Indice VIX — Volatilité Historique
KaggleHistorique de l'indice VIX (CBOE Volatility Index) depuis 1990. Mesure de la volatilité implicite du marché sur 30 jours. Indicateur de sentiment de marché utilisé dans les modèles de risque assurance et bancaire.
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Informations sur les données
7 340
Lignes
5
Colonnes
0
Avis
Variable cible
VIX Close
Licence
CC0 1.0 (domaine public)
Ce que vous pouvez apprendre avec ce dataset
Compétences techniques
- Exploration et analyse de données
- Modélisation prédictive
- Validation croisée et évaluation des modèles
Applications métier
- Analyse de données actuarielles
- Prise de décision data-driven
Visualisations des données
Basées sur les données réelles du dataset
Parcours data complet — de A à Z
Suivez chaque étape du travail data science appliqué sur ce dataset.
Actions concrètes
- Importer le dataset
- Analyser les types et dimensions
- Identifier la variable cible
Librairies & outils
Exemple de code
df = pd.read_csv("dataset.csv")
print(df.shape, df.dtypes)
Actions concrètes
- Gérer les NaN
- Supprimer les outliers
- Encoder les catégories
Librairies & outils
Exemple de code
df.fillna(df.median()) df = df[df["value"] < df["value"].quantile(0.99)]
Actions concrètes
- Statistiques descriptives
- Matrices de corrélation
- Visualisations
Librairies & outils
Exemple de code
import seaborn as sns sns.heatmap(df.corr(), annot=True) df.describe()
Actions concrètes
- Choisir les features
- Entraîner baseline
- Optimiser les hyperparamètres
Librairies & outils
Exemple de code
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor model = GradientBoostingRegressor().fit(X_train, y_train)
Actions concrètes
- Calculer RMSE, MAE, Gini
- Courbes de lift
- SHAP pour l'interprétabilité
Librairies & outils
Exemple de code
from sklearn.metrics import mean_squared_error rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
Actions concrètes
- Rédiger le rapport technique
- Exporter le modèle
- Mettre en place le monitoring
Librairies & outils
Exemple de code
import joblib joblib.dump(model, "model_v1.pkl")
Benchmarks — Performance des modèles
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Modèles
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Notebooks
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Avis de la communauté
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Questions à explorer avec ce dataset
Quelles sont les variables les plus prédictives de la variable cible ?
Existe-t-il des corrélations fortes entre variables pouvant induire de la multicolinéarité ?
Quel algorithme (GLM, GBM, Random Forest) donne les meilleures performances ?
Comment traiter les valeurs aberrantes identifiées dans les statistiques ?
La variable cible nécessite-t-elle une transformation (log, Box-Cox) ?
Quelle stratégie de validation croisée est la plus adaptée ?
Découvrez plus de cas d'usage et méthodologies sur notre page Modélisation
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