensuelle)

# Calcul des parts de marché mensuelles par modèle

ventes_mensuelles_par_modele = np.sum(ventes, axis=1) # Somme sur les régions

ventes_mensuelles_totales = np.sum(ventes_mensuelles_par_modele, axis=0) # Total par mois

parts_marche = ventes_mensuelles_par_modele / ventes_mensuelles_totales.reshape(1, 12) * 100

for i in range(5):
    print(f"Évolution part de marché modèle {i+1} (%): {parts_marche[i]}")

Agrégation et statistiques: extraire les informations clés

NumPy excelle dans le calcul de statistiques sur de grands ensembles de données:

# Calculs d’agrégation par axe

# Ventes par modèle

ventes_par_modele = np.sum(ventes, axis=(1, 2))

# Ventes par région

ventes_par_region = np.sum(ventes, axis=(0, 2))

# Ventes par mois

ventes_par_mois = np.sum(ventes, axis=(0, 1))

# Statistiques avancées

print("Coefficient de variation par modèle:", np.std(ventes, axis=(1, 2)) / np.mean(ventes, axis=(1, 2)))

print("Croissance moyenne entre le T1 et T4:", np.mean(ventes[:,:,9:12] / ventes[:,:,0:3]))

# Percentiles

seuils = np.percentile(ventes.flatten(), [25, 50, 75, 90])

print("Distribution des ventes (25%, 50%, 75%, 90%):", seuils)

Chez LumaTech: segmentation de la performance

# Évaluation de la régularité des ventes par région

regularite = np.std(ventes, axis=2) / np.mean(ventes, axis=2)

print("Coefficient de variation par modèle et région:\n", regularite)

# Régions avec les ventes les plus stables (faible coefficient de variation)

regions_stables = np.argmin(regularite, axis=1)

print("Région la plus stable pour chaque modèle:", regions_stables + 1)

# Analyser les corrélations entre modèles (tendances de vente similaires)

correlations = np.zeros((5, 5))

for i in range(5):

    for j in range(5):

        if i != j:

            ventes_i = np.sum(ventes[i], axis=0) # Ventes du modèle i par mois

            ventes_j = np.sum(ventes[j], axis=0) # Ventes du modèle j par mois

            correlation = np.corrcoef(ventes_i, ventes_j)[0, 1]

            correlations[i, j] = correlation

print("Matrice de corrélation entre modèles:\n", correlations)

Combinaison de tableaux: fusion des données

Fusionner des données de sources différentes est une tâche courante en entreprise:

# Concaténation

q1_ventes = np.random.randint(100, 500, size=(5, 4, 3)) # Ventes T1

q2_ventes = np.random.randint(200, 600, size=(5, 4, 3)) # Ventes T2

s1_ventes = np.concatenate((q1_ventes, q2_ventes), axis=2) # Fusion S1

print("Forme du tableau S1:", s1_ventes.shape)

# Empilement (stacking)

modele1_ventes = ventes[0]

modele2_ventes = ventes[1]

comparaison = np.stack((modele1_ventes, modele2_ventes))

print("Forme du tableau de comparaison:", comparaison.shape)

# Division (splitting)

trimestres = np.split(ventes, 4, axis=2) # Diviser en 4 trimestres

print("Ventes du premier trimestre - forme:", trimestres[0].shape)

Chez LumaTech: intégration des données de coûts

# Données de coûts logistiques par région et par mois

couts_logistique = np.random.randint(5000, 15000, size=(4, 12))

# Données de coûts de production par modèle et par mois

couts_production = np.random.randint(10000, 50000, size=(5, 12))

# Expansion pour aligner les dimensions

# Coûts logistiques

couts_logistique_expanded = couts_logistique.reshape(1, 4, 12) # Forme (1, 4, 12)

# Coûts de production

couts_production_expanded = couts_production.reshape(5, 1, 12) # Forme (5, 1, 12)

# Broadcasting automatique pour créer un tableau de coûts combinés

couts_totaux = couts_production_expanded + couts_logistique_expanded

print("Dimensions des coûts totaux:", couts_totaux.shape)

Fonctions mathématiques avancées: modélisation et prévision

NumPy intègre de nombreuses fonctions mathématiques utilisables directement sur les tableaux:

# Modélisation de la saisonnalité

mois = np.arange(12)

saisonnalite = 1 + 0.2 * np.sin(2 * np.pi * mois / 12)

print("Facteurs de saisonnalité:", saisonnalite)

# Calcul de croissance exponentielle (prévisions)

taux_croissance_mensuel = 0.03

base_ventes = 10000

previsions = base_ventes * np.exp(taux_croissance_mensuel * np.arange(24))

print("Prévisions sur 24 mois:\n", previsions)

