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Des informations sur les clients aux dossiers des employ茅s, les entreprises accumulent une multitude de 诲辞苍苍茅别蝉, mais toutes ne sont pas utiles. La redondance, les erreurs et l'obsolescence entachent les 诲辞苍苍茅别蝉 et les font para卯tre 芦聽sales聽禄.聽

Le data cleaning est la premi猫re 茅tape de la pr茅paration des 诲辞苍苍茅别蝉 pour la Business Intelligence (BI). Ce processus s'apparente 脿 la remise en ordre d'une pi猫ce en d茅sordre. Le d茅sencombrement permet de trouver plus facilement ce dont on a besoin, tout comme le data cleaning permet de d茅couvrir des informations pr茅cieuses et de garantir la pr茅cision de l'analyse.

Examinons plus en d茅tail les tenants et les aboutissants du data cleaning afin de vous aider 脿 mieux comprendre sa fonction et son r么le.

En quoi consiste le data cleaning?

Le data cleaning (ou nettoyage de 诲辞苍苍茅别蝉) consiste 脿 茅liminer les 诲辞苍苍茅别蝉 inexactes, r茅p茅titives ou non valides d'un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉. Le data cleaning est g茅n茅ralement effectu茅 manuellement par un ing茅nieur ou un technicien en 诲辞苍苍茅别蝉 ou automatis茅 脿 l'aide d'un logiciel.

Pourquoi le data cleaning est-il important ?

Selon Gartner, une soci茅t茅 de conseil en gestion, les organisations subissent un co没t annuel moyen de 12,9 millions de dollars en cons茅quence directe d'une qualit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉 m茅diocre [闭.听

Des 诲辞苍苍茅别蝉 propres et de qualit茅 simplifient l'interpr茅tation et l'utilisation des fichiers de 诲辞苍苍茅别蝉 dans diverses applications commerciales, telles que les ventes, le marketing et les rapports financiers. Des 诲辞苍苍茅别蝉 de haute qualit茅 sont 茅galement pertinentes pour l'entra卯nement des mod猫les d'apprentissage automatique, car des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 d'entra卯nement de mauvaise qualit茅 peuvent entra卯ner des r茅sultats ou des pr茅dictions inexacts.聽

6 茅tapes pour nettoyer les 诲辞苍苍茅别蝉

Le data cleaning peut s'av茅rer complexe. Cependant, le fait de le diviser en objectifs plus petits simplifie le processus. Les 茅tapes suivantes vous permettront d'obtenir un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 plus propre.聽

1. 脡valuer la qualit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉.

Commencez par examiner vos 诲辞苍苍茅别蝉 pour v茅rifier leur qualit茅 et signaler les probl猫mes aux analystes. Il s'agit notamment d'identifier les relations entre les 茅l茅ments de 诲辞苍苍茅别蝉 et de collecter des statistiques sur les ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 afin de mettre au jour les incoh茅rences.

2. Supprimez les entr茅es en double ou inappropri茅es.

脡liminez les 诲辞苍苍茅别蝉 redondantes de vos ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 gr芒ce 脿 des techniques de d茅duplication des 诲辞苍苍茅别蝉, telles que la d茅duplication en ligne et la d茅duplication post-traitement. En outre, recherchez les points de 诲辞苍苍茅别蝉 non pertinents susceptibles d'avoir un impact n茅gatif sur votre/vos ensemble(s) de 诲辞苍苍茅别蝉. Par exemple, si votre 茅tude porte sur les pr茅f茅rences en mati猫re de restauration rapide, la suppression des 诲辞苍苍茅别蝉 inappropri茅es et hors sujet, telles que les choix de restaurants gastronomiques, peut permettre d'obtenir un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 plus concis et plus pertinent.聽

3. Corrigez les erreurs structurelles.

Assurez-vous que les colonnes de votre base de 诲辞苍苍茅别蝉 sont uniformes en termes de type de 诲辞苍苍茅别蝉. Cela peut impliquer le maintien d'un format de date, d'un format num茅rique ou d'une unit茅 de mesure coh茅rents dans l'ensemble de vos 诲辞苍苍茅别蝉. En outre, v茅rifiez et normalisez l'utilisation des abr茅viations. Par exemple, si 芦聽France聽禄 et 芦聽FR聽禄 d茅signent la m锚me entit茅, le fait de les normaliser dans un format coh茅rent peut contribuer 脿 r茅duire l'ambigu茂t茅.

4. 脡liminez les valeurs aberrantes.聽

Les valeurs aberrantes sont des valeurs inhabituelles dans vos 诲辞苍苍茅别蝉. Bien que les valeurs aberrantes puissent am茅liorer la compr茅hension de l'ensemble d'茅chantillons dans des sc茅narios sp茅cifiques, elles ne sont pas toujours b茅n茅fiques. En effet, les valeurs aberrantes peuvent introduire une variance extr锚me des 诲辞苍苍茅别蝉, ce qui conduit 脿 des conclusions fauss茅es et inexactes. Par exemple, dans un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 sur le trafic mensuel d'un site web, les pics de trafic occasionnels sont des valeurs aberrantes pr茅cieuses pour identifier le contenu populaire. Cependant, lors d'analyses g茅n茅rales telles que le calcul du trafic moyen, ces valeurs aberrantes doivent 锚tre exclues pour des raisons de pr茅cision.

