Comment pouvez-vous garantir un nettoyage complet et précis des données ?
Le nettoyage des données est le processus d’identification et de correction des erreurs, des incohérences et des anomalies dans un ensemble de données. Il s’agit d’une étape cruciale pour garantir la qualité, la fiabilité et la validité de toute analyse de données ou prise de décision basée sur des données. Cependant, le nettoyage des données peut également être difficile, chronophage et sujet à des erreurs ou à des biais. Comment pouvez-vous garantir un nettoyage complet et précis des données ? Voici quelques conseils et bonnes pratiques à suivre.
Avant de commencer à nettoyer vos données, vous devez avoir une idée claire de ce qui constitue une bonne qualité de données pour votre objectif et votre contexte spécifiques. Les critères de qualité des données peuvent inclure des aspects tels que l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, l’actualité, la pertinence et l’intégrité. Vous pouvez utiliser ces critères pour définir des normes et des points de référence pour vos données, ainsi que pour identifier et hiérarchiser les problèmes de qualité des données qui doivent être résolus.
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The benchmarks guide in the question is important to ensure before you use resources to clean the data you have, that it actually will be useful in your specific use case. Without ths critical stepm you will end up wasting a lot of time, as I did before you realize the quality is not quite right, in our case the data would not necessarily translate well into validation data, meaning no real-world utility.
En fonction de la taille, de la complexité et du format de votre ensemble de données, vous devrez peut-être utiliser différents outils et méthodes pour effectuer des tâches de nettoyage des données. Par exemple, vous pouvez utiliser un tableur, des bases de données ou des langages de programmation pour manipuler, filtrer, trier et valider vos données. Vous pouvez également utiliser des outils ou des bibliothèques spécialisés qui offrent des fonctions de nettoyage des données, tels que pandas, OpenRefined ou Trifacta. Vous devez choisir les outils et les méthodes qui conviennent à votre type de données, à votre structure et à vos objectifs de qualité.
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The biggest task we had was data organization, ensuring we had a clean pipeline to work with, with traceability, for when we needed to edit or make changes. Standardizing file labels, and annotation labels (all before we even started to pre-process for our task). our initial attempt was using spreadsheets before my Co-founder found smarter methods to index and use the data, using python and SQL databases
L’un des principaux défis du nettoyage des données est de s’assurer que les données sont cohérentes et suivent un modèle logique. Cela signifie que vous devez appliquer des règles et une logique cohérentes à votre processus de nettoyage des données, par exemple en définissant comment gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, les doublons ou les enregistrements conflictuels. Vous devez également documenter vos règles et votre logique, afin de pouvoir suivre, expliquer et justifier vos décisions de nettoyage des données.
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Consistency stems from having you data well organised in a traceable pipeline. It is vital to deeply understand your data needs, and desired/required outcomes from you models. This allows you to effectively handle the data and importantly documenting missing values, outliers, and conflicts. Domain experts are an essential part of the team to help with this process. Documentation of this process will help with transparency, explainability, a future justification. Being a healthtech startup, we have medical domain experts and technical domain experts working in cross-functional teams, helping key knowledge translate and impact exactly where it is required.
Une fois que vous avez nettoyé vos données, vous devez vérifier et valider que vos résultats correspondent à vos attentes et à vos critères de qualité des données. Vous pouvez utiliser diverses techniques pour vérifier et confirmer la qualité de vos données, telles que le calcul de statistiques récapitulatives, la création de visualisations, la réalisation d’audits de qualité ou la comparaison de vos données avec des sources externes. Vous devez également tester vos données pour détecter les erreurs, les incohérences ou les anomalies qui ont pu être introduites ou négligées pendant le processus de nettoyage des données.
Le nettoyage des données n’est pas une activité ponctuelle ou isolée. Il s’agit d’un processus continu et collaboratif qui nécessite la rétroaction et la contribution de différentes parties prenantes, telles que les propriétaires de données, les utilisateurs, les analystes ou les décideurs. Vous devez solliciter les commentaires et la collaboration de ces parties prenantes pour vous assurer que votre processus de nettoyage des données répond à leurs besoins, à leurs attentes et à leurs normes. Vous devez également communiquer votre processus de nettoyage des données et vos résultats de manière claire et transparente, afin qu’ils puissent comprendre et faire confiance à vos données.
Le nettoyage des données est une compétence essentielle pour la prise de décision basée sur les données. En suivant ces conseils et bonnes pratiques, vous pouvez garantir un nettoyage complet et précis des données qui améliore la qualité et la fiabilité de vos données.
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