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29 avril | 11 h HP

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Catégorie: Préparation des données

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Permettre la préparation des données en libre-service : donner aux gestionnaires de catégories de vente au détail les moyens Astera Préparation des données

La préparation des données est essentielle pour de nombreux secteurs, le commerce de détail en fait partie. Communiquer des exigences spécialisées et déléguer des tâches aux ingénieurs de données peut entraîner des résultats et des retards inattendus. Souvent, la meilleure approche pour les détaillants consiste à explorer, nettoyer et manipuler les données…

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Profilage des données : types, techniques et meilleures pratiques

Des données claires et précises constituent le fondement des processus décisionnels des organisations et c'est la raison pour laquelle elles investissent massivement dans des solutions de qualité des données. Le marché mondial des outils de qualité des données était évalué à 3.23 milliards de dollars en 2023, et les projections montrent que…

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Qu'est-ce que la préparation des données ? Guide complet + 9 étapes pour une préparation efficace des données

Une enquête a révélé que 76 % des data scientists considèrent la préparation des données comme la partie la moins appréciée de leur travail, et qu'ils consacrent la majorité de leur temps à la préparation des données. Néanmoins, la préparation des données est nécessaire pour que les données brutes soient prêtes à être traitées.

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Exploration des données : un guide complet 

Une compréhension claire de la santé des données améliore la qualité et la fiabilité des données. C’est là qu’intervient l’exploration des données. L'exploration des données fournit des informations détaillées sur les caractéristiques de vos données. Vous pouvez découvrir des anomalies de données et apprendre à y remédier…

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Maîtriser la transformation des données : un guide complet

Saviez-vous que seulement 3 % des entreprises disposent de données répondant aux normes de qualité de base ? La qualité des données est essentielle pour toute entreprise qui exploite les données pour obtenir des informations, prendre des décisions et innover. Cependant, la qualité des données ne se produit pas automatiquement. Cela demande…

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