Qu’est-ce que le prétraitement des données ? Définition, importance et étapes

Saviez-vous que les data scientists dépensent autour 60% de leur temps à prétraiter les données ? Le prétraitement des données joue un rôle essentiel dans l'amélioration de la fiabilité et de la précision des analyses. Ce blog expliquera pourquoi le prétraitement des données est essentiel pour rendre les données adaptées à une analyse complète.

Qu’est-ce que le prétraitement des données ?

Pré-traitement des données est la première étape cruciale de l’analyse des données. Il vous permet de transformer les données brutes dans un format compréhensible et utilisable pour l'analyse. Il s'agit d'un processus complet qui garantit que les données sont préparées et prêtes pour les étapes ultérieures d'exploration, de modélisation et d'interprétation.

Même si le prétraitement des données doit être effectué avant de créer des modèles d'apprentissage automatique, ce n'est pas la seule étape qui précède l'analyse. Voici en quoi ces étapes diffèrent :

Nettoyage des données vs prétraitement des données

Bien que souvent utilisé de manière interchangeable, nettoyage des données et de prétraitement des données ne sont pas les mêmes. Nettoyage des données est un sous-ensemble de prétraitement, principalement concerné par l'identification et la correction des erreurs et des incohérences au sein de l'ensemble de données. D'un autre côté, le prétraitement des données est un terme générique qui inclut le nettoyage des données et d'autres processus tels que la normalisation, la transformation et l'extraction de caractéristiques, qui sont essentiels pour préparer les données à l'analyse.

Exploration des données vs prétraitement des données

Exploration de données C'est comme un travail de détective, où vous recherchez des modèles, des anomalies et des informations dans les données. Cela implique de poser des questions et d’obtenir des réponses grâce à des méthodes visuelles et quantitatives. Pré-traitement des données, cependant, constitue la base qui rend une telle exploration possible. Cela implique de nettoyer, transformer et organiser les données pour qu’elles soient explorées et analysées efficacement pour obtenir des informations significatives.

Préparation des données vs prétraitement des données

Préparation des données et de prétraitement des données sont également utilisés comme synonymes, mais ils peuvent avoir des connotations différentes. La préparation des données peut constituer une catégorie plus large, comprenant le prétraitement, la collecte de données et l'intégration. Il englobe l'ensemble du processus de préparation des données pour l'analyse, depuis le moment où elles sont collectées jusqu'au moment où elles sont introduites dans les outils analytiques. Le prétraitement des données, bien que faisant partie de la préparation, se concentre spécifiquement sur la transformation et le conditionnement des données avant analyse.

Pourquoi le prétraitement des données est-il important ?

L'intégrité de l'analyse des données dépend fortement de la qualité du prétraitement des données. Le prétraitement des données détermine la facilité d’utilisation et l’interprétabilité des données, jetant ainsi les bases d’un apprentissage automatique et de modèles d’IA précis.

Éliminer les erreurs

Nettoyage est une technique essentielle de prétraitement des données. Il vous permet d'éliminer les erreurs, d'imputer les valeurs manquantes et de rectifier les incohérences. Par exemple, un ensemble de données client comportant des entrées redondantes en raison d'erreurs techniques serait soumis à un nettoyage pour garantir que chaque enregistrement client est unique et représenté avec précision.

Rendre les données uniformes

Normalisation est comparable à l’établissement de conditions de concurrence équitables, dans lesquelles des mesures disparates sont ajustées à une échelle uniforme, permettant des comparaisons équitables. Par exemple, la normalisation peut vous aider à analyser la performance des actions de différents pays, même si les cours des actions sont disponibles dans différentes devises et échelles. Avec des techniques de normalisation telles que min-max, vous pouvez convertir tous les cours des actions dans une devise commune, par exemple l'USD, puis appliquer une mise à l'échelle min-max pour comparer la performance relative des actions sur une échelle uniforme.

