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5 étapes critiques pour un nettoyage efficace des données
Le nettoyage des données est une première étape très importante de construire une stratégie d’analyse de données. Savoir comment nettoyer vos données peut vous faire gagner d’innombrables heures et même vous éviter de commettre de graves erreurs en sélectionnant les mauvaises données pour préparer votre analyse, ou pire, en tirant les mauvaises conclusions. Découvrez les 5 étapes critiques pour un nettoyage efficace des données.
Les données, c’est le pouvoir. C’est l’une des ressources les plus précieuses dont nous disposons, mais beaucoup ne savent pas comment l’utiliser correctement. La capacité de collecter et de traiter des informations est désormais largement accessible à tous. Cependant, dans notre course pour créer plus de « big data », nous ne devons pas perdre de vue le fait que les données brutes ne signifient rien de particulièrement utile en elles-mêmes. Afin d’utiliser les données, nous devons d’abord les analyser, puis agir en conséquence.
Et le nettoyage des données est la première étape de tout travail d’analyse de données et peut représenter jusqu’à 80 % de votre temps. Sélectionner les mauvaises données peut vous faire perdre du temps et même entraîner de graves erreurs et de fausses conclusions si vous ne faites pas attention à sélectionner les bonnes données pour préparer et analyser vos données.
Nettoyage des données : introduction
Le nettoyage des données est un processus de préparation des données, manuelle ou automatique, dans le but d’améliorer leur qualité et de les rendre aptes à l’analyse. Il implique l’identification et le traitement des données invalides, incomplètes ou incohérentes. Le nettoyage des données est une étape nécessaire dans tout projet d’analyse de données. Alteryx est un outil populaire d’analyse de données et de science des donnéesutilisé de nos jours, Formation Alteryx la certification d’un institut réputé pourrait certainement être un atout précieux..
Il existe de nombreuses approches différentes pour le nettoyage des données. Le plus important est d’être systématique et cohérent dans votre approche. Voici quelques bonnes pratiques pour le nettoyage des données :
Identifiez la source de vos données:Cela vous aidera à déterminer quel type de nettoyage est nécessaire.
Documentez tout :Gardez une trace des étapes que vous prenez pour nettoyer vos données. Cela peut vous aider dans le travail que vous avez fait. Cela vous sera également utile si vous devez revenir en arrière et apporter des modifications ultérieurement.
Être cohérent:Utilisez la même méthode pour gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, etc., dans l’ensemble de votre ensemble de données.
5 méthodes essentielles pour un nettoyage efficace des données
Pour vous assurer de ne pas tirer de mauvaises conclusions, suivez les 5 étapes critiques pour un nettoyage efficace des données.
1. Formatage des données
La première étape du nettoyage des données consiste à évaluer la qualité de vos données. Cela inclut la vérification des valeurs manquantes, des valeurs incorrectes et des incohérences dans le format de vos données. Une fois que vous avez identifié ces problèmes, vous pouvez commencer à nettoyer vos données en apportant des corrections et des modifications de mise en forme.
Il existe plusieurs façons de formater vos données. Une méthode courante consiste à convertir toutes les valeurs en lettres minuscules. Cela garantit qu’il n’y a pas d’incohérences entre les différentes orthographes du même mot. Une autre option consiste à normaliser les dates afin qu’elles soient toutes dans le même format. Cela facilite les calculs sur les dates, comme la recherche de la différence entre deux dates.
Une fois que vous avez effectué toutes les modifications de formatage nécessaires, vous devez enregistrer vos données dans un nouveau fichier.
2. Saisie des données
La saisie des données est l’une des étapes les plus importantes du nettoyage des données. La saisie des données peut être effectuée manuellement ou via un processus automatisé. Lors du choix d’une méthode de saisie de données, il est important de tenir compte de l’exactitude et de l’efficacité de la méthode.
La saisie manuelle des données est souvent plus précise que les méthodes automatisées, mais peut prendre beaucoup de temps. Les méthodes automatisées, telles que la numérisation ou l’utilisation de la reconnaissance optique des caractères, peuvent être plus rapides mais sont souvent moins précises.
Il est important de valider les données après leur saisie pour s’assurer qu’elles sont complètes et exactes. Les erreurs de saisie de données peuvent introduire des inexactitudes dans votre ensemble de données qui peuvent conduire à des résultats incorrects.