# Calcul de moyenne mobile (tendance)

ventes_mensuelles = np.random.randint(80000, 120000, size=24)

fenetre = 3

poids = np.ones(fenetre) / fenetre

moyenne_mobile = np.convolve(ventes_mensuelles, poids, mode='valid')

print("Moyenne mobile sur 3 mois:", moyenne_mobile)

Chez LumaTech: modélisation de la demande

# Composantes de la prévision de demande pour un nouveau produit

tendance = np.linspace(200, 500, 12) # Croissance linéaire

saisonnalite = 1 + 0.3 * np.sin(np.pi * np.arange(12) / 6) # Pic en hiver et été

evenements = np.ones(12)

evenements[[2, 8]] = 1.2 # Promotions prévues en mars et septembre

# Modèle multiplicatif

prevision_demande = tendance * saisonnalite * evenements

print("Prévision de demande pour le nouveau produit:", prevision_demande.astype(int))

# Simuler différents scénarios de croissance

scenarios = np.array([0.01, 0.03, 0.05]) # Taux de croissance mensuelle: faible, moyen, élevé

base = prevision_demande[-1] # Partir de la dernière prévision

mois_supplementaires = 12

previsions_scenarios = np.zeros((3, mois_supplementaires))

for i, taux in enumerate(scenarios):
    previsions_scenarios[i] = base * np.cumprod(np.full(mois_supplementaires, 1 + taux))

print("Scénario optimiste (12 mois):", previsions_scenarios[2].astype(int))

Algèbre linéaire: pour les analyses complexes

NumPy intègre des fonctions d’algèbre linéaire essentielles pour les analyses avancées:

# Résolution d’un système d’équations

# Exemple: trouver la contribution de chaque canal marketing

# Équations:

# 1000 = 10*x + 5*y + 2*z (janvier)
# 1200 = 12*x + 6*y + 3*z (février)
# 1500 = 8*x + 10*y + 6*z (mars)

coefficients = np.array([

    [10, 5, 2],
    [12, 6, 3],
    [8, 10, 6]

])

resultats = np.array([1000, 1200, 1500])

contribution_canaux = np.linalg.solve(coefficients, resultats)

print("Contribution par canal marketing:", contribution_canaux)

# Décomposition en valeurs propres (analyse des facteurs principaux)

matrice_correlation = np.array([

    [1.0, 0.8, 0.3],
    [0.8, 1.0, 0.5],
    [0.3, 0.5, 1.0]

])

valeurs_propres, vecteurs_propres = np.linalg.eig(matrice_correlation)

print("Valeurs propres:", valeurs_propres)

print("Vecteurs propres:", vecteurs_propres)

Chez LumaTech: optimisation du mix produit

# Optimisation du mix produit

# Variables: quantités à produire de chaque modèle

# Contraintes:

# – Temps de production (heures)
# – Matière première disponible (kg)
# – Capacité de stockage (unités)

# Matrice des contraintes par unité produite (temps, matière, volume stockage)

contraintes_unitaires = np.array([

    [2, 4, 6, 8, 10], # heures par unité pour chaque modèle
    [3, 5, 7, 9, 12], # kg par unité
    [1, 1, 2, 2, 3] # emplacements de stockage par unité

])

# Limites totales disponibles

limites = np.array([1000, 1500, 400]) # heures, kg, emplacements

# Profit par unité

profit_unitaire = np.array([40, 70, 90, 120, 180])

# Fonction simplifiée pour estimer la production optimale

# (dans un cas réel, on utiliserait scipy.optimize.linprog)

ratios = profit_unitaire / contraintes_unitaires

meilleur_ratio_par_contrainte = np.argmax(ratios, axis=1)

print("Modèle le plus rentable par contrainte:")

for i, contrainte in enumerate(["temps", "matière", "stockage"]):

    print(f"- Pour la contrainte {contrainte}: Modèle {meilleur_ratio_par_contrainte[i]+1}")

Génération aléatoire: simulation et tests

NumPy facilite la création de simulations pour tester des scénarios:

# Génération de valeurs aléatoires

np.random.seed(42) # Pour reproductibilité

# Simulation de ventes journalières (distribution normale)

moyenne_ventes = 500

ecart_type = 80

ventes_journalieres = np.random.normal(moyenne_ventes, ecart_type, size=90) # 3 mois

print("Ventes journalières moyennes simulées:", np.mean(ventes_journalieres))

# Simulation de ruptures de stock (distribution de Poisson)

taux_rupture = 3 # 3 ruptures par mois en moyenne

ruptures = np.random.poisson(taux_rupture, size=12)

print("Ruptures de stock par mois:", ruptures)

