Data Munging : le processus pour Nettoyer et Préparer les Données

PARTAGER L’ARTICLE SUR 

Data Munging : le processus pour Nettoyer et Préparer les Données Data Munging
PARTAGER L’ARTICLE SUR

Introduction

Le processus de data munging permet essentiellement d’apporter des modifications aux ensembles de données afin d’en tirer des résultats significatifs. De nos jours, les entreprises s’appuient de plus en plus sur les données. Il est très intéressant que nous ayons accès à plus de données que jamais auparavant. Qu’il s’agisse de données de vente, d’informations financières ou de tout autre type de chiffres bruts, les organisations ont besoin de moyens de les transformer en informations exploitables. 

Avec des données plus nombreuses et de meilleure qualité, il nous sera beaucoup plus facile d’élaborer des modèles, d’obtenir des informations et de prendre des mesures. Cependant, il n’est pas du tout facile d’extraire de la valeur de toutes les données en raison de leur diversité. Pour obtenir ces informations, cependant, il ne suffit pas de travailler avec les données telles qu’elles sont. Les organisations doivent d’abord les transformer. 

Guide de recherche exploratoire

Mener une recherche exploratoire semble difficile, mais un guide efficace peut vous aider. 

Qu’est-ce que le data munging ?

Dans l’analyse des données, le munging ou data wrangling désigne le processus de nettoyage et de transformation des données brutes dans le format souhaité, généralement pour faciliter une analyse ou une visualisation plus poussée. Le data munging peut être effectué en Python ou R, mais il peut également être effectué avec un tableur. 

Lorsque vous prenez une entrée et que vous la modifiez dans un format qu’un logiciel ou une application peut comprendre, il s’agit de data munging. Cela aide à nettoyer les ensembles de données désordonnées. Par exemple, disons que les données sont au format JSON et que vous voulez qu’elles s’exécutent correctement dans un programme Python, vous devrez d’abord procéder à un peu de munging. 

Le data munging est essentiel pour déterminer la qualité globale des données. C’est l’une des trois compétences sexy du data geek et, elle est répertoriée comme un processus pénible de nettoyage, d’analyse et de vérification des données avant qu’elles ne soient prêtes à être analysées. C’est particulièrement pénible lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données. Ce processus implique souvent beaucoup d’essais et d’erreurs qui prennent beaucoup de temps. 

Quel est l’Objectif du Data Munging ?

Data Munging : le processus pour Nettoyer et Préparer les Données Data Munging

L’objectif principal du data munging est de prendre des données brutes et de les préparer pour les utiliser dans une analyse. Il permet de préparer des ensembles de données afin qu’ils puissent être exploités par des outils de reporting ou des algorithmes d’apprentissage automatique. C’est une tâche assez fastidieuse, tant pour les ordinateurs que pour les humains. 

Il s’agit d’une étape de prétraitement dans le processus d’exploration des données. D’autre part, si elle est effectuée correctement, elle peut créer une base solide pour le traitement futur des données. 

Processus de data munging

Data Munging : le processus pour Nettoyer et Préparer les Données Data Munging

Avant de pouvoir utiliser les données collectées, vous devez vous assurer qu’elles sont dans le bon format pour soutenir l’analyse. Le data munging est généralement effectué lors de l’analyse de grands ensembles de données et peut prendre beaucoup de temps. Il comprend des tâches telles que la suppression des valeurs manquantes de l’ensemble de données, la fusion de plusieurs ensembles de données en une seule table et la conversion de types de données incompatibles en types compatibles les uns avec les autres. 

Le processus de data munging peut être décomposé en trois étapes : prétraitement, enrichissement et validation. 

  • Prétraitement des données 

Le prétraitement des données comprend la découverte et la transformation des données. Pour le data munging, il faut d’abord découvrir ou localiser les données. Une fois les données collectées et localisées, elles doivent être nettoyées. Le nettoyage des données comprend l’élimination des données incomplètes ou inexactes, la suppression des informations inutiles, l’unification des formats incohérents, la détection et la réparation des altérations, le remplissage des valeurs manquantes, etc. Une fois les données nettoyées, elles sont transformées en de nouvelles formes compatibles avec le traitement en aval. 

  • Enrichissement des données 

Dans le processus d’enrichissement des données, les données nettoyées et transformées sont transformées en informations significatives et précises. Le type de données que vous extrayez de l’ensemble de données actuel a un impact important sur l’enrichissement. Cela implique également de localiser des sources d’information extérieures afin d’élargir la portée des données existantes. 

  • Validation des données 

La validation des données est la dernière étape du processus de data munging. Il est important de rechercher les incohérences et les erreurs qui survenus au cours du processus de transformation, ainsi que toute corruption de données causée par un dysfonctionnement ou une erreur informatique. En outre, assurez-vous que tous les champs sont remplis avec des valeurs valides. Les données sont maintenant prêtes à être utilisées. 

Découvrez le logiciel d’enquête Voxco en action avec une démonstration gratuite.

Avantages du Data Munging

Le data munging aidera à préparer et à manipuler les données avant que les spécialistes des données ne procèdent à une analyse rigoureuse. Il existe de nombreux avantages du data munging, tels que : 

  • Il augmente l’efficacité, 
  • Les résultats finaux sont plus précis. 
  • Accès à des données de qualité. 
  • Cela conduit à des décisions basées sur les données. 

L’avenir du Data munging

Data Munging : le processus pour Nettoyer et Préparer les Données Data Munging

Dans le monde d’aujourd’hui axé sur les données, il devient extrêmement important de donner un sens aux données que nous générons quotidiennement. De nombreux programmes analytiques dépendent d’ensembles de données propres pour fonctionner correctement. En tant que telles, de nombreuses entreprises font appel à des professionnels du data munging qui nettoient les ensembles de données désordonnées. 

Avec l’énorme volume de données, le data munging est devenu un élément crucial de l’analyse de données. Après tout, à quoi servent les données si elles ne peuvent pas être interprétées correctement ? Il faut faire preuve d’ingéniosité pour transformer les données dans des formats appropriés, puis extraire les informations nécessaires à l’accomplissement de la tâche. 

Heureusement, il existe aujourd’hui d’excellents logiciels disponibles qui rendent ce genre de tâches beaucoup plus faciles que jamais. Le passage à une méthode automatisée de data munging peut aider à libérer du temps pour les scientifiques des données en supprimant un grand nombre des processus de préparation des données qui prennent beaucoup de temps, ce qui leur permet de se concentrer sur ce qui compte réellement.