Préparation des données
2.3. Préparation des données
La préparation des données est une étape cruciale dans l'analyse des données. Elle comprend deux sousétapes principales : le nettoyage des données et la transformation des données. Ces étapes permettent de convertir les données brutes en un format utilisable pour l'analyse.
2.3.1. Nettoyage des données
Le nettoyage des données est l'étape où l’on identifie et corrige les erreurs, les incohérences ou les valeurs manquantes. Cette étape est essentielle pour garantir la qualité et la précision des analyses. Voici quelques techniques courantes utilisées dans le nettoyage des données :
- Identification des valeurs aberrantes : Ces valeurs peuvent fausser les résultats de l'analyse.
- Suppression des doublons : Les données en double peuvent surreprésenter certaines informations.
- Gestion des valeurs manquantes : Cela peut inclure la suppression des lignes avec des valeurs manquantes ou l'imputation de ces valeurs en utilisant des méthodes statistiques.
- Correction des incohérences : Par exemple, s'assurer que les noms de catégories ou de variables sont cohérents et uniques.
2.3.2. Transformation des données
Une fois les données nettoyées, elles peuvent nécessiter des transformations pour être prêtes à l'analyse. La transformation des données peut inclure :
- Normalisation : Cette technique permet de mettre toutes les données sur une échelle commune, ce qui est souvent nécessaire pour les algorithmes de machine learning.
- Encodage de variables catégorielles : Les données catégorielles doivent souvent être converties en format numérique pour être utilisées dans les modèles d'analyse.
- Création de nouvelles variables : Il peut être utile de combiner ou de transformer des variables existantes pour créer de nouvelles variables plus pertinentes pour l'analyse, par exemple en calculant des taux ou des indices.
- Agrégation des données : Cela comprend la consolidation des données de plusieurs sources ou la sommation des données sur des périodes de temps spécifiques.
- Réduction de dimensionnalité : Parfois, il est nécessaire de réduire le nombre de variables pour simplifier les modèles d'analyse et améliorer les performances. Des techniques comme l'analyse en composantes principales (ACP) peuvent être utilisées à cet effet.
Ces étapes de préparation des données ont pour objectif d'assurer que les données sont prêtes, propres et appropriées pour l'utilisation dans diverses techniques d'analyse de données qui suivront.