Quelles sont les meilleures pratiques pour le nettoyage et la préparation des données avant leur analyse ?

1 Comprendre vos données

Avant de commencer à nettoyer et à préparer vos données, vous devez comprendre de quel type de données vous disposez, d’où elles proviennent, comment elles ont été collectées et ce qu’elles représentent. Cela vous aidera à identifier les problèmes potentiels, tels que les valeurs manquantes, les doublons, les fautes de frappe, les valeurs aberrantes ou les mesures inexactes. Vous devez également vérifier les métadonnées, telles que le type de données, le format et la description, de chaque variable ou colonne de votre ensemble de données. Vous pouvez utiliser des outils tels qu’Excel, R ou Python pour explorer et résumer vos données, et générer des statistiques descriptives et des visualisations pour avoir une idée de leur distribution et de leurs modèles.

2 Définissez vos objectifs

Une autre étape importante avant de nettoyer et de préparer vos données est de définir vos objectifs pour l’analyse. Quelles sont les questions auxquelles vous voulez répondre, les hypothèses que vous voulez tester ou les idées que vous voulez générer ? Cela vous aidera à déterminer le type de données dont vous avez besoin, la quantité de données dont vous avez besoin et comment mesurer la qualité et la pertinence de vos données. Vous devez également tenir compte des implications éthiques et juridiques de votre analyse, telles que la confidentialité et le consentement des personnes concernées, les biais et les préjudices potentiels des données, ainsi que la conformité aux normes et réglementations applicables.

3 Nettoyez vos données

Une fois que vous avez une compréhension claire de vos données et de vos objectifs, vous pouvez commencer à nettoyer vos données. Il s’agit de détecter et de résoudre les erreurs, les incohérences et les valeurs aberrantes dans vos données. Les valeurs manquantes doivent être traitées à l’aide de la suppression, de l’imputation ou de l’ignorance en fonction de la cause et de l’étendue de l’absence et de l’impact sur votre analyse. Vous devez documenter la façon dont vous traitez les valeurs manquantes et vérifier la validité de vos résultats. Les doublons peuvent être supprimés, fusionnés ou conservés en fonction de la source et de la signification de la duplication, ainsi que de l’effet sur votre analyse. Les fautes de frappe peuvent être corrigées, supprimées ou conservées en fonction de la fréquence et de la gravité des fautes de frappe, ainsi que de l’impact sur votre analyse. Les valeurs aberrantes peuvent être supprimées, ajustées ou conservées en fonction de la cause et de l’importance des valeurs aberrantes, ainsi que de l’influence qu’elles ont sur votre analyse. Pour ce faire, vous devez utiliser des outils tels que les correcteurs orthographiques, les expressions régulières, la correspondance approximative, les boîtes à moustaches, les histogrammes ou les scores z pour détecter et examiner les valeurs aberrantes. De plus, il est important de documenter la façon dont vous gérez chaque situation.

4 Préparez vos données

Une fois que vous avez nettoyé vos données, vous pouvez les préparer pour l’analyse en les transformant, en les filtrant et en les agrégeant. La transformation peut impliquer la normalisation, la normalisation ou la mise à l’échelle des données, en fonction de la plage et de la variance des données. Vous devez documenter la façon dont vous transformez vos données à l’aide d’outils tels que min-max, z-score ou les transformations de logs. Le filtrage consiste à sélectionner, exclure ou regrouper les données en fonction de leur pertinence et de leur importance. Utilisez des requêtes, des filtres ou des sous-ensembles pour choisir les données que vous souhaitez analyser et documenter la façon dont vous filtrez vos données. Enfin, l’agrégation peut impliquer la synthèse, la combinaison ou le fractionnement des données en fonction du niveau et de la granularité des données. Créez des variables ou des tables à l’aide de tableaux croisés dynamiques, de jointures ou de fractionnements, et documentez la façon dont vous agrégez vos données.

5 Validez vos données

La dernière étape avant l’analyse consiste à valider vos données. Il s’agit de vérifier et de vérifier que vos données sont exactes, cohérentes et fiables, et qu’elles répondent à vos attentes et hypothèses. Vous devez utiliser des outils tels que des contrôles de qualité, des tests ou des audits pour évaluer vos données et les comparer à d’autres sources ou normes. Vous devez également documenter votre processus de nettoyage et de préparation des données, et signaler tout problème ou limitation susceptible d’affecter votre analyse.

Le nettoyage et la préparation des données sont cruciaux pour toute analyse, en particulier dans les services de bibliothèque où la recherche et l’analyse de l’information sont des compétences clés. En suivant ces bonnes pratiques, vous pouvez améliorer la qualité et la fiabilité de vos données, ainsi que les résultats et les informations de vos analyses.