Data Wrangling : de quoi s'agit-il et étapes à suivre

À l'ère numérique d'aujourd'hui, les entreprises obtiennent de vastes volumes de données en ligne. Les données brutes doivent être traitées efficacement et avec soin. C'est ici qu'intervient la lutte contre les données, et elle est utilisée pour aider à la transformation des données brutes en données précieuses pouvant fournir des résultats informatifs.

Vous pouvez faire de meilleurs jugements commerciaux à l'aide de la lutte contre les données si vous le faites correctement. Vous pouvez en apprendre davantage sur les conflits de données ici, les étapes impliquées et les meilleures pratiques qui vont avec. Alors, commençons!

Qu'est-ce que le data wrangling ?

Le data wrangling est le processus de transformation des données brutes en une forme plus traitée en les réorganisant, en les nettoyant et en les enrichissant. Le traitement des données implique de traiter des données dans divers formats et analyses et de les combiner avec un autre ensemble de données pour produire des informations significatives. Les stratégies spécifiques varient en fonction des données que vous utilisez et de l'objectif que vous essayez d'atteindre.

Voici des exemples d'arrangement de données :

• Combiner les sources de données pour l'analyse.
• Combler ou supprimer les lacunes dans les données.
• Suppression des données de projet inutiles ou non pertinentes.
• Identifier les données aberrantes et les expliquer ou les supprimer pour permettre l'analyse.

Le traitement des données peut être effectué manuellement ou automatiquement. Lorsque les ensembles de données sont énormes, il est essentiel de les nettoyer automatiquement. Un scientifique des données ou un autre membre de l'équipe dédié est souvent en charge de la gestion des données dans les entreprises disposant d'une équipe de données complète. Les petites entreprises font souvent appel à des non-spécialistes des données pour nettoyer leurs données avant de les utiliser.

Avantages de la lutte contre les données ?

La gestion des données est bénéfique. Lorsque vous considérez à quel point cela sera bénéfique, il est clair que cela vaut la peine de consacrer du temps à l'effort de le comprendre. Voici quelques avantages que la gestion des données peut apporter à votre entreprise :

• Analyse simple : les analystes commerciaux et les parties prenantes peuvent examiner même les données les plus complexes rapidement, efficacement et efficacement une fois que les données brutes ont été apprivoisées et converties.

• Traitement des données : la procédure transforme les données brutes non structurées en lignes et en colonnes. La technique enrichit les données pour acquérir une compréhension plus profonde.

• Ciblage amélioré : la combinaison de données provenant de plusieurs sources vous aide à mieux comprendre votre audience, ce qui améliore le ciblage de vos campagnes publicitaires et de votre stratégie de contenu.

• Utilisation du temps : cette technique permet aux analystes de passer moins de temps à gérer des données désordonnées et plus de temps à acquérir des informations pour prendre des décisions précises basées sur des données simples à comprendre.

• Visualisation des données : les données peuvent être exportées vers n'importe quelle plate-forme d'analyse visuelle pour trier, analyser et résumer les données une fois qu'elles ont été regroupées.

Étapes nécessaires pour effectuer le traitement des données

Chaque projet de données nécessite une stratégie différente pour garantir que l'ensemble de données final est fiable et disponible. Celles-ci sont souvent qualifiées d'étapes ou d'activités nécessaires de gestion des données.

Étape 1 : Découverte

Le processus de découverte est la première étape du processus de traitement des données. C'est une étape vers une meilleure compréhension des données. Pour rendre vos données plus faciles à utiliser et à analyser, vous devez les examiner et réfléchir à la manière dont vous souhaitez que les données soient organisées.

Les données peuvent montrer des tendances ou des modèles au cours du processus de découverte. Il s'agit d'une étape cruciale car elle influencera toutes les actions ultérieures. Il identifie également les problèmes évidents, comme les valeurs manquantes ou incomplètes.

Étape 2 : Structuration

La plupart du temps, des données brutes incomplètes ou mal formatées sont inadaptées à l'usage auquel elles sont destinées. Le processus consistant à prendre des données non traitées et à les convertir afin qu'elles puissent être utilisées plus facilement est connu sous le nom de structuration des données.

C'est la méthode d'extraction des informations pertinentes à partir de nouvelles données. Les données peuvent être structurées dans une feuille de calcul en ajoutant des colonnes, des classes, des en-têtes, etc. Cela améliorera la convivialité afin que l'analyste puisse facilement l'utiliser dans son analyse.

Étape 3 : Nettoyage

Le nettoyage des données implique l'éradication de tous les défauts enracinés qui pourraient fausser votre analyse ou réduire son utilité. Le nettoyage ou la correction des données vise à garantir que les données finales à analyser ne sont pas affectées.