Pour éviter les erreurs, il est préférable d’utiliser plusieurs méthodes de saisie des données et de faire réviser les données par un personnel formé pour en vérifier l’exactitude. En suivant ces étapes, vous pouvez vous assurer que votre ensemble de données est propre et précis.
3. Normalisation des données
La normalisation des données est le processus d’organisation des données afin qu’elles puissent être utilisées efficacement dans une base de données. L’objectif de la normalisation des données est de réduire la redondance et d’améliorer l’efficacité du stockage des données. La normalisation implique généralement de diviser les données en plusieurs tables, chacune stockant un type spécifique d’informations. Par exemple, une base de données client peut avoir des tables distinctes pour les informations client, les informations de commande et les informations produit.
La normalisation commence souvent par l’identification des différents types de données stockées dans une base de données. Cela peut être fait en examinant les différents champs de chaque table et en déterminant le type d’informations qu’ils contiennent. Une fois les différents types de données identifiés, ils peuvent être regroupés dans des tableaux distincts. Chaque tableau ne doit alors contenir qu’un seul type d’information.
Une chose importante à garder à l’esprit lors de la normalisation des données est que toutes les relations entre les différents éléments de données doivent être maintenues.
4. Transformation des données
La transformation des données est la procédure dans laquelle les données sont converties à partir d’un format Les tâches courantes de transformation des données incluent :
- Conversion des données d’une base de données relationnelle en un fichier plat
- Conversion de données d’un fichier plat en une base de données relationnelle
- Conversion de données d’un type d’encodage de caractères à un autre (par exemple, ASCII vers UTF-8)
- Conversion de dates d’un format à un autre (par exemple, MM/JJ/AAAA en AAAA-MM-JJ)
- Normalisation ou standardisation des valeurs de données (par exemple, conversion de tous les numéros de téléphone au format E.164)
Il existe de nombreux outils et techniques différents qui peuvent être utilisés pour la transformation des données, en fonction des besoins spécifiques du projet. Quelques exemples d’outils disponibles sont répertoriés ci-dessous : -Langages de script (par exemple, Python, Ruby et Groovy) -Feuilles de style XSLT -Bases de données (par exemple, SQL) -Transformations XML (par exemple, XSLT) -JavaScript (par exemple, avec Node.js) -CSV outils de transformation – manipulation des métadonnées RDBMS Une approche courante consiste à utiliser un langage de script pour écrire et exécuter des règles de transformation. Par exemple, si les données doivent être normalisées, un ensemble de scripts peut être écrit pour gérer chaque cas particulier (par exemple, le format des données, le nombre d’éléments par ligne, etc.). Il existe un certain nombre de frameworks open source qui peuvent vous aider dans cette tâche, notamment Apache NiFi.
5. Agrégation de données
L’agrégation de données est le processus consistant à combiner des données provenant de plusieurs sources en un seul ensemble de données. L’agrégation de données a pour objectif de faciliter l’analyse de grands ensembles de données en réduisant la quantité de données à traiter.
Il existe quelques méthodes différentes qui peuvent être utilisées pour l’agrégation des données, notamment :
- Moyenne : prendre la moyenne de plusieurs valeurs
- Échantillonnage : sélection d’un sous-ensemble de points de données à partir d’un ensemble de données plus vaste
- Fusion : combiner deux ou plusieurs ensembles de données en un seul ensemble de données
La méthode que vous utiliserez dépendra du type de données avec lesquelles vous travaillez et de vos objectifs d’analyse. Une erreur courante lors de l’agrégation des données consiste à supposer que toutes les valeurs ont la même importance alors que certaines valeurs peuvent être plus représentatives que d’autres. Il est important d’examiner attentivement la méthode qui répondra le mieux à vos besoins avant d’agréger vos données.
La moyenne de la moyenne, ou valeur moyenne dans un exemple de jeu de données, est la somme de toutes les valeurs divisée par le nombre de valeurs. La moyenne est la mesure la plus courante de la tendance centrale et est utilisée lorsque les données tendent à être symétriques autour d’une valeur centrale. En d’autres termes, c’est le nombre qui représente le point médian entre toutes les valeurs de votre ensemble de données. La moyenne peut être calculée avec ou sans valeurs aberrantes.
Conclusion
Le nettoyage des données est une étape importante dans tout processus d’analyse de données. Il est important de comprendre les différentes méthodes de nettoyage des données et quand les utiliser. En suivant les étapes décrites dans cet article, vous pouvez vous assurer que vos données sont propres et prêtes pour l’analyse.
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