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Table des matières
L'automatisé, Pas de code Pile de données

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Filtrage des données : un guide complet des techniques, des avantages et des meilleures pratiques 

10 Mai 2024

Le filtrage des données joue un rôle déterminant dans réduire le temps de calcul et améliorer la précision des modèles d’IA. Compte tenu du besoin croissant des organisations de gérer de gros volumes de données, tirer parti du filtrage des données est devenu indispensable. 

Qu’est-ce que le filtrage des données ?

Le filtrage des données est le processus consistant à affiner les informations les plus pertinentes à partir d'un vaste ensemble de données à l'aide de conditions ou de critères spécifiques. Cela rend l’analyse plus ciblée et plus efficace.

Le filtrage des données vous permet d'analyser rapidement les données pertinentes sans passer au crible l'intégralité de l'ensemble de données. Vous pouvez filtrer les données quel que soit leur type, y compris les nombres, les catégories, le texte et les données de séries chronologiques complexes.

Filtrage des données, tri des données et échantillonnage des données

Même si le filtrage des données permet de traiter de gros volumes de données, ce n’est pas la seule méthode. L'échantillonnage et le tri des données peuvent également aider à tirer des enseignements d'un vaste ensemble de données. Voici un bref aperçu et une comparaison :

  • Filtrage de données: sélectionne un sous-ensemble de données en fonction de critères spécifiques.
  • Tri des données: Organisez les données dans un ordre spécifié, croissant ou décroissant.
  • Échantillonnage de données: choisit un sous-ensemble représentatif à partir d’un ensemble de données plus grand pour l’analyse.
Paramètre  Filtrage de données  Tri des données  Échantillonnage de données 
Objectif  Pour affiner les données afin de répondre à des besoins spécifiques conditions.  Organiser les données dans un ordre significatif.  Analyser un sous-ensemble de données plus petit et gérable qui représente l’ensemble. 
Processus  Utilise des critères pour inclure ou exclure des données.  Réorganisez les données en fonction des attributs choisis.  Sélectionne aléatoirement ou systématiquement des points de données dans l’ensemble de données. 
Résultat  Un ensemble de données réduit axé sur les points de données pertinents.  Un ensemble de données ordonné basé sur des attributs spécifiques.  Un ensemble de données plus petit qui reflète les caractéristiques de l’ensemble plus étendu. 

Chaque méthode peut être utilisée seule ou en combinaison pour extraire des informations à partir de grands volumes de données.

À quoi sert le filtrage des données ?

  • Évaluation d'un ensemble de données: Le filtrage aide à l'analyse exploratoire des données en aidant à identifier des modèles, des tendances ou des anomalies au sein d'un ensemble de données.  
  • Traitement des enregistrements: Le filtrage des données rationalise les flux de travail en traitant les enregistrements en fonction de critères prédéfinis.  
  • Supprimer les données non pertinentes: Les données filtrées peuvent aider à supprimer les données non pertinentes avant la restructuration via un pivotement, un regroupement/agrégation ou d'autres moyens.  

Avantages de l'utilisation du filtrage des données

Les organisations qui donnent la priorité au filtrage des données sont mieux placées pour tirer des informations précieuses de leurs données. Voici comment le filtrage des données peut vous aider à obtenir un avantage concurrentiel.

  • Améliore la mise au point: Le filtrage des données vous permet d'ignorer les données non pertinentes, permettant ainsi de se concentrer davantage sur les informations qui correspondent à leurs objectifs, ce qui peut améliorer la qualité des informations.
  • Augmente la précision: Le filtrage des valeurs aberrantes et des enregistrements erronés contribue à un processus d'analyse des données plus fiable et améliore la précision des résultats.
  • Optimise l'utilisation des ressources: Travailler avec des ensembles de données filtrés et plus petits peut réduire les ressources nécessaires à l'analyse, ce qui entraîne des économies potentielles.
  • Prend en charge l'analyse personnalisée: Le filtrage des données répond aux besoins analytiques uniques de divers projets ou départements en créant des ensembles de données adaptés à des critères spécifiques.

Types de techniques de filtrage des données

Les techniques de filtrage des données peuvent vous aider à accéder rapidement aux données dont vous avez besoin.

Méthodes de filtrage de base

Filtrage de base implique des techniques simples comme l’appartenance à une plage ou à un ensemble. Par exemple, dans une base de données de températures enregistrées tout au long d'une année, un filtre de plage pourrait être utilisé pour sélectionner tous les enregistrements où la température était comprise entre 20°C et 30°C. De même, un définir le filtre d'adhésion pourrait sélectionner des enregistrements pour des mois spécifiques, comme juin, juillet et août.

Filtrage par critères

Filtrage par critères implique un filtrage plus avancé basé sur plusieurs critères ou conditions. Par exemple, une entreprise de commerce électronique peut filtrer les données clients pour cibler une campagne marketing. Ils pourraient utiliser plusieurs critères, par exemple les clients ayant acheté plus de 100 $ au cours du mois dernier, étant âgés de 25 à 35 ans et ayant déjà acheté des produits électroniques.