# Simulation Monte Carlo pour estimer le profit annuel

n_simulations = 1000

profits = np.zeros(n_simulations)

for i in range(n_simulations):

    # Simuler des ventes avec incertitude

    ventes_sim = np.random.normal(ventes.mean(), ventes.std() * 0.1, size=ventes.shape)

    # Calculer le profit (simplifié)

    cout_moyen = 0.6 # 60% du prix de vente

    profit_sim = np.sum(ventes_sim) * (1 - cout_moyen)

    profits[i] = profit_sim

print(f"Profit annuel estimé: {np.mean(profits):.2f} ± {np.std(profits):.2f}")

print(f"Intervalle de confiance 95%: [{np.percentile(profits, 2.5):.2f}, {np.percentile(profits, 97.5):.2f}]")

Chez LumaTech: analyse de risque

# Simulation de scénarios pour l’analyse de risque sur un nouveau projet

cout_projet = 1000000

economie_annuelle_esperee = 350000

duree_projet = 5 # ans

# Incertitudes

variation_cout = 0.2 # +/- 20%

variation_economie = 0.3 # +/- 30%

# Simulations Monte Carlo

n_simulations = 10000

npv = np.zeros(n_simulations)

taux_actualisation = 0.08

for i in range(n_simulations):

    # Simuler les coûts et économies avec incertitude

    cout_reel = cout_projet * (1 + np.random.uniform(-variation_cout, variation_cout))

    economies = np.zeros(duree_projet)

    for j in range(duree_projet):

        # Les économies varient chaque année

        economies[j] = economie_annuelle_esperee * (1 + np.random.uniform(-variation_economie, variation_economie))

    # Calculer la VAN

    flux = -cout_reel + economies

    facteurs_actualisation = 1 / np.power(1 + taux_actualisation, np.arange(duree_projet + 1))

    npv[i] = np.sum(flux * facteurs_actualisation[1:])

print(f"VAN moyenne: {np.mean(npv):.2f} €")

print(f"Probabilité de VAN positive: {np.sum(npv > 0) / n_simulations * 100:.1f}%")

print(f"VAN au risque 10%: {np.percentile(npv, 10):.2f} €")

Entrées/Sorties: intégration avec d’autres outils

NumPy s’intègre facilement avec d’autres formats de données:

# Sauvegarde et chargement de données NumPy

np.save('ventes_2024.npy', ventes)

ventes_chargees = np.load('ventes_2024.npy')

# Export vers CSV

np.savetxt('ventes_mensuelles.csv', ventes_mensuelles, delimiter=',')

# Import depuis CSV

donnees_importees = np.loadtxt('ventes_mensuelles.csv', delimiter=',')

Chez LumaTech: transition depuis Excel

# Import de données depuis Excel (en pratique, on utiliserait pandas)

# Simulons cela avec des données aléatoires

excel_data = np.random.randint(100, 1000, size=(100, 5)) # 100 lignes, 5 colonnes

# Nettoyage des données (remplacement des valeurs manquantes simulées par -1)

excel_data_nettoyees = np.where(excel_data < 150, np.nan, excel_data)

valeurs_moyennes = np.nanmean(excel_data_nettoyees, axis=0)

excel_data_complete = np.where(np.isnan(excel_data_nettoyees),

                                np.tile(valeurs_moyennes, (excel_data.shape[0], 1)),

                                excel_data_nettoyees)

print("Moyennes par colonne après nettoyage:", np.mean(excel_data_complete, axis=0))

Conclusion

En conclusion, NumPy s’impose comme un outil incontournable pour toute entreprise souhaitant exploiter efficacement ses données. Sa puissance de calcul, sa flexibilité et son écosystème riche en font une fondation solide pour développer des solutions d’analyse de données sur mesure. Que vous soyez une PME cherchant à optimiser vos processus ou une grande entreprise déployant des modèles d’apprentissage automatique complexes, NumPy offre les fonctionnalités nécessaires pour transformer vos données brutes en informations stratégiques.

L’adoption de NumPy représente un investissement minimal en termes de ressources, mais peut générer des retours considérables en matière d’efficacité opérationnelle et de prise de décision. Dans un monde économique où la donnée est souvent qualifiée de « nouvel or noir », s’équiper des bons outils pour l’exploiter n’est plus une option, mais une nécessité. NumPy, avec sa communauté active et son développement continu, est prêt à accompagner votre entreprise dans sa transformation numérique, aujourd’hui et pour les années à venir.

Pour en savoir plus, plongez dans la documentation officielle.

NumPy Cheat Sheet : – Référence rapide pour l’entreprise

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NumPy: Le Couteau Suisse de l’Analyse de Données pour Entreprises