Le nettoyage des données est un maillon indispensable dans l’ensemble du processus d’analyse des données : la qualité des données est directement liée au résultat de leur analyse.
Le nettoyage de données, ou le Data Cleaning, vient souvent après la collecte de données (voir la figure ci-dessous). Les étapes de ce processus ne sont pas toujours les mêmes et varient d’une base de données à l’autre. Qu’est-ce que le nettoyage des données ? Pourquoi est-il si important ? Quelles sont les étapes courantes du nettoyage des données ?
Définition du nettoyage des données
Le nettoyage des données est le processus de correction des erreurs identifiables dans les fichiers de données. Il inclut la vérification de la cohérence des données, le traitement des valeurs aberrantes (ou manquantes), les informations en double, etc …
Pourquoi le nettoyage des données ?
Le processus de nettoyage des données est une étape essentielle avant toute analyse. Dans la plupart des cas, en raison de nombreuses sources de collecte, les données peuvent être inexactes, incohérentes et redondantes. Mais il est impossible de fournir des données avec certaines anomalies à un algorithme de machine learning. Le nettoyage des données est donc la première, et la plus importante, étape de la création d’un modèle d’apprentissage automatique efficace, ou de toute autre analyse.
En effet, les données constituent l’un des actifs les plus précieux de l’entreprise. Une gestion correcte (ou incorrecte) des données aura un impact énorme sur son succès.
Quelles sont les étapes courantes du nettoyage des données ?
Après avoir importé les données dans un outil de traitement, il est important de les inspecter, de comprendre les champs et les informations qui les décrivent. Il est recommandé d’extraire une partie des données et d’utiliser des méthodes de visualisation manuelles pour avoir une compréhension intuitive et pour détecter certains problèmes.
Bien que chaque type de données nécessite un type de nettoyage particulier, les étapes courantes répertoriées ici constituent un bon point de départ :
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Les valeurs manquantes
Le problème le plus courant concerne les valeurs manquantes. Il existe de nombreuses façons de les traiter. Par exemple :
- Déterminer la plage des valeurs manquantes : Formuler des stratégies en fonction du rapport manquant et de l’importance du champ.
- Supprimer les champs inutiles : Attention, il est fortement recommandé de sauvegarder chaque étape du nettoyage.
- Remplir le contenu manquant : En utilisant les connaissances des domaines des données, ou bien avec les indicateurs de position (moyenne, médiane, mode …), ou une estimation plus complexe.
Détection des valeurs aberrantes
Il existe des méthodes d’analyses statistiques pour identifier les valeurs d’erreurs ou les valeurs aberrantes possibles, telles que l’analyse des écarts et la détection des valeurs qui ne suivent pas l’équation de distribution. L’outil de visualisation le plus utilisé pour détecter les valeurs aberrantes (les Outliers) est la Boxplot : Elle représente graphiquement la distribution de données.
Élimination des doublons
Les enregistrements ayant la même valeur d’attribut dans la base de données sont considérés comme des enregistrements en double, ou redondants, et sont fusionnés en un seul enregistrement. Ce phénomène se produit lorsqu’on combine des ensembles de données provenant de plusieurs sources, ou lorsque l’on reçoit des données du client.
Bien que le nettoyage des données soit essentiel pour le succès continu de toute organisation, il est également confronté à ses propres défis. Pour toute maintenance continue, le processus de nettoyage des données est coûteux, et il prend du temps.
Grâce à l’expertise en analyse des données, l’équipe du Groupe Merval aide ses clients à nettoyer des données sur les points de vente de toutes les enseignes de la Grande Distribution, pour obtenir des données de qualité optimale, qui leur permettent de bénéficier d’informations fiables, indispensables à leurs prises de décisions commerciales.