5. V茅rifier les 诲辞苍苍茅别蝉 manquantes.聽

Les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent 脿 partir des 诲辞苍苍茅别蝉. Ils identifient des mod猫les, des relations et des tendances au sein des 诲辞苍苍茅别蝉, qu'ils utilisent pour prendre des d茅cisions et faire des pr茅dictions bas茅es sur les 诲辞苍苍茅别蝉. Lorsqu'elles ne sont pas v茅rifi茅es, les 诲辞苍苍茅别蝉 manquantes peuvent involontairement affecter les performances des algorithmes d'apprentissage automatique.聽

Prenons l'exemple d'une enqu锚te sur les salaires dans laquelle certains participants ont omis d'indiquer leurs revenus, ce qui entra卯ne des 诲辞苍苍茅别蝉 manquantes. Pour g茅rer cette situation, vous avez la possibilit茅 d'exclure l'ensemble des r茅ponses de ces participants, d'estimer leur revenu sur la base de facteurs tels que leur niveau d'茅tudes et leur profession, ou d'indiquer l'absence de 诲辞苍苍茅别蝉 sur le revenu. Ces strat茅gies ne sont pas sans d茅faut, mais elles sont essentielles pour att茅nuer l'impact sur l'analyse globale des 诲辞苍苍茅别蝉.聽

6. Valider les 诲辞苍苍茅别蝉 nettoy茅es聽

La derni猫re 茅tape consiste 脿 valider l'exactitude et la fiabilit茅 de votre ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 nettoy茅es. Pour ce faire, utilisez des scripts permettant de comparer l'ensemble des 诲辞苍苍茅别蝉 脿 une base de 诲辞苍苍茅别蝉 de r茅f茅rence ou id茅ale.

Avantages du data cleaning聽

Voici quelques avantages notables du data cleaning :聽

• L'affinement des 诲辞苍苍茅别蝉 dans les syst猫mes de gestion de la relation client et de vente am茅liore l'efficacit茅 du marketing et des ventes.

• Des 诲辞苍苍茅别蝉 propres r茅duisent le risque de ruptures de stock, de livraisons incorrectes et d'autres probl猫mes commerciaux, ce qui permet de r茅aliser des 茅conomies.

• L'茅limination des erreurs r茅currentes dans les ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 gr芒ce au data cleaning permet aux 茅quipes informatiques de se concentrer sur des t芒ches strat茅giques plut么t que sur la maintenance r茅p茅titive.

Les d茅fis du data cleaning聽

Les obstacles courants au data cleaning sont les suivants :聽

• Des d茅p么ts de 诲辞苍苍茅别蝉 s茅par茅s au sein d'une organisation peut entraver les processus de data cleaning.

• Le data cleaning dans des syst猫mes complexes avec divers types de 诲辞苍苍茅别蝉, telles que des 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es, semi-structur茅es et non structur茅es, est 脿 la fois laborieux et co没teux.

• L'ajout de valeurs manquantes n'est pas toujours possible.

Data cleaning et formatage de 诲辞苍苍茅别蝉 brutes : Quelle est la diff茅rence ?聽

Le data cleaning consiste 脿 supprimer les 诲辞苍苍茅别蝉 non pertinentes de votre ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉, tandis que le formatage de 诲辞苍苍茅别蝉 brutes consiste 脿 convertir les 诲辞苍苍茅别蝉 dans un format ou une structure diff茅rente. Le formatage de 诲辞苍苍茅别蝉 brutes est 茅galement appel茅e 芦聽data wrangling聽禄.聽

Les deux m茅thodes ont des objectifs diff茅rents. Le data cleaning am茅liore la pr茅cision, tandis que le formatage de 诲辞苍苍茅别蝉 brutes facilite la mod茅lisation des 诲辞苍苍茅别蝉. En r猫gle g茅n茅rale, le nettoyage pr茅c猫de le traitement des 诲辞苍苍茅别蝉.聽

Le nettoyage automatis茅 des 诲辞苍苍茅别蝉 est-il toujours avantageux ?聽

Les outils de nettoyage automatis茅 des 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent acc茅l茅rer vos analyses. Toutefois, malgr茅 des solutions logicielles efficaces et rentables, il se peut que des processus manuels doivent persister dans vos flux de travail. En effet, l'automatisation est rarement une solution universelle.聽

Prenons l'exemple d'un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 dont les dates de naissance sont manquantes. Malgr茅 une formation pouss茅e, les m茅thodes automatis茅es d'intelligence artificielle (IA) ou d鈥檃pprentissage automatique peuvent avoir du mal 脿 pr茅dire ou 脿 combler ces lacunes avec pr茅cision. En revanche, un humain peut d茅duire les dates de naissance manquantes sur la base des 诲辞苍苍茅别蝉 disponibles ou d'informations externes.

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