Qu'est-ce que la préparation des données ?

Le tri, le nettoyage et la structuration des données brutes afin qu'elles puissent être utilisées plus efficacement dans le cadre de la business intelligence, de l'analyse et des applications d'apprentissage automatique est connu sous le nom de préparation des données.

Les données se présentent sous différents formats, mais pour ce tutoriel, nous nous concentrerons sur les deux types de données les plus répandus : les données textuelles et les données numériques.

La préparation des données textuelles élimine les erreurs grammaticales et contextuelles, permettant ainsi de tabuler et d'explorer de vastes archives textuelles pour en extraire des informations pertinentes.

La standardisation des données numériques est une pratique courante. Si des données clients arrivaient avec des pourcentages soumis à la fois sous forme de pourcentages (55 pour cent, 80 pour cent) et de décimales (.55, .80), une préparation intelligente des données, comme un mathématicien expert, serait capable de reconnaître que ces chiffres expriment la même chose et les standardiserait dans un seul format.

Étant donné que les phrases et les mots qui les constituent évoluent selon la langue, le contexte et le format, les textes ont tendance à être bruités (un e-mail vs. un journal de chat vs. un avis en ligne). Il est donc bénéfique de « nettoyer » nos données textuelles en éliminant les termes répétés et en standardisant les significations lors de la production de nos données textuelles.

Étant donné que la plupart des algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent que les données soient structurées d'une certaine manière, les jeux de données nécessiteront presque toujours un certain prétraitement avant de pouvoir fournir des informations précieuses. Certains jeux de données contiennent des valeurs manquantes, invalides ou difficiles à traiter par un algorithme. L'algorithme ne peut pas utiliser des données manquantes. Si les données sont incorrectes, l'algorithme fournira des résultats moins précis, voire faux. Certains jeux de données sont relativement propres mais nécessitent une mise en forme (par exemple, agrégée ou pivotée), tandis que d'autres manquent simplement de contexte métier pertinent (par exemple, des valeurs d'ID mal définies), ce qui nécessite un enrichissement des fonctionnalités. Des données propres et bien organisées sont produites grâce à une bonne préparation des données, ce qui conduit à des sorties de modèles plus pratiques et précises.

Étapes de la préparation des données

Il y a cinq étapes à prendre en compte lors de la préparation des données.

1. Collecter les données

Trouver les bonnes données est la première étape du processus de préparation des données. Celles-ci peuvent être extraites d'un catalogue de données existant ou ajoutées à la volée.

2. Évaluation et découverte des données

Vous ne pouvez améliorer vos techniques de préparation des données que si vous savez avec quoi vous travaillez. Les dépenses consacrées aux outils de découverte des données ont augmenté plus rapidement que les investissements dans les solutions informatiques standard, ce qui indique qu'elles sont devenues une priorité de dépenses majeure. Découvrir vos données signifie simplement mieux les connaître. « Que puis-je obtenir et apprendre de mes données ? » et « comment est-ce que je les collecte ? » sont des exemples de questions pertinentes. S'assurer que vous utilisez la bonne méthode de collecte de données est crucial pour une analyse de données réussie.

3. Nettoyage et validation de vos données

C'est l'étape la plus importante de la préparation des données. Les données que vous souhaitez utiliser doivent être directes et sans erreur afin que Klassifier vous donne les meilleurs résultats possibles et résolve vos requêtes avec un meilleur taux de succès.

Cela implique la standardisation des données, ce qui implique de s'assurer que le format est compréhensible, d'éliminer les informations superflues/inutiles et de combler les lacunes éventuelles. C'est là que les logiciels de préparation des données sont utiles, car ils peuvent détecter les inefficacités et corriger le formatage incorrect.

4. Enrichissement des données

C'est ici que la méthode que vous utilisez pour préparer vos données compte le plus. Vous pouvez désormais enrichir (c'est-à-dire améliorer) vos données en ajoutant ce qui manque, en vous basant sur les objectifs maintenant mieux définis auxquels vous êtes parvenu lors de la phase de découverte.

La transformation des données consiste à modifier le format ou les valeurs d'entrée afin d'obtenir un résultat spécifique ou de rendre les données plus compréhensibles pour un public plus large. L'ajout et la liaison de données avec d'autres informations connexes pour offrir des informations plus approfondies est appelé enrichissement des données.

Notre fonctionnalité d'entraînement manuel vous aide à ajouter des entrées quand vous le souhaitez et à entraîner le bot Klassifier chaque fois qu'il est nécessaire de lier des données plus informatives au processus de classification.

5. Stocker vos données

Il est temps de stocker vos données propres et utiles. Nous proposons de sélectionner une solution de stockage cloud pérenne afin de pouvoir ajuster vos paramètres de préparation des données selon les besoins pour les analyses futures.

La préparation des données peut être fastidieuse pour les résultats que vous souhaitez obtenir à partir des données spécifiques, mais avec les bons outils, l'ensemble du processus peut être réduit à une tâche simple pour les data scientists. Choisir les meilleurs outils est très important pour la préparation des données, et choisir le bon classificateur pour tirer le meilleur parti des données est également crucial. Nous vous recommandons donc de faire réaliser votre classification par Klassifier une fois la préparation des données terminée.

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