Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
Dans le processus de scoring client, la qualité des données est cruciale pour garantir la fiabilité des modèles. Nettoyage et normalisation des données sont des étapes fondamentales pour éliminer les erreurs et assurer une cohérence des informations.
Le nettoyage des données consiste à : Identifier et corriger les erreurs dans les données (ex: valeurs manquantes, doublons, incohérences). Supprimer les enregistrements dupliqués qui peuvent fausser les analyses. Remplir ou éliminer les valeurs manquantes à l'aide de différentes techniques comme la moyenne, la médiane ou des modèles de prédiction.
Par exemple, si une base de données client contient plusieurs enregistrements pour le même individu avec différentes informations de contact, il est essentiel de fusionner ces enregistrements pour éviter les biais.
La normalisation vise à transformer les données dans un format standardisé, facilitant ainsi leur utilisation dans des modèles de scoring. La normalisation peut inclure : La mise à l’échelle des variables numériques pour qu'elles soient comparables. Cela peut se traduire par le passage des valeurs à une même échelle (ex: une plage de [0, 1]). La conversion des formats de date pour qu’ils soient homogènes. La codification des variables catégoriques en variables numériques.
Un exemple courant est de convertir les dates au format JJ/MM/AAAA en format AAAAMMJJ pour une meilleure manipulation informatique et homogénéité.
Une donnée incorrecte ou mal formatée peut engendrer des modèles biaisés ou incorrects, affectant les décisions basées sur ces modèles. Le nettoyage et la normalisation garantissent que les données utilisées pour le scoring sont précises et utilisables.
Il est souvent utile d'automatiser ces processus via des scripts ou des outils spécialisés afin de réduire le temps nécessaire et minimiser les erreurs humaines.
En conclusion, bien que ces étapes peuvent sembler fastidieuses, elles sont indispensables pour la création de modèles de scoring robustes et fiables.