Lorsque l'on parle de data wrangling, on se réfère en réalité à un processus analytique. Il permet de transformer et de mapper des données brutes en un format plus structuré. L'exercice s'avère ainsi indispensable pour une meilleure compréhension et l'utilisation des informations contenues dans ces données.
Qu'est-ce que le Data Wrangling ?
Le terme « Data Wrangling » provient en réalité de l'anglais « to wrangle », qui signifie démêler ou organiser quelque chose. Ce processus consiste donc à transformer et mapper les données brutes en un format plus organisé et exploitable.
Exemple : dans une entreprise dotée de différents outils et plateformes avec des données hébergées sur des serveurs variés, entre autres, il faut un système centralisé. Ce dernier aide à gérer et exploiter les masses d'informations de manière efficace.
Le démêlage des données permet d'accéder à différentes sources et de les nettoyer. Par exemple, si vous travaillez avec des bases de données SQL et NoSQL, vous pouvez les fusionner. Des algorithmes dédiés vous aident à créer une seule source de données uniforme. Cette dernière peut ensuite être exploitée à de diverses fins.
Le Data Wrangling mène vers la génération de rapports, des analyses prédictives ou encore un machine learning de qualité. Avec la montée en puissance de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, le Data Wrangling a pris encore plus d'importance. L'IA dépend de vastes volumes de données structurées pour fonctionner correctement.
Quelques conditions indispensables au processus
Malgré ses nombreux avantages, la mise en place d'un processus de Data Wrangling peut également présenter quelques inconvénients. L'un des principaux problèmes réside dans le fait que le nettoyage et l'analyse des données peuvent être une tâche chronophage. Pour cause, il faut souvent corriger manuellement les erreurs ou les imprécisions dans les données. De plus, les bons résultats exigent des compétences en traitement et analyse des données.
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Exemples simples de Data Wrangling
Fusionner des données provenant de sources différentes. Imaginons que vous êtes responsable marketing d'une entreprise. Cette société utilise deux plateformes différentes pour collecter les informations sur ses clients. Elle dispose, entre autres, d'un logiciel CRM et d'un outil de gestion des commandes. Chaque plateforme génère des fichiers Excel avec des informations telles que le nom, le prénom, l'adresse e-mail et les préférences d'achat des clients.
Votre objectif est désormais de fusionner ces listes pour créer une base de données centralisée. Le Data Wrangling intervient ici pour détecter et résoudre les éventuels conflits entre les différentes sources de données. Par exemple : les doublons, les types de données différents ou encore les erreurs de syntaxe.
Nettoyer et enrichir les données. Dans un second exemple, supposons que votre entreprise dispose d'une base de données contenant les résultats d'une enquête de satisfaction réalisée auprès de ses clients. Les données sont présentées sous forme de texte libre. Il est ainsi difficile de les utiliser directement pour mener une analyse statistique.
Dans ce cas, le Data Wrangling permet de convertir ces données en un format structuré et exploitable. Pour cela, on utilisera des techniques telles que l'extraction d'entités, la détection des thèmes abordés par les répondants. Il faudra par la suite procéder à leur codification en catégories. L'exercice vise également la reconnaissance des sentiments exprimés par les clients (positifs, négatifs ou neutres).
Les différentes étapes du Data Wrangling
Étape 1 : collecte des données
Pour donner vie à un projet data-driven, il faut au préalable réunir les bonnes informations. La première étape consiste donc à collecter les données pertinentes pour répondre aux objectifs spécifiques du projet. Différentes sources sont mobilisées lors de cette phase.
Ce sont des bases de données internes, fichiers Excel ou CSV, API ou renseignement issus de sites Web. Il y a aussi les contenus émanant des capteurs IoT, les données publiques, les réseaux sociaux ou encore les sondages.
Étape 2 : Exploration des données
Cette phase devra également permettre de détecter les différents types de données (numériques, catégorielles, etc.). Elle détermine leur caractère indispensable ou superflu pour l'analyse à venir. Cette étape implique l'identification des erreurs, des incohérences ou des valeurs manquantes dans les données extraites.
Pour mener à bien cette exploration, il est souvent utile de visualiser les données sous forme de tableaux, de graphiques ou de cartes géographiques selon la nature des informations collectées. Plusieurs outils peuvent être utilisés pour réaliser ces visualisations, tels que Tableau, PowerBI ou QlikView, par exemple.
Étape 3 : nettoyage des données
Cette phase implique la correction des erreurs, le changement des formats inappