Le Data Cleaning, ou nettoyage de données, est le processus de détection et de correction des erreurs, des incohérences et des informations incorrectes dans un jeu de données.
Ce processus est essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité des données avant de les utiliser dans des analyses, des modèles statistiques ou des systèmes décisionnels.
Le nettoyage des données permet de s’assurer que les informations sont exactes, complètes et bien formatées, réduisant ainsi les biais dans les analyses et augmentant la précision des résultats.
Le nettoyage de données consiste à identifier et corriger divers types d’erreurs fréquentes qui peuvent altérer la qualité des données. Voici les erreurs les plus courantes :
Le parsing consiste à décomposer les données complexes en éléments plus simples et facilement manipulables. Cela permet de repérer des anomalies ou des incohérences dans les données textuelles ou structurées.
Par exemple, dans une colonne contenant des noms complets, le parsing pourrait être utilisé pour séparer le prénom du nom, facilitant ainsi l’analyse de chacun des éléments séparément.
La transformation des données inclut la conversion de celles-ci dans des formats uniformes, adaptés à leur utilisation.
Cela inclut la mise en conformité des formats de dates, la normalisation des textes (ex. mettre tout en minuscules) ou la transformation de valeurs monétaires en utilisant des taux de change cohérents.
Les contraintes d’intégrité garantissent que les données respectent certaines règles prédéfinies. Elles peuvent inclure des vérifications de types de données, de longueur de texte, de plage de valeurs, ou encore des relations entre différentes colonnes d’un jeu de données (par exemple, une clé étrangère entre deux tables). Cela inclut également les validations à l'importation pour empêcher des erreurs comme des dates invalides ou des champs obligatoires manquants.
Par exemple, une contrainte pourrait exiger que les valeurs d’un champ particulier soient uniques, ou que chaque champ contient un certain type de donnée (comme des nombres ou des dates).
En renforçant ces règles, on réduit la probabilité d’erreurs de saisie ou de formatage dans le jeu de données.
L’application de méthodes statistiques permet de détecter des valeurs aberrantes, des distributions inhabituelles ou des incohérences dans les données.
Par exemple, si une variable suit normalement une distribution gaussienne, une analyse statistique permettrait de repérer les points de données qui s’écartent considérablement de la moyenne.
Le crowdsourcing est une approche innovante pour nettoyer les données, particulièrement efficace pour les tâches complexes où l'intelligence humaine est nécessaire. Cette technique fait appel à une grande communauté d’utilisateurs pour vérifier et corriger les erreurs dans un jeu de données.
Cette technique est particulièrement utile pour des jeux de données volumineux où l’automatisation est limitée ou lorsque l’intuition humaine est nécessaire pour valider des informations complexes.
Des plateformes comme Google Maps utilisent le crowdsourcing pour valider les adresses ou les informations de lieux (horaires d'ouverture, nom, etc.) en sollicitant des utilisateurs locaux pour apporter des corrections en temps réel.
Le nettoyage de données suit généralement plusieurs étapes clés pour garantir que le jeu de données est prêt à être utilisé :
KNIME est une plateforme open-source, gratuite et intuitive dédiée à l'analyse de données. Grâce à ses nombreuses fonctionnalités, KNIME facilite le nettoyage de données, la manipulation de bases de données et l'intégration d'algorithmes de machine learning, le tout avec une interface conviviale et flexible.
KNIME propose une vaste gamme de nœuds dédiés au nettoyage de données, chacun conçu pour résoudre des problèmes spécifiques comme la gestion des valeurs manquantes, la détection des doublons ou la transformation des formats de données.
Le nœud "Missing Value" est conçu pour traiter les valeurs manquantes dans un jeu de données. Il permet plusieurs stratégies de gestion des données absentes :
Dans un jeu de données client où des champs comme l'âge ou le revenu peuvent parfois être absents, le nœud "Missing Value" peut remplacer ces absences par la valeur moyenne ou une estimation statistique.
Ce nœud permet d’identifier et de supprimer les doublons dans les jeux de données. En sélectionnant les colonnes spécifiques à comparer, il garantit que chaque enregistrement est unique, ce qui est essentiel pour des analyses précises.
Lors d’une analyse de données de vente, il est possible que certaines commandes soient dupliquées. Le nœud "Duplicate Row Filter" détecte ces doublons et les supprime pour éviter de fausser l’analyse.
Le nœud "String Manipulation" offre une multitude d'options pour nettoyer et formater des données textuelles. Il permet des actions comme :
Si une base de données de clients contient des noms dans des formats incohérents (par exemple, certains en majuscules et d'autres en minuscules), ce nœud peut uniformiser le format pour une meilleure lisibilité.
Le "Column Filter" permet de sélectionner ou de supprimer des colonnes spécifiques d’un jeu de données. Ce nœud est utile pour ne conserver que les données pertinentes, en éliminant les colonnes superflues ou inutiles.
Si certaines colonnes d’un fichier d’importation de données ne sont pas pertinentes pour l’analyse, comme des champs techniques ou des identifiants internes, ce nœud permet de les filtrer facilement.
Ce nœud facilite la conversion de champs de date et heure dans des formats plus uniformes et manipulables. Il est particulièrement utile pour normaliser les formats de date qui peuvent varier d'une source de données à une autre.
Si un jeu de données contient des dates dans différents formats (par exemple, MM/JJ/AAAA et JJ-MM-AAAA), ce nœud peut harmoniser tous les formats en une seule norme.
Ce nœud permet de détecter et gérer les valeurs aberrantes dans les données numériques. En identifiant des points de données qui s’écartent de manière significative de la moyenne, il permet de corriger ou d’exclure ces anomalies.
Dans un jeu de données de ventes, une transaction avec un montant anormalement élevé pourrait être une erreur. Le nœud "Outliers" aide à identifier ces transactions pour les vérifier ou les corriger.
Le nœud "Rule Engine" permet de créer des règles personnalisées pour transformer et valider les données. Vous pouvez définir des conditions logiques pour remplacer des valeurs, créer de nouvelles colonnes ou appliquer des transformations spécifiques.
Si une entreprise souhaite classer ses clients selon des tranches de revenus, le nœud "Rule Engine" peut définir des règles pour attribuer une catégorie à chaque client en fonction de son revenu.
Le nœud "GroupBy" est utile pour regrouper les données selon certaines colonnes et appliquer des agrégations (comme des moyennes, des sommes ou des comptages). Cela permet de résumer les données et d'identifier des tendances ou des incohérences.
Dans une base de données de produits, le nœud "GroupBy" peut regrouper les ventes par catégorie de produit et calculer la somme totale des ventes pour chaque catégorie.
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