Vous ne savez pas ce qu'est le data wrangling ? Vous aimerez savoir comment ça marche et comment en profiter pour votre entreprise ?
Le data wrangling (ou data munging) est le processus de conversion et de mappage de données d'une forme de données « brutes » à une autre afin de les rendre plus adaptées et plus utiles pour diverses utilisations en aval, telle que l'analyse.
Lorsqu'il est bien fait, le data wrangling peut aider les entreprises à analyser leurs données correctement et efficacement afin de prendre de bonnes décisions commerciales.
Si votre entreprise collecte beaucoup de données en ligne, la gestion des données est un processus essentiel que vous devez effectuer une fois que vous disposez des données brutes dont vous avez besoin. Il y a sept étapes pour une gestion réussie des données, et nous les fournissons ci-dessous.
La lutte contre les données est un processus critique après la collecte des données.
Dans cet article de blog vous apprendrez :
- à comprendre le data wrangling ;
- les méthodes de curation de données ;
- l'importance du data wranling ;
- comment en profiter pour votre entreprise ;
- comment le mettre en place dans votre business en ligne.
Découvrons tout cela maintenant !
Qu'est-ce que le data wrangling ?
Le data wrangling est le processus de nettoyage, de réorganisation et d'enrichissement des données. Il peut transformer ou cartographier de grandes quantités de données brutes dans différents formats, rendant les données plus utiles pour la consommation et l'analyse en les organisant mieux.
Il peut combiner diverses données dans des ensembles de données indexées et interrogeables. Une fois que vous avez effectué l'extraction de données nécessaire à partir du Web, le traitement des données devrait être le prochain problème à votre ordre du jour.
Lorsque vous collectez des ensembles de données brutes, ils peuvent être désordonnés et complexes. Gestion des données Unifiez et catégorisez les données pour un accès facile et transformez-les en informations exploitables.
Grâce à l'échange de données, les ensembles de données peuvent être transformés en formats fonctionnels utilisables et les données erronées peuvent être corrigées ou supprimées.
Les personnes qui collectent les données ou d'autres parties prenantes non techniques de l'entreprise peuvent comprendre les données plus rapidement et plus facilement et prendre de meilleures décisions en fonction de celles-ci.
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Quels départements utilisent des méthodes de curation de données ?
Toute entreprise qui collecte des données en ligne doit effectuer une analyse des données après avoir extrait les données brutes nécessaires. Par exemple, les entreprises des secteurs du commerce électronique ou du voyage collectent régulièrement des données de comparaison de prix.
Cela leur donne les informations et l'intelligence d'affaires dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées sur la tarification des produits et services.
Mais de grandes quantités de données brutes qui ne suivent aucune structure cohérente ne sont pas très utiles à des fins analytiques et stratégiques.
La gestion des données aide les entreprises à transformer les données en informations exploitables sur lesquelles il est possible d'agir rapidement.
Ceci est particulièrement utile si une organisation souhaite mettre en œuvre une tarification rapide ou une stratégie de tarification flexible afin de répondre en temps réel aux conditions changeantes du marché et au comportement des concurrents.
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Pourquoi le data wrangling est-il si important ?
Étant donné que les données sont utilisées pour éclairer presque toutes les décisions commerciales, elles doivent être préparées de manière à les rendre utilisables et analysables. Les données sur le Web sont de plus en plus diverses et non structurées, et sans une préparation adéquate des données, les projets liés aux données peuvent échouer.
L'analyse et la prise de décision peuvent prendre beaucoup de temps pour avoir un sens, les données peuvent être faussées sans que vous vous en rendiez compte, et vous pouvez lire les données dans le mauvais sens et prendre de mauvaises décisions en conséquence.
Vous devez passer du temps à nettoyer et à organiser les données brutes avant de pouvoir les utiliser et les examiner.
Dans le même temps, les données peuvent éclairer presque toutes les décisions commerciales et les utilisateurs professionnels passent moins de temps à attendre que les ressources techniques préparent les données.
Les applications de visualisation et statistiques commencent souvent par des ensembles de données structurés et organisés afin de fournir l'analyse dont vous avez besoin.