Trouver des modèles cachés

Un prétraitement assidu peut révéler des schémas et des informations cachés. Une équipe marketing analysant les données des réseaux sociaux peut identifier les périodes d’engagement maximales liées à l’activité de spam. Cependant, exclure les anomalies grâce au nettoyage des données vous permettra d'identifier les véritables périodes d'engagement de pointe et d'optimiser la stratégie.

Prétraitement du Big Data

À mesure que les ensembles de données augmentent en taille et en complexité, le prétraitement devient encore plus critique. Big données a un volume important, est hétérogène et doit être traité rapidement. Le prétraitement transforme les Big Data brutes en un format plus propre et plus structuré, supprimant le bruit et facilitant leur traitement.

De même, des techniques avancées telles que le traitement parallèle, le calcul distribué et les pipelines de prétraitement automatisés sont indispensables pour traiter efficacement le Big Data.

Comment prétraiter les données

Le prétraitement des données implique plusieurs étapes clés qui transforment les données brutes dans un format prêt à être analysé.

 

 

Profilage des données

Comprendre vos données est la première étape du prétraitement. Le profilage des données implique l'examen des données à l'aide de statistiques récapitulatives et de distributions pour comprendre leur structure, leur contenu et leur qualité. Cette étape peut révéler des modèles, des anomalies et des corrélations cruciaux pour un prétraitement éclairé.

Mise en situation : Un responsable de vente au détail analyse un ensemble de données sur les achats des clients pour trouver les dépenses moyennes, les articles les plus courants et les moments d'achat afin de concevoir une stratégie marketing basée sur les données.

Nettoyage des données

Le nettoyage des données détecte et corrige les enregistrements de données corrompus ou inexacts tels que les erreurs, les valeurs aberrantes, les doublons et les valeurs manquantes. Des méthodes telles que l'imputation des données manquantes ou l'élagage des valeurs aberrantes contribuent à garantir l'exactitude de votre ensemble de données.

Mise en situation : Les responsables commerciaux corrigent les catégories de produits mal orthographiées ou suppriment les enregistrements en double dans les données de vente.

Réduction de donnée

La réduction des données vise à diminuer le volume des données tout en produisant des résultats analytiques identiques ou similaires. Des techniques telles que la réduction de dimensionnalité, le regroupement, les histogrammes, le clustering et l'analyse en composantes principales peuvent simplifier les données sans perdre de modèles et de tendances informatifs.

Mise en situation : Un chercheur utilise uniquement les fonctionnalités les plus pertinentes d’une enquête client pour prédire les habitudes d’achat plutôt que l’ensemble des données.

Transformation des données

Transformation de données aide à modifier les données pour des besoins spécifiques. Il englobe diverses étapes telles que l'agrégation, la normalisation et le tri, entre autres, chacune jouant un rôle essentiel dans la compréhension des données.

Par exemple, l’agrégation de données fusionne des points de données individuels pour fournir un aperçu consolidé, comme un résumé des chiffres de ventes mensuels. De même, la création de fonctionnalités crée de nouvelles variables à partir de l'ensemble de données existant, ce qui permet de discerner plus efficacement les tendances intrinsèques des données.

La transformation des données peut également être utilisée pour créer de nouveaux attributs au sein de l'ensemble de données. Vous pouvez utiliser des expressions mathématiques pour extraire les codes postaux d'une adresse et les stocker séparément ou créer de nouveaux attributs à partir d'entités existantes.

Mise en situation : Un analyste de données de santé exploite des expressions mathématiques pour créer de nouvelles fonctionnalités telles que l'indice de masse corporelle (IMC) à travers des fonctionnalités existantes telles que la taille et le poids.

Enrichissement des données

L'amélioration des données avec des sources supplémentaires ou des attributs dérivés peut fournir plus de profondeur et de contexte. Il s'agit d'incorporer des informations démographiques dans les données clients ou d'ajouter des données météorologiques aux chiffres de vente pour tenir compte des effets saisonniers.

