Comment gérer les données dupliquées dans le nettoyage et la transformation des données ?

2 Pourquoi les données dupliquées sont-elles un problème ?

Les données dupliquées peuvent entraîner divers problèmes pour les processus de nettoyage et de transformation des données, ainsi que pour l’analyse statistique, tels que le gonflement de la taille des jeux de données, la distorsion des statistiques descriptives, la biaisance des statistiques inférentielles, la réduction de la qualité des visualisations de données et l’obtention de résultats et de conclusions inexacts. Ces problèmes peuvent rendre plus difficile le stockage, le traitement et l’analyse des données, ainsi que l’impact sur la moyenne, la médiane, le mode, l’écart-type, la distribution de fréquence, les tests d’hypothèses, la corrélation, la régression, le clustering, les diagrammes, les graphiques et les cartes.

3 Comment détecter les doublons ?

Avant de pouvoir gérer les données en double, vous devez d’abord les détecter. Il existe différentes façons de le faire, en fonction du type et du format de vos données, des outils et des logiciels que vous utilisez, ainsi que du niveau de détail et de complexité dont vous avez besoin. Par exemple, l’inspection visuelle est simple et intuitive, mais prend du temps ; Les statistiques sommaires sont rapides et faciles, mais peuvent être trompeuses ; La mise en forme conditionnelle est visuelle et interactive, mais limitée ; et le code ou les formules est précis et flexible, mais difficile.

4 Comment gérer les données dupliquées ?

Une fois que vous avez détecté des données en double, vous devez décider comment les traiter. Selon le type et la source de duplication, l’objectif et la portée de votre analyse, ainsi que l’impact et l’implication de votre décision, il existe différentes façons de le faire. Par exemple, vous pouvez supprimer les données en double, ce qui est simple mais risqué. Vous pouvez également remplacer les données dupliquées par de nouvelles valeurs provenant d’une autre source - bien que cela soit utile et efficace, cela peut également être complexe et prendre du temps. Enfin, la consolidation des données dupliquées en une seule valeur ou un seul enregistrement est efficace et pratique ; Cependant, cela peut être problématique ou trompeur dans certains cas.

5 Comment éviter les doublons de données ?

La meilleure façon de gérer les données dupliquées est de les prévenir. Pour ce faire, vous devez mettre en œuvre des règles de saisie de données claires et cohérentes, créer et maintenir des identifiants uniques pour les enregistrements, utiliser et intégrer des sources et des systèmes de données fiables, et effectuer des contrôles réguliers de la qualité des données. Les données dupliquées sont un problème courant dans le nettoyage et la transformation des données, mais en comprenant de quoi il s’agit, pourquoi il se produit, comment le détecter, comment le gérer et comment le prévenir, vous pouvez améliorer la qualité et la fiabilité de vos données ainsi que votre analyse statistique.