Data Wrangling : Prétraitement des Données

Qu'est-ce que le Data Wrangling ?

Le Data Wrangling, également connu sous le nom de data munging, est un processus fondamental dans le domaine de la science des données. Il consiste à convertir des données brutes et souvent chaotiques en un format structuré et prêt à l'emploi pour l'analyse. L'origine du terme vient de l'idée de 'maîtriser' ou de 'dompter' des données désordonnées pour les rendre utilisables. Ce processus s'avère indispensable dans un monde où la quantité de données générées chaque jour augmente de manière exponentielle.

Les principes du Data Wrangling incluent la collecte des données, leur nettoyage pour éliminer les anomalies ou les erreurs, la transformation pour les rendre cohérentes et utilisables, et enfin, leur validation pour s'assurer que les données sont prêtes pour les étapes d'analyse avancées. Ce processus est souvent itératif, nécessitant de multiples passages et ajustements pour atteindre un jeu de données fiable et précis.

Avec l'essor des technologies numériques et la disponibilité croissante des données, le Data Wrangling est devenu un élément clé des flux de travail en data science, permettant aux analystes de tirer des insights significatifs à partir de données autrement inexploitées.

Exemple de Data Wrangling

Considérons un scénario simple où vous avez un jeu de données clients provenant de différentes sources, chacune utilisant un format différent pour les dates et les devises. Le Data Wrangling consistera à unifier ces formats afin de permettre une analyse cohérente.

import pandas as pd
data = {'client_id': [1, 2, 3],
        'date': ['01-12-2023', '2023/12/02', '12/03/2023'],
        'amount': ['$1,200', '€1.500', '£1,300']}

Le nettoyage et la transformation peuvent inclure des étapes telles que :

Conversion des dates au format ISO standard : YYYY-MM-DD.
Uniformisation des devises en une seule, par exemple toutes en USD.
Suppression des symboles monétaires et conversion en type numérique.

Après transformation, le jeu de données pourrait ressembler à :

data_cleaned = {'client_id': [1, 2, 3],
                'date': ['2023-12-01', '2023-12-02', '2023-12-03'],
                'amount_usd': [1200, 1650, 1570]}

Ce processus améliore non seulement la qualité des données mais également la précision de toute analyse future.

Erreurs fréquentes en Data Wrangling

Une erreur courante lors du Data Wrangling est de supposer que les données sont parfaites, ce qui peut conduire à des conclusions erronées. Il est crucial de vérifier les incohérences et les valeurs aberrantes.

Une autre erreur consiste à oublier de documenter le processus de transformation. Sans documentation, il devient difficile de reproduire les résultats ou de comprendre les modifications effectuées, ce qui peut poser problème lors des audits ou des validations.

Il est également essentiel de ne pas se précipiter dans les transformations sans comprendre la signification des données, car cela peut conduire à des interprétations incorrectes ou à la perte de données importantes.

Data Wrangling

Dans ce guide

De quoi parle-t-on ?

Qu'est-ce que le Data Wrangling ?

Pourquoi les recruteurs posent cette question ?

Métiers concernés par Data Wrangling

Prêt à réussir vos entretiens ?

Pourquoi le Data Wrangling est-il important ?

Prêt à réussir vos entretiens ?

Exemple Concret

Exemple de Data Wrangling

Ce qu'il ne faut pas dire

Erreurs fréquentes en Data Wrangling

L'astuce pour briller

Conseils pour exceller en Data Wrangling