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Comment la curation des données profite-t-elle à mon entreprise ?
Vous comprenez maintenant ce qu'est le data wrangling, les méthodes utilisées par le département de curation de données ainsi que l'importance du data wrangling pour votre entreprise. Ci-dessous, découvrez en quoi il est essentiel pour votre entreprise d'utiliser la curation de données.
Facile à analyser
Une fois les données brutes agrégées et transformées, les analystes commerciaux et les parties prenantes de votre organisation seront en mesure d'analyser rapidement et efficacement des données complexes.
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Utilisation efficace du temps
La gestion des données signifie passer moins de temps à organiser les données irrégulières avant qu'elles ne soient utilisées.
Les professionnels de l'informatique peuvent se concentrer sur les responsabilités d'acquisition et de gestion des données, tandis que les analystes, le personnel non technique et les autres parties prenantes peuvent obtenir des informations plus rapidement et prendre des décisions éclairées sur la base de données faciles à lire et à assimiler.
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Gestion simplifiée des données
La gestion des données transforme les données brutes, désordonnées et non structurées en données propres disposées en lignes et en colonnes. Il mélange et enrichit les données pour les rendre plus utiles, significatives et plus faciles à manipuler. Les données provenant de diverses sources peuvent être rassemblées pour fournir des informations plus détaillées que des données plus limitées.
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Visualisation plus claire des données
Vous pouvez exporter vos données combinées vers la plateforme de votre choix, que ce soit Microsoft Excel ou tout autre outil de visualisation analytique. Il vous aide à résumer, trier, analyser et visualiser vos données.
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Meilleures décisions
Les cadres supérieurs de votre organisation sont mieux à même de prendre des décisions commerciales basées sur les grandes quantités de données que vous collectez et traitez.
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Comment effectuer le data wrangling ?
Notre guide étape par étape pour travailler avec les données ci-dessous montre 7 étapes clés dans tout processus de préparation des données. Vous devez répéter ces étapes autant de fois que nécessaire pour obtenir les résultats souhaités. Après avoir collecté les données brutes requises, procédez comme suit :
1. Rejoignez
Vous pouvez utiliser la bibliothèque Python Pandas pour combiner vos ensembles de données, en les conservant au même endroit.
2. Découverte
Réfléchissez aux données dont vous disposez et à la manière dont vous souhaitez les organiser pour les rendre faciles à utiliser et à analyser.
3. Structure
Étant donné que les données brutes manquent généralement de structure, elles doivent être structurées pour une meilleure analyse.
4. Nettoyage
Supprimez toutes les valeurs aberrantes de l'ensemble de données qui pourraient fausser vos résultats lorsque vous analysez les données. Modifiez les valeurs nulles et normalisez le format des données pour améliorer la qualité et la cohérence.
5. Analyse
Après avoir nettoyé les données, vous devrez examiner les données dont vous disposez et décider si vous avez besoin de données supplémentaires, telles que la dérivation de nouvelles données à partir d'un ensemble de données existant, pour atteindre vos objectifs.
6. Approbation
Vérifiez la cohérence, la qualité et la sécurité des données en validant les données. Par exemple, vous pouvez le faire en vérifiant que les champs de l'ensemble de données sont exacts ou que les attributs sont normalement distribués.
7. Publication
Publiez les données nouvellement fusionnées quelque part pour une utilisation future par vous ou d'autres parties prenantes.
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Comment exécuter des méthodes de traitement de données à l'aide de Python ?
Python est un langage de programmation qui vous aide à gérer les données. La bibliothèque Python Pandas possède des fonctions intégrées qui vous permettent d'appliquer des méthodes de transformation de données telles que la fusion, le regroupement et la jointure de données pour atteindre vos objectifs analytiques.
Découvrez 10 outils sans codage pour récolter des données digitales en automatique.
Fusionnez deux ensembles de données ou plus pour les rassembler en un seul endroit pour une analyse facile. Le regroupement de données vous permet d'organiser les données selon des caractéristiques spécifiques, telles que l'année, tandis que la concaténation de données combine différents objets de données afin que vous puissiez les afficher côte à côte.
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