Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les données structurées sont des informations organisées selon des modèles ou des formats spécifiques, souvent sous la forme de tables dans des bases de données relationnelles. Cela inclut des champs bien définis comme des dates, des numéros ou des chaînes de caractères. Les données structurées sont facilement analysables, ce qui offre de nombreux avantages pour l'analyse statistique et le traitement automatisé.
Contrairement aux données structurées, les données non structurées ne suivent pas un format prédéfini. Cela inclut des textes libres, des images, des vidéos et des fichiers audio. Traiter et analyser ces données nécessite des technologies avancées comme le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur.
Les sources de données peuvent être multiples et variées : Bases de données internes : informations collectées directement par une entreprise. Sources externes : données disponibles auprès de tiers. Internet et les réseaux sociaux : mines d'informations riches mais souvent non structurées. Capteurs et dispositifs IoT : fournissent des données en temps réel.
Pour collecter des données, différentes méthodes peuvent être employées : Enquêtes et sondages : permettent de recueillir des informations directement auprès des individus. Web scraping : technique d'extraction de données de sites web. API : interfaces utilisées pour accéder automatiquement à des données disponibles en ligne.
Le nettoyage des données est une étape cruciale, visant à corriger ou supprimer les valeurs aberrantes, les incohérences et les données manquantes. Cela garantit que les analyses futures seront fiables et précises. Des outils comme Python (pandas) peuvent grandement faciliter cette tâche.
La transformation des données consiste à convertir les données brutes en formats appropriés pour une analyse plus approfondie. Ceci inclut la normalisation, la standardisation et la regroupement. Ces transformations permettent de rendre les données comparables et d’améliorer la qualité de l'analyse.
En résumé, les bases de l'analyse des données comprennent la connaissance des types de données, les méthodes de collecte et les techniques de préparation. Une compréhension rigoureuse de ces concepts est essentielle pour des analyses de données cohérentes et efficaces.