Nettoyage des données Partie I.
Nettoyage des données Partie I.
Il s'agit d'une série en plusieurs parties mettant en évidence les processus impliqués dans le nettoyage des données pour l'analyse. Le nettoyage des données est le processus d'identification et de correction des inexactitudes, des incohérences et des erreurs dans un ensemble de données afin d'en améliorer la lisibilité, la qualité, la fiabilité et la robustesse. Le traitement des données, également connu sous le nom de "data munging", est le processus qui consiste à transformer des données brutes et désordonnées en un format propre et utilisable pour l'analyse et la prise de décision. Il implique une série de techniques telles que le nettoyage, la transformation et la restructuration des données pour s'assurer qu'elles sont fiables, précises et cohérentes. Essentiellement, le traitement des données prépare les données pour un traitement, une modélisation et une analyse ultérieurs. Les avantages du nettoyage des données comprennent une prise de décision plus précise, une productivité accrue et une meilleure connaissance des données. En Python, certaines des bibliothèques les plus populaires pour le nettoyage des données sont : Pandas parmi d'autres bibliothèques comme Scikit-learn, Pyjanitor, SciPy, DataPrep, CleanLab, Scrubadub, DataCleaner, CleanPrep et bien d'autres. Le nettoyage des données avec Pandas consiste à identifier et à corriger les erreurs, les incohérences et les valeurs manquantes dans un ensemble de données afin d'en garantir l'exactitude et la fiabilité en vue d'une analyse ultérieure.
3 commentaires
Henri Samule
Le manque de contrôle d'accès robuste au réseau met en péril la confidentialité des données. Il est essentiel d'implémenter un système de contrôle d'accès basé sur les rôles pour limiter l'accès aux informations sensibles.
ZineZimeDame
Je vous laisse un gentille commentaire.
test
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