SHARE THE ARTICLE ON
Le nettoyage des données semble être un terme amusant, mais c’est l’une des étapes les plus importantes de l’analyse et de la science des données. Si vous étudiez des données qui n’ont pas été nettoyées correctement, vous pourriez penser que vous avez des informations intéressantes alors qu’en réalité, vous n’avez rien d’autre que des informations inutiles pour la suite de vos projets.
Le nettoyage des données, ou épuration des données, est le processus de détection et de correction des incohérences dans les données pour s’assurer qu’elles sont « propres » et prêtes à être utilisées dans les applications. Il est extrêmement important de s’assurer que les ensembles de données sont aussi précis que possible, car toute erreur peut avoir un sérieux impact sur la qualité des processus d’analyse et de prise de décision.
C’est pourquoi il est important de se familiariser avec ce processus qui peut aider à minimiser les risques et à maximiser la précision lors de l’analyse de grands volumes d’informations.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut aider.
Le nettoyage des données est un processus de détection et de correction de données incohérentes ou inexactes. C’est un processus qui se produit avant certaines tâches d’analyse de données. Il s’agit de supprimer les erreurs de saisie de données des enregistrements. Certains types courants d’erreurs de données sont des enregistrements incomplets, des valeurs incorrectes ou incohérentes et des enregistrements en double. Ces erreurs peuvent être éliminées en utilisant diverses techniques telles que la vérification de l’exhaustivité, la détection des incohérences et la suppression des doublons.
Le nettoyage des données est le fondement de la science des données. Il aide à maintenir et à gérer la qualité des données. Les données peuvent devenir inutilisables au fil du temps si elles ne sont pas correctement gérées. Cela peut entraîner des rapports incorrects, des informations non enregistrées et des problèmes de prise de décisions commerciales basées sur les données disponibles.
Les données peuvent être désordonnées. Le nettoyage des données comprend des méthodes pour assurer l’exactitude des données. Cela implique des processus qui garantissent que toutes les données stockées dans une base de données sont exactes, cohérentes et prêtes à l’emploi.
Avant que les entreprises puissent utiliser leurs données pour la prise de décision ou l’analyse, elles doivent d’abord nettoyées les erreurs ou les incohérences. Si ce n’est pas fait avec soin, de mauvaises données peuvent avoir un impact négatif sur les décisions et conduire à de mauvaises conclusions.
Ce processus permet d’assurer l’intégrité des données en identifiant les erreurs qui peuvent exister dans les données brutes non organisées. Les erreurs sont inévitables lors de la collecte d’informations provenant de différentes sources, mais peuvent être supprimées efficacement avec des outils appropriés pour assurer l’exactitude.
Les données sont précieuses, car elles donnent aux entreprises un aperçu de leurs clients, fournissant des informations inestimables pour améliorer leurs services. Avec autant de données disponibles, il est essentiel que les entreprises fassent confiance aux données avec lesquelles elles travaillent. Le nettoyage des données est un processus important qui garantit que les données sont complètes et précises pour fournir des informations claires sur les décisions commerciales et les relations avec les clients.
Le nettoyage des données se concentre généralement sur la suppression des erreurs, telles que les entrées en double ou les inexactitudes, des bases de données ou des fichiers. Il aide les entreprises à nettoyer leurs données afin qu’elles puissent tirer des conclusions commerciales plus précises. Il peut également aider les entreprises à éviter les coûts associés à la reprise et à la non-conformité. La chose la plus importante à retenir à propos du nettoyage des données est qu’il permettra à l’entreprise d’économiser du temps et de l’argent.
Le nettoyage des données renforce l’intégrité des données. Les données « sales » conduisent à une mauvaise stratégie commerciale, tandis que les données « propres » peuvent améliorer la précision, l’efficacité et gagner un avantage sur les concurrents.
Découvrez le logiciel d’enquête Voxco en action avec une démo gratuite.
Le processus de suppression de données incomplètes ou incorrectes d’un ensemble de données implique souvent la fusion d’enregistrements qui se chevauchent, en déterminant les valeurs appropriées pour les données manquantes. Cela peut prendre beaucoup de temps. Le nettoyage et l’organisation des données sont la composante la moins intéressante du travail des scientifiques des données. Des données propres, d’autre part, assureront le bon fonctionnement de l’entreprise.
Voici un bref aperçu du processus de nettoyage des données.
Étape 1 – Identifier les données en double ou non pertinentes
La première étape de tout processus de nettoyage des données consiste à identifier les données à nettoyer. Cela semble simple, mais en fait, identifier ce qui doit être nettoyé est souvent plus complexe que de nettoyer réellement les données.
Étape 2 – Supprimer ou corriger les données
C’est à ce moment-là que le processus de nettoyage commence réellement. Il est temps d’éliminer les doublons et les données inutiles des bases de données et de corriger toute inexactitude mineure dans les données, telles que des valeurs manquantes ou la fusion d’enregistrements qui se chevauchent.
Étape 3 – Normalisation des données
La normalisation des données est le processus qui permet de s’assurer que les données sont dans un format qui peut être utilisé par différents systèmes. Il est important d’avoir une structure commune pour les données. Celles-ci doivent être normalisées pour un processus de nettoyage des données efficace.
Les données normalisées augmentent l’efficacité de l’extraction de l’information à partir des données et réduisent le risque d’erreurs d’analyse ou d’interprétation.
Étape 4 – Valider et réviser
Enfin, la validation et l’examen des données. Le processus de validation comprend la vérification de l’exactitude des données, tandis que l’examen comprend la vérification de l’exhaustivité des données.
Il arrive souvent que les données doivent être nettoyées en raison d’erreurs ou d’incohérences. Il est important de garder les données propres afin que les applications aient un haut niveau de précision et de fiabilité. Cela permet de se protéger contre les mauvaises décisions qui pourraient résulter d’erreurs dans le stockage des données.
Sans données cohérentes, comment les entreprises peuvent-elles faire confiance à l’analyse fournie par les applications ? Dans certains cas, il peut y avoir de graves conséquences pour les entreprises si des informations inexactes ne sont pas saisies à temps. L’utilisation d’un outil de nettoyage des données permettra à l’entreprise de prendre des décisions éclairées.
Read more
English
French