Filtrage par plage horaire

Filtres temporels travailler en sélectionnant des données dans un laps de temps précis. Un analyste financier peut utiliser un filtre de plage horaire analyser les tendances du marché boursier en filtrant les données de transactions pour inclure uniquement celles survenues au cours du dernier trimestre. Cela permet de se concentrer sur les comportements récents du marché et de prédire les tendances futures.

Filtrage de texte

Filtrage de texte inclut des techniques de filtrage des données textuelles, telles que la correspondance de modèles. Par exemple, une plateforme de médias sociaux peut filtrer les publications contenant des mots-clés ou des expressions spécifiques pour surveiller le contenu lié à un événement ou un sujet spécifique. Grâce à la correspondance de modèles, ils peuvent filtrer toutes les publications portant le hashtag #EarthDay.

Filtrage numérique

Filtrage numérique implique des méthodes de filtrage des données numériques basées sur des seuils de valeur. Une base de données de soins de santé peut être filtrée pour identifier les patients souffrant d'hypertension artérielle en définissant un filtre numérique pour inclure tous les enregistrements dans lesquels la pression systolique est supérieure à 140 mmHg et la pression diastolique est supérieure à 90 mmHg.

Filtrage personnalisé

Filtrage personnalisé fait référence à des filtres définis par l'utilisateur pour des besoins spécialisés. Un biologiste étudiant la croissance démographique d'une espèce peut créer un filtre personnalisé pour inclure des points de données correspondant à un ensemble complexe de conditions, telles que des marqueurs génétiques spécifiques, des types d'habitats et des comportements observés, afin d'étudier les facteurs influençant les changements de population.

Ces techniques peuvent être appliquées pour extraire des informations significatives à partir de grands ensembles de données, facilitant ainsi les processus d’analyse et de prise de décision.

Outils et logiciels de filtrage de données

Le filtrage des données peut être effectué via des scripts manuels ou des solutions sans code. Voici un aperçu de ces méthodes :

Filtrage manuel des données

Le filtrage manuel des données implique souvent l'écriture de scripts personnalisés dans des langages de programmation tels que R ou Python. Ces langages fournissent de puissantes bibliothèques et fonctions pour la manipulation des données.

Exemple: En Python, la bibliothèque pandas est couramment utilisée pour les tâches d'analyse de données. Un data scientist peut écrire un script à l'aide de pandas pour filtrer un ensemble de données de commentaires des clients, en sélectionnant uniquement les entrées contenant certains mots-clés liés à une fonctionnalité de produit qui l'intéresse. Le script pourrait ressembler à ceci :

Python 

importer des pandas en tant que pd 

# Charger l'ensemble de données 

df = pd.read_csv('customer_feedback.csv') 

# Définir les mots-clés d'intérêt 

mots-clés = ['autonomie de la batterie', 'écran', 'appareil photo'] 

# Filtrez l'ensemble de données pour les commentaires contenant les mots-clés 

filtered_df = df[df['feedback'].str.contains('|'.join(keywords))] 

Utilisation d'un logiciel de filtrage de données sans code

Un logiciel de filtrage de données sans code vous permet de filtrer les données via une interface utilisateur graphique (GUI) sans écrire de code. Ces outils sont conçus pour être conviviaux et accessibles aux personnes ayant peu d’expérience en programmation. Grâce aux fonctionnalités d'expressions régulières, vous disposez de la flexibilité nécessaire pour écrire des expressions de filtre personnalisées.

Exemple: Le service marketing d'une banque souhaite analyser les données de transactions clients afin d'identifier des clients potentiels pour un nouveau produit d'investissement. Les données comprennent divers types de transactions, montants et descriptions. L'équipe s'intéresse particulièrement aux clients ayant réalisé des transactions importantes au cours de la dernière année pouvant indiquer un intérêt pour des opportunités d'investissement.

À l'aide d'un outil de filtrage de données sans code, l'équipe marketing peut filtrer les enregistrements contenant des termes tels que « achat d'actions », « investissement obligataire » ou « fonds commun de placement » dans le champ de description de la transaction. Ils définissent également un filtre numérique pour inclure les transactions dépassant un certain montant. L'interface graphique de l'outil leur permet de saisir facilement ces paramètres sans écrire de code complexe.

Le résultat est une liste filtrée de clients répondant aux critères, que la banque peut ensuite utiliser pour cibler sa campagne marketing pour le nouveau produit d'investissement.