Les données brutes contiennent généralement des erreurs qui doivent être nettoyées avant de pouvoir être utilisées. Le nettoyage des données comprend la correction des valeurs aberrantes, la suppression des données erronées, etc. Lors du nettoyage des données, vous obtenez les résultats suivants :

• Il supprime les valeurs aberrantes qui peuvent biaiser les résultats de l'analyse des données.
• Il modifie le type de données et simplifie les données pour améliorer la qualité et la cohérence.
• Il trouve les valeurs en double, élimine les problèmes structurels et vérifie les données pour en faciliter l'utilisation.

Étape 4 : Enrichir

L'ajout de contexte aux données est ce que l'on entend par enrichissement. Ce processus transforme les données précédemment nettoyées et formatées en de nouveaux types. À ce stade, vous devez planifier stratégiquement les informations dont vous disposez déjà pour en tirer le meilleur parti.

Le sous-échantillonnage, le suréchantillonnage, puis l'auguration des données sont le meilleur moyen de les obtenir sous leur forme la plus raffinée. Si vous estimez qu'un enrichissement est nécessaire, vous devrez répéter les méthodes pour toutes les données supplémentaires que vous obtiendrez. L'étape d'enrichissement des données est facultative. Si les données dont vous disposez déjà ne répondent pas à vos besoins, vous pouvez passer par cette étape.

Étape 5 : Validation

Des étapes de programmation répétées sont nécessaires pour garantir que les données sont correctes, cohérentes, sûres et authentiques. Le processus visant à garantir l'exactitude et la cohérence de vos données est appelé validation des données. Cette étape peut révéler des problèmes qui doivent être résolus ou conclure que les données sont prêtes pour l'analyse.

Étape 6 : Publication

La publication est la dernière étape de la gestion des données, montrant en quoi consiste tout le processus. Il s'agit de placer les nouvelles données mélangées dans un endroit où vous et les autres parties prenantes pouvez facilement les trouver et les utiliser. Les informations peuvent être ajoutées à une nouvelle base de données. Tant que vous suivez les étapes précédentes, vous disposerez de données de haute qualité pour les informations, les rapports commerciaux, etc.

Meilleures pratiques de gestion des données

Il est possible d'exécuter l'arrangement de données dans une variété de méthodes. Les méthodes peuvent différer selon le public pour lequel les données sont présentées. Voici une liste de certaines pratiques recommandées applicables en toutes circonstances :

Obtenez une meilleure compréhension de votre audience

Les besoins uniques en matière de gestion des données sont spécifiques à l'entreprise. Il est crucial d'identifier qui accédera et analysera les données et ce qu'ils ont l'intention d'accomplir. De cette façon, vous pouvez obtenir des informations utiles sur votre public pour en savoir plus sur lui.

Par exemple, vous pouvez obtenir toutes les informations démographiques sur vos clients actuels afin que l'équipe marketing sache qui cibler avec sa publicité.

Sélectionnez les données appropriées

Il ne s'agit pas d'avoir beaucoup de données; il s'agit d'avoir les bonnes données. C'est pourquoi la sélection des données est si critique. Voici quelques conseils pour sélectionner les données appropriées :

• Évitez d'utiliser des données contenant un grand nombre de valeurs nulles ou de nombres identiques ou répétés.
• Éloignez-vous des valeurs qui ont été calculées et choisissez des données plus proches de la source.
• Recueillir des informations à partir d'un certain nombre de différents types de plates-formes.
• Appliquez certains filtres aux données, puis choisissez un sujet qui répond aux exigences et aux directives.

Comprendre les données

Vous devez comprendre comment les données sont conformes aux principes et directives de gouvernance de votre organisation. Observez les faits significatifs suivants :

• Acquérir une compréhension des données, de la base de données et des types de fichiers.
• Explorez l'état actuel des données en utilisant les fonctionnalités fournies par les outils de visualisation.
• Créez des métriques de qualité des données à l'aide de la caractérisation.
• Attention aux limites des données.

Adopter des outils et des techniques nouvellement développés

Chaque jour, de nouvelles technologies sont combinées avec celles existantes, et les audiences continuent de s'élargir. Les experts en données doivent s'adapter aux nouveaux outils et technologies d'analyse pour fournir des services efficaces de gestion des données.

Conclusion

La lutte contre les données est devenue de plus en plus importante ces dernières années en raison des quantités massives de données qui sont traitées quotidiennement pour améliorer les expériences des utilisateurs. L'entreprise souffrirait sans un système de stockage de données solide et sans investissements dans les techniques de gestion des données. Vous devriez maintenant avoir une meilleure compréhension de la gestion des données et des processus impliqués grâce à cet article.

Chez QuestionPro, nous fournissons tous les outils nécessaires aux chercheurs pour mener à bien leurs tâches. Il vous guidera tout au long du processus pour tirer le meilleur parti de vos données.

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