Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'étape de nettoyage des données est cruciale dans le processus d'analyse des données. Elle consiste à traiter les données brutes pour en éliminer les erreurs, les incohérences et les valeurs manquantes, afin de rendre les données prêtes pour l'analyse. Cette étape garantit que les analyses produites seront de haute qualité et fiables.
Lorsque les données sont collectées, elles peuvent contenir divers types d'anomalies :
Identification des valeurs manquantes: Il est essentiel de repérer les valeurs manquantes. Ceci peut être fait via des logiciels comme Excel, Python (avec pandas), ou R. Une fois identifiées, plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour traiter ces valeurs, comme l'imputation, la suppression des lignes ou des colonnes, ou l'utilisation de valeurs par défaut.
Élimination des duplicatas: Les enregistrements en double sont identifiés et supprimés. Cela peut être fait manuellement dans de petites bases de données ou en utilisant des scripts automatisés pour de plus grands ensembles de données.
Traitement des valeurs aberrantes: Les valeurs aberrantes peuvent considérablement influencer les analyses. Elles doivent être identifiées à l'aide d'analyses statistiques ou de visualisation (comme les graphiques de dispersion), puis traitées selon la nature de l'anomalie correction, imputation, ou suppression.
Correction des incohérences: Ces incohérences peuvent résulter d'erreurs humaines ou de l'intégration de données provenant de différentes sources. Par exemple, les dates peuvent être formatées différemment, ou les unités de mesure peuvent varier. Une normalisation des données est nécessaire pour assurer leur cohérence.
Validation des données: Après le nettoyage, il est vital de valider les données pour vérifier que les étapes de nettoyage ont été correctement effectuées.
L'étape de nettoyage des données est un investissement nécessaire pour assurer la qualité des analyses ultérieures. Un bon nettoyage garantit que vos décisions basées sur les données sont fondées et robustes.
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