Durée: 12 mois
Rubrique: Chief Revenue Officers (CRO) ou Directeurs des Revenus
La collected de données est une étape cruciale dans le processus de prévision des ventes, cependant, ces données brutes peuvent souvent contenir des erreurs, des incohérences et des valeurs manquantes. Ainsi, le nettoyage et la validation des données deviennent essentiels pour assurer l'exactitude et la fiabilité de la prévision des ventes.
Le nettoyage des données consiste à identifier et corriger ou supprimer les erreurs et incohérences présentes dans les jeux de données. Voici les étapes clés du processus de nettoyage:
On peut remplacer les valeurs manquantes par des moyennes, utiliser des modèles de prévision pour les estimer, ou simplement les supprimer si leur proportion est faible.
Détection et correction des erreurs :
Mise en place de règles de validation (comme les doublons) pour s'assurer que les données sont uniformes et précises.
Normalisation et standardisation :
Une fois les données nettoyées, la validation permet de vérifier que les données sont correctes et prêtes à être utilisées pour la prévision. Voici quelques techniques de validation :
Séparer les données en ensembles de formation et de test pour vérifier la précision des données prétraitées.
Validation par inspection visuelle :
Utiliser des graphiques et des visualisations pour repérer des anomalies visuelles dans les données.
Vérifications de cohérence :
En conclusion, le nettoyage et la validation des données sont des étapes cruciales pour garantir que les prévisions basées sur ces données soient fiables et précises. Un jeu de données propre et validé est la base d'une prévision des ventes efficace.