Data Wrangling : définition, importance et avantages

La gestion des données transforme les données pour les rendre compatibles avec le système final, car des ensembles de données complexes et compliqués peuvent entraver l'analyse des données et les processus métier. Les outils de traitement des données transforment et organisent les données en fonction des exigences du système cible afin de rendre les données utilisables pour les processus finaux.

Mais qu'est-ce que le data wrangling et pourquoi est-ce si important ? Lisez cet article pour savoir.

• Qu'est-ce que la lutte des données?
• Data Wrangling vs Data Mining
• Pourquoi avez-vous besoin de Data Wrangling?
• Étapes pour effectuer le traitement des données
• Cas d’utilisation courants
• Nettoyez vos données à l'aide d'un outil de traitement automatisé des données 

Qu'est-ce que le Data Wrangling ?

Querelles de données implique transformer ainsi que structurant données brutes dans un format souhaité pour améliorer la qualité et la convivialité des données à des fins d'analyse ou d'apprentissage automatique. On l'appelle aussi collecte de données. La gestion des données implique mappage des champs de données de la source à la destination, par exemple, en ciblant un champ, une ligne ou une colonne dans un ensemble de données et en mettant en œuvre une action telle que joindre, analyser, nettoyer, consolider ou filtrer pour produire la sortie requise.

Les composants clés de la gestion des données comprennent :

• Transformation: Conversion des données d'un format à un autre pour répondre aux exigences d'analyse.
• Nettoyage: Suppression des incohérences, des erreurs et des valeurs aberrantes pour garantir l'exactitude des données.
• Enrichissement: Améliorer les données en ajoutant des informations pertinentes ou en les combinant avec d'autres ensembles de données.

Grâce à la gestion des données, les données analysées deviennent plus précises et plus significatives, conduisant à de meilleures solutions, décisions et résultats.

Alors que les organisations traitent de plus grands volumes de données diverses et non structurées provenant de sources multiples, le processus de préparation des données pour l’analyse peut s’avérer long et coûteux.

Les approches en libre-service et l'automatisation des analyses peuvent accélérer et améliorer la précision des processus de traitement des données, réduisant ainsi les erreurs introduites par les méthodes manuelles comme Excel.

Après avoir discuté, vous pouvez utiliser les données pour les traiter davantage à des fins de business intelligence (BI), de reporting ou d'amélioration des processus métier. Par conséquent, le processus garantit que les données sont prêtes pour l’automatisation et une analyse plus approfondie.

Data Wrangling vs Data Mining

Certaines personnes ont du mal à comprendre la différence entre collecte de données ainsi que data mining. Techniques d'exploration de données impliquent de trouver des modèles et des relations cachés dans de grands ensembles de données. Il aide les entreprises à déchiffrer des modèles significatifs dans leurs données, qu'il s'agisse de données open source ou non.

D'autre part, il s'agit d'un sur-ensemble de l'exploration de données et nécessite de multiples autres processus décisionnels, tels que nettoyage des données, transformation, intégration, etc. À cet égard, les données mélangées sont importantes pour des rapports précis et des informations de veille stratégique.

Pourquoi en avez-vous besoin?

Savez-vous que les professionnels passent presque 73 % de leur temps à gérer des données ? Cela signifie qu'il s'agit d'un aspect indispensable du traitement des données. Il aide les utilisateurs professionnels à prendre des décisions concrètes et opportunes en nettoyant et en structurant les données brutes dans le format requis. La lutte contre les données devient une pratique courante parmi les grandes organisations à mesure que les données deviennent de moins en moins structurées et diversifiées.

Des données traitées avec précision garantissent que des données de qualité sont saisies dans des analyses ou des processus en aval pour la consolidation et la collaboration. Il est essentiel d'optimiser le parcours data-to-insight et de soutenir une prise de décision précise.

La gestion des données peut être organisée en une procédure cohérente et répétable en utilisant outils d'intégration de données avec des capacités d'automatisation qui nettoient et convertissent les sources de données dans un format réutilisé selon les exigences finales. Après avoir rétabli les données dans un format standard, vous pouvez effectuer des analyses cruciales d'ensembles de données croisées. De plus, la gestion des données avec Python est typique car Python utilise différentes méthodes pour gérer les données stockées dans différents ensembles de données.

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Étapes pour effectuer le traitement des données

Comme la plupart des processus d'analyse de données, il s'agit d'un processus itératif dans lequel vous devez effectuer les cinq étapes de manière récurrente pour obtenir les résultats souhaités. Ces cinq étapes sont les suivantes :

· Comprendre les données

La première étape consiste à comprendre les données en profondeur. Avant d'appliquer des procédures pour le nettoyer, vous devez avoir une idée claire de ce que sont les données. Cela vous aidera à trouver la meilleure approche pour des explorations analytiques productives. Par exemple, si vous avez un ensemble de données client et apprenez que la plupart de vos clients viennent d'une partie du pays, vous garderez cela à l'esprit avant de continuer.

· Structuration

Dans la plupart des cas, vous aurez des données brutes de manière désorganisée. Il n'y aura pas de structure. Dans la deuxième étape, vous devez restructurer le type de données pour une accessibilité facile, ce qui peut signifier diviser une colonne ou une ligne en deux ou vice versa - tout ce qui est nécessaire pour une meilleure analyse.

· Nettoyage

Presque tous les ensembles de données incluent des valeurs aberrantes qui peuvent fausser les résultats de l'analyse. Vous devrez nettoyer les données pour des résultats optimaux. Dans la troisième étape, vous devez canalyser les données de manière exhaustive pour une analyse supérieure. Vous devrez modifier les valeurs nulles, supprimer les doublons et les caractères spéciaux et normaliser la mise en forme pour améliorer la cohérence des données. Par exemple, vous pouvez remplacer les nombreuses manières différentes d'enregistrer un état (comme CA, Cal et Calif) par un seul format standard.

· Enrichissant

Après la troisième étape, vous devez enrichir vos données, ce qui signifie faire le point sur le contenu de l'ensemble de données et élaborer une stratégie pour l'améliorer. Par exemple, une compagnie d'assurance automobile peut vouloir connaître les taux de criminalité dans les quartiers de ses utilisateurs pour mieux estimer le risque.

· Validation

Règles de validation désignent certaines étapes de programmation répétitives utilisées pour authentifier la fiabilité, la qualité et la sécurité des données dont vous disposez. Par exemple, vous devrez déterminer si les champs de l'ensemble de données sont précis en recoupant les données ou en observant si les attributs sont normalement distribués.

Source de l'image: i2tutorials

Cas d'utilisation courants

Deux des cas d'utilisation les plus courants incluent :

Détection de fraude

À l'aide d'un outil de gestion des données, une entreprise peut effectuer les opérations suivantes:

• Distinguer la fraude d'entreprise en identifiant les comportements inhabituels en examinant des informations complexes telles que les e-mails ou les chats Web multipartites et multicouches.
• Soutenez la sécurité des données en permettant aux opérateurs non techniques d'examiner et de manipuler les données rapidement pour suivre le rythme de milliards de tâches de sécurité quotidiennes.
• Garantissez des résultats de modélisation précis et reproductibles en normalisant et en quantifiant des ensembles de données structurés et non structurés.
• Améliorez la conformité en vous assurant que votre entreprise est conforme aux normes de l'industrie et du gouvernement en suivant les protocoles de sécurité lors de l'intégration.

Analyse du comportement des clients

Un outil de collecte de données peut aider vos processus métier à obtenir rapidement des informations précises via l'analyse du comportement des clients. Il permet à l'équipe marketing de prendre en main les décisions commerciales et d'en tirer le meilleur parti. Vous pouvez utiliser des outils de gestion des données pour :

• Diminuez le temps consacré à la préparation des données pour l'analyse
• Comprenez rapidement la valeur commerciale de vos données
• Permettez à votre équipe d'analyse d'utiliser directement les données de comportement des clients
• Donnez aux scientifiques des données les moyens de découvrir les tendances des données grâce à la découverte de données et au profilage visuel

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Nettoyez vos données à l'aide d'un outil de traitement automatisé des données

La lutte contre les données est une partie essentielle du processus pour une entreprise qui souhaite profiter de la BI et des analyses les plus fines et axées sur les résultats. Vous pouvez utiliser des outils automatisés pour la gestion des données, tels que Astera Centerprise. Le logiciel extrait les données et les transforme, les nettoie et les structure dans le format requis par l'entreprise à utiliser pour l'analyse et la BI. Les données regroupées fournissent des résultats précis qui aident les entreprises à élaborer des stratégies en conséquence.

Essayez Astera Centerprise de première main et voyez comment cela peut vous aider à simplifier la gestion des données.