Nettoyage et transformation des données
2.3. Nettoyage et transformation des données
L'étape de nettoyage et de transformation des données est cruciale dans le processus de l'analyse prédictive. Sans un nettoyage adéquat, les données peuvent contenir des erreurs, des valeurs manquantes, ou des valeurs aberrantes qui peuvent fausser les résultats de l'analyse. La transformation, quant à elle, permet de convertir les données brutes en un format utilisable pour les modèles prédictifs.
Nettoyage des données
Le nettoyage des données consiste à identifier et corriger ou éliminer les erreurs dans les données recueillies :
- Identification des valeurs manquantes : Repérer les champs de données où les informations sont absentes et décider d'une stratégie pour les traiter, comme l'imputation (remplacement des valeurs manquantes par une valeur estimée) ou la suppression des lignes/colonnes concernées.
- Correction des erreurs : Détecter et corriger les incohérences ou les erreurs de saisie dans les données. Par exemple, corriger les erreurs typographiques ou les valeurs illogiques comme une date de naissance future.
- Suppression des doublons : Identifier et éliminer les enregistrements dupliqués pour éviter la surreprésentation d'une donnée particulière.
- Gestion des valeurs aberrantes : Détecter et décider de la pertinence des valeurs extrêmes qui pourraient fausser les analyses. Ces valeurs peuvent être corrigées ou supprimées du jeu de données.
Transformation des données
La transformation des données implique plusieurs techniques pour modifier les données brutes afin de les adapter aux modèles analytiques :
- Normalisation : Ajuster les valeurs de données pour qu'elles se situent dans un intervalle commun, souvent entre 0 et 1. Ceci est particulièrement utile pour les algorithmes de machine learning qui sont sensibles à l'échelle des données.
- Encodage des variables catégorielles : Convertir les variables qualitatives en valeurs numériques. Par exemple, transformer "Oui" et "Non" en 1 et 0.
- Création de variables dérivées : Générer de nouvelles variables à partir des variables existantes pour mieux capturer les nuances des données. Par exemple, à partir d'une date de naissance, créer une variable "Âge".
- Réduction de la dimensionnalité : Utiliser des techniques comme l'Analyse en Composantes Principales (ACP) pour réduire le nombre de variables tout en conservant autant d'information que possible.
Importance du nettoyage et de la transformation
Une donnée propre et bien transformée est essentielle pour la performance des modèles analytiques. Les erreurs et les incohérences dans les données peuvent entraîner des prédictions biaisées ou incorrectes, tandis que des données bien préparées permettent de construire des modèles plus robustes et plus précis.