Fonctionnalité  Filtrage manuel (Python/R)  Filtrage de données sans code avec des expressions régulières 
Facilité d’utilisation   Nécessite des connaissances en programmation  Convivial avec une interface graphique intuitive 
Correspondance de motif  Les expressions de filtre complexes doivent être codées  Implémentation simplifiée du filtre 
Courbe d'apprentissage  Steep nécessite l'apprentissage de la syntaxe  Minimal, souvent avec des tutoriels utiles 
Vitesse de configuration  Développement de scripts fastidieux  Installation rapide avec des résultats immédiats 
Accessibilité  Limité à ceux qui ont des compétences en codage  Accessible aux utilisateurs non techniques 
Entretien  Nécessite des mises à jour continues des scripts  Inclut souvent des mises à jour automatiques 
Évolutivité  Peut être moins efficace pour les grands ensembles de données  Conçu pour gérer efficacement le Big Data 
Rapport coût-efficacité  Potentiel de coûts plus élevés à long terme  Rentable avec les modèles d’abonnement 
Coopération  Moins collaboratif, plus individuel  Encourage la collaboration avec un accès partagé 

Meilleures pratiques pour un filtrage efficace des données

Il est essentiel de suivre les bonnes pratiques ci-dessous pour garantir que le filtrage des données est aussi efficace et efficient que possible :

Définir des objectifs clairs

Avoir des objectifs clairs sur ce que vous souhaitez atteindre avec le filtrage des données. Avant de commencer, demandez-vous :

  • Quelles informations spécifiques est-ce que j'essaie d'obtenir ?
  • Quelles données sont pertinentes pour mon analyse ?
  • Comment les données filtrées seront-elles utilisées ?

Des objectifs clairs guident le processus de filtrage, garantissant que les résultats correspondent à vos objectifs analytiques ou opérationnels.

Comprendre la structure et le format des données

Une compréhension approfondie de la structure et du format des données est essentielle. Considérer ce qui suit:

  • Les données sont-elles structurées, semi-structurées ou non structurées ?
  • Quels sont les types de données des colonnes qui m'intéressent ?
  • Existe-t-il des relations entre les points de données qui doivent être préservées ?

Comprendre ces aspects permet d'appliquer les filtres les plus appropriés et d'éviter des problèmes potentiels tels que la perte de données ou une mauvaise interprétation.

Utiliser plusieurs filtres pour une analyse complexe

Pour une analyse complexe, un seul filtre peut ne pas suffire. Utilisez plutôt une combinaison de filtres pour explorer les données :

  • Appliquez un filtre de plage suivi d'un filtre catégoriel pour affiner votre ensemble de données.
  • Utilisez des filtres de texte avec des filtres numériques pour segmenter davantage les données.

Plusieurs filtres peuvent fournir une vue plus nuancée des données, révélant des informations plus approfondies.

Validez les résultats et ajustez les filtres si nécessaire

Validation régulière des résultats de filtrage est essentiel pour garantir l’exactitude. Après avoir appliqué les filtres, vérifiez si :

  • Les résultats répondent à vos objectifs initiaux.
  • Les données filtrées ont du sens dans le contexte de vos objectifs.
  • Toute anomalie ou résultat inattendu nécessite une enquête.

Si les résultats ne sont pas satisfaisants, ajustez les filtres et revalidez. Ce processus itératif permet d'affiner la stratégie de filtrage pour produire les meilleurs résultats possibles.

L’adhésion à ces bonnes pratiques permet d’optimiser l’efficacité du filtrage des données, conduisant ainsi à des informations plus fiables et exploitables.

Le filtrage des données améliore considérablement l’efficacité informatique de la formation des modèles d’IA, améliorant ainsi leur précision. L'avènement des outils de filtrage de données sans code a encore rationalisé ce processus, vous permettant de développer des systèmes d'IA non seulement plus précis mais également plus efficaces.

Comment AsteraLe filtrage des données sans code de vous fait gagner 80 % de votre temps

Astera Dataprep est un outil de filtrage de données sans code qui élimine le besoin de codage complexe, rationalise les tâches répétitives, garantit la cohérence entre les projets et offre des informations immédiates sur l'état des données, économisant collectivement jusqu'à 80 % du temps généralement consacré à la préparation des données. CA offre: 

  • Interface glisser-déposer utilise des champs Pointer-et-Cliquer pour filtrer les données, simplifiant ainsi la préparation des données. 
  • Recettes de préparation de données standardiser préparation des données sur plusieurs ensembles de données, réduisant considérablement le temps et les efforts. 
  • Visuels sur la santé des données fournissez un retour visuel immédiat sur la qualité de vos données, vous permettant d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes tels que les incohérences ou les valeurs manquantes. 
  • Grille en temps réel fournit une trame de données dynamique qui se met à jour en temps réel à mesure que les données sont transformées au sein de la plateforme, vous donnant une vue interactive des données et illustrant les effets immédiats de la manipulation des données. 
  • Flux de données automatisés: réduire le besoin d’intervention manuelle. 
  • Expressions de filtres intuitives effectuez une correspondance de modèles complexes via l'interface conviviale, gagnant ainsi du temps sur l'écriture et le débogage du code. 
  • Connecteurs prédéfinis permettre une intégration rapide avec diverses sources de données. 
  • Validation et profilage avancés des données garantissent l'exactitude et la cohérence des données, vous permettant de valider les données par rapport à des règles prédéfinies et de profiler les données pour une analyse de qualité. 

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