Mise en situation : Un analyste de données ajoute des données météorologiques aux données de ventes d'un détaillant pour voir si les conditions météorologiques affectent les tendances d'achat.

Validation des données

Avant de passer à l’analyse, il est crucial de garantir l’intégrité de vos données. La validation des données vérifie que les données répondent à des critères spécifiques, tels que des contraintes, des relations et des plages. Cela permet de confirmer que les données sont exactes, complètes et fiables.

Mise en situation : Un responsable financier vérifie si toutes les entrées d'un ensemble de données de transaction se situent dans les plages de dates et les montants de transaction attendus.

Comment le prétraitement des données est-il utilisé ?

Garantir des données de haute qualité

Le prétraitement des données influence directement la précision de l’analyse. Les données prétraitées, dépourvues de bruit non pertinent et d'incohérences, permettent aux modèles de discerner et d'apprendre des caractéristiques importantes, améliorant ainsi la précision des prédictions et les prouesses décisionnelles.

Le prétraitement comprend plusieurs activités, telles que le nettoyage des données, la gestion des valeurs manquantes, la normalisation ou la mise à l'échelle des fonctionnalités, l'encodage des variables catégorielles et la réduction de la dimensionnalité. Chaque étape permet d'affiner l'ensemble de données afin que les algorithmes d'apprentissage automatique puissent interpréter les données correctement et efficacement.

Par exemple, la mise à l'échelle des fonctionnalités garantit que toutes les fonctionnalités d'entrée ont un poids égal, empêchant une seule fonctionnalité d'influencer de manière disproportionnée la sortie du modèle. De même, le codage des variables catégorielles dans un format numérique est essentiel pour certains algorithmes qui prennent uniquement des données numériques en entrée.

Affiner la précision et les performances du modèle

Le prétraitement des données dans le machine learning nous permet de supprimer de nombreux obstacles qui peuvent nuire aux performances du modèle. Cela nous aide à faire des prévisions plus précises, plus fiables et plus robustes.

Le prétraitement protège contre surapprentissage, où un modèle pourrait autrement internaliser le bruit dans le cadre du signal, compromettant sa capacité à se généraliser à de nouvelles données. Des techniques telles que la normalisation et la mise à l'échelle des fonctionnalités favorisent l'adaptabilité d'un modèle.

Ingénierie des fonctionnalités, une facette essentielle du développement de modèles, est grandement facilitée par le prétraitement. Il permet des fonctionnalités innovantes à partir des données existantes, affinant ainsi les performances du modèle.

Par exemple, il existe un ensemble de données d'enquête médicale comportant des centaines de fonctionnalités. Grâce au prétraitement des données, en particulier à la sélection des caractéristiques, vous pouvez identifier les caractéristiques les plus pertinentes, telles que l'âge, les symptômes et les antécédents médicaux, qui sont essentielles pour prédire une maladie. Cela élimine les détails moins importants, comme la couleur préférée d'un patient, améliorant ainsi la précision du modèle prédictif sans modifier les données d'origine.

Accélérez le processus d’apprentissage et la fiabilité des modèles

L'efficacité du processus de formation bénéficie également énormément du prétraitement. Les algorithmes peuvent identifier plus rapidement des modèles dans des données propres, réduisant ainsi le temps, les efforts et l'énergie consacrés à la formation de l'algorithme. Toutes ces considérations sont vitales dans les environnements Big Data.

De plus, la fiabilité des informations tirées de l’IA et de l’apprentissage automatique dépend de la précision du prétraitement. Il garantit que les données saisies dans les modèles sont fiables, permettant ainsi des prédictions fiables et exploitables.

Techniques de prétraitement des données

Les techniques de prétraitement des données vous aident à affiner les données pour les modèles d'apprentissage automatique ou l'analyse statistique. Voici comment ces techniques aident à prétraiter les données :

Imputation de données

Les données manquantes peuvent fausser l’analyse et conduire à des modèles inexacts. Les stratégies de gestion des valeurs manquantes incluent l'imputation (remplir les valeurs manquantes avec des mesures statistiques telles que la moyenne ou la médiane) ou l'utilisation d'algorithmes capables de gérer les données manquantes, telles que les forêts aléatoires.

Réduire les données bruyantes

Les données bruitées peuvent masquer des modèles significatifs. Des techniques telles que le lissage (en utilisant des moyennes mobiles) et le filtrage (en appliquant des algorithmes pour supprimer le bruit) aident à clarifier le signal dans les données. Par exemple, une moyenne mobile peut atténuer les fluctuations à court terme et mettre en évidence les tendances à long terme.

Identifier et supprimer les doublons

Les données en double peuvent fausser l’analyse, conduisant à des résultats biaisés. La détection peut être aussi simple que la recherche d'enregistrements identiques ou aussi complexe que l'identification de quasi-doublons à l'aide de la correspondance floue. La suppression garantit que chaque point de données est unique, préservant ainsi l'intégrité de votre ensemble de données.

Ingénierie des caractéristiques

La création de nouvelles fonctionnalités à partir de données existantes peut débloquer des informations approfondies. Ce processus peut impliquer de combiner deux variables pour en créer une nouvelle, comme le calcul de l'indice de masse corporelle à partir du poids et de la taille ou l'extraction de parties de données (comme le jour de la semaine) pour une analyse de séries chronologiques.

Mise à l'échelle ou normalisation des fonctionnalités

La mise à l'échelle des fonctionnalités vers une plage uniforme garantit qu'aucune fonctionnalité ne domine le modèle en raison de l'échelle. Les méthodes incluent la mise à l'échelle min-max, qui redimensionne la fonctionnalité sur une plage fixe, généralement de 0 à 1, ou la standardisation, qui centre la fonctionnalité sur zéro avec une variance unitaire.

Réduction de la dimensionnalité

Les techniques de réduction de dimensionnalité, comme l'analyse en composantes principales, réduisent les variables considérées, simplifiant ainsi le modèle sans perdre d'informations significatives. Cette méthode peut améliorer les performances du modèle et réduire la complexité des calculs.

Discrétisation

La conversion de fonctionnalités continues en groupes discrets peut rendre les données plus gérables et améliorer les performances du modèle. Par exemple, l'âge peut être regroupé en catégories telles que « 18-25 », « 26-35 », etc., pour simplifier l'analyse et révéler les tendances générationnelles.

Codage des fonctionnalités

Les méthodes de codage de données catégorielles, telles que le codage one-hot ou label, convertissent les variables catégorielles sous forme numérique pour la formation du modèle. Le codage est essentiel pour les algorithmes qui nécessitent une saisie numérique.

Outils de prétraitement des données

Les outils de prétraitement des données simplifient la façon dont vous interagissez avec des données volumineuses, facilitant ainsi la mise en forme et le peaufinage de données complexes. Certains outils de prétraitement des données qui rendent cette transformation possible sont :

• Pandas: Cette bibliothèque Python offre un large éventail de fonctions pour gérer les données, ce qui la rend idéale pour nettoyer, filtrer et agréger de grands ensembles de données.
• Scikit-apprendre: Scikit-learn est équipé pour tout gérer, de la mise à l'échelle des fonctionnalités à l'encodage des variables catégorielles, garantissant ainsi que vos données sont dans la meilleure forme pour la modélisation.
• OuvrirRefine: Conçu pour relever les défis des données désordonnées, OpenRefine est un outil autonome qui nettoie et transforme les données. C’est bénéfique pour standardiser les formats de données et enrichir les ensembles de données avec des informations provenant de sources externes.

Les outils automatisés de prétraitement des données vous permettent de vous concentrer sur l'obtention d'informations plutôt que de vous perdre dans la préparation des données.

Le prétraitement des données garantit que les données brutes sont prêtes à être analysées et vous permet d'extraire des informations significatives. Cependant, cela nécessite des compétences techniques, une expertise du domaine et une prise de décision stratégique pour jeter les bases d’analyses précises et fiables.

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