Étapes du prétraitement des données : que devez-vous savoir ?

L'exploration de données implique la conversion de données brutes en informations utiles qui peuvent analyser plus en profondeur et en tirer des informations essentielles. Les données brutes que vous obtenez de votre source peuvent souvent être dans un état encombré complètement inutilisable. Ces données doivent être prétraitées pour être analysées, et les étapes correspondantes sont répertoriées ci-dessous.

Nettoyage des données

Le nettoyage des données est la première étape du prétraitement des données dans l'exploration de données . Les données obtenues directement à partir d'une source sont généralement susceptibles de contenir certaines lignes non pertinentes, des informations incomplètes ou même des cellules vides illégitimes.

Ces éléments causent beaucoup de problèmes à tout analyste de données. Par exemple, la plate-forme de l'analyste peut ne pas reconnaître les éléments et renvoyer une erreur. Lorsque vous rencontrez des données manquantes, vous pouvez soit ignorer les lignes de données, soit tenter de remplir les valeurs manquantes en fonction d'une tendance ou de votre propre évaluation. Le premier est ce qui se fait généralement.

Mais un problème plus important peut survenir lorsque vous êtes confronté à des données « bruyantes ». Pour traiter les données bruitées, si encombrées qu'elles ne peuvent être comprises par les plateformes d'analyse de données ou toute plateforme de codage, de nombreuses techniques sont utilisées.

Si vos données peuvent être triées, une méthode courante pour réduire leur bruit est la méthode de « regroupement ». En cela, les données sont divisées en bacs de taille égale. Après cela, chaque bac peut être remplacé par ses valeurs moyennes ou ses valeurs limites pour effectuer une analyse plus approfondie.

Une autre méthode consiste à "lisser" les données en utilisant la régression. La régression peut être linéaire ou multiple, mais le but est de rendre les données suffisamment lisses pour qu'une tendance soit visible. Une troisième approche, une autre répandue, est connue sous le nom de « clustering ».

Dans cette méthode de prétraitement des données dans l'exploration de données , les points de données environnants sont regroupés en un seul groupe de données, qui est ensuite utilisé pour une analyse plus approfondie.

Lire : Prétraitement des données dans l'apprentissage automatique

Transformation des données

Le processus d'exploration de données nécessite généralement que les données soient dans un format ou une syntaxe très particulière. À tout le moins, les données doivent être sous une forme telle qu'elles puissent être analysées sur une plateforme d'analyse de données et comprises. À cette fin, l'étape de transformation de l'exploration de données est utilisée. Il existe plusieurs façons de transformer les données.

Un moyen populaire est la normalisation. Dans cette approche, chaque point de données est soustrait de la valeur de données la plus élevée dans ce champ, puis divisé par la plage de données dans ce champ. Cela réduit les données de nombres arbitraires à une plage comprise entre -1 et 1.

Une sélection d'attributs peut également être effectuée, dans laquelle les données sous leur forme actuelle sont converties en un ensemble d'attributs plus simples par l'analyste de données. La discrétisation des données est une technique moins utilisée et plutôt spécifique au contexte, dans laquelle les niveaux d'intervalle remplacent les valeurs brutes d'un champ pour faciliter la compréhension des données.

Dans la « génération de hiérarchie de concepts », chaque point de données d'un attribut particulier est converti en un niveau de hiérarchie supérieur. En savoir plus sur la transformation des données dans l'exploration de données.

Réduction de donnée

Nous vivons dans un monde dans lequel des milliards d'octets et de lignes de données sont générés chaque jour. La quantité de données générées augmente de jour en jour et, comparativement, l'infrastructure de traitement des données ne s'améliore pas au même rythme. Par conséquent, la gestion de grandes quantités de données peut souvent être extrêmement difficile, voire impossible, pour les systèmes comme pour les serveurs.

En raison de ces problèmes, les analystes de données utilisent fréquemment la réduction des données dans le cadre du prétraitement des données dans l'exploration de données . Cela réduit la quantité de données grâce aux techniques suivantes et facilite l'analyse.

Dans l'agrégation de cube de données, un élément appelé «cube de données» est généré avec une énorme quantité de données, puis chaque couche du cube est utilisée selon les besoins. Un cube peut être stocké dans un système ou un serveur, puis être utilisé par d'autres.

Dans la « sélection de sous-ensemble d'attributs », seuls les attributs d'importance immédiate pour l'analyse sont sélectionnés et stockés dans un ensemble de données séparé et plus petit.

La réduction de la numérosité est très similaire à l'étape de régression décrite ci-dessus. Le nombre de points de données est réduit en générant une tendance par régression ou une autre méthode mathématique.

Dans la « réduction de la dimensionnalité », le codage est utilisé pour réduire le volume de données traitées tout en récupérant toutes les données.

Il est essentiel d'optimiser l'exploration de données, étant donné que les données ne feront que gagner en importance. Ces étapes de prétraitement des données dans l'exploration de données sont forcément utiles pour tout analyste de données.

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