Qu’est-ce que Seaborn ?
Seaborn est une bibliothèque Python utilisée pour créer des graphiques statistiques.
Elle repose sur Matplotlib, une autre bibliothèque de visualisation, mais propose une interface plus simple.
Seaborn facilite la création de graphiques clairs, lisibles et adaptés à l’analyse de données complexes.
Elle est largement utilisée en science des données, en intelligence artificielle et dans les projets d’analyse métier.
À quoi sert Seaborn ?
Seaborn permet de mieux comprendre des données grâce à des représentations visuelles.
Les graphiques aident à détecter des tendances, des corrélations ou des anomalies rapidement.
C’est un outil clé dans les phases d’exploration et de présentation de données.
Des profils techniques comme les data scientists, analystes ou ingénieurs machine learning l’utilisent au quotidien.
Comment fonctionne Seaborn ?
Seaborn s’utilise en langage Python. Il fonctionne bien avec les structures de données issues de la bibliothèque Pandas.
L’utilisateur choisit le type de graphique souhaité (courbe, histogramme, heatmap…) puis fournit les données en entrée.
Seaborn propose des fonctions simples comme sns.lineplot() ou sns.heatmap(), avec peu de code à écrire.
Il applique par défaut un style graphique professionnel, ce qui évite de régler manuellement l’apparence.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un recruteur peut utiliser Seaborn pour visualiser la répartition des candidatures par compétence ou par région.
Un responsable RH peut comparer les niveaux de rémunération par service avec un boxplot.
Un CEO peut suivre l’évolution des ventes par produit, mois par mois, avec un graphique en ligne.
Un data scientist peut analyser la corrélation entre l’âge et les performances dans un modèle de prédiction.
Un étudiant peut l’utiliser pour présenter ses résultats dans un projet de fin d’études en data science.
Différences avec des notions proches
Matplotlib est la base sur laquelle Seaborn repose. Il est plus flexible, mais plus complexe à configurer.
Plotly est une autre bibliothèque de visualisation, orientée vers l’interactif et le web, mais plus lourde à utiliser.
Excel ou Google Sheets permettent aussi de faire des graphiques, mais sont bien moins puissants pour des grands jeux de données.
Seaborn se distingue donc par sa simplicité, sa lisibilité et sa capacité à gérer des données quantitatives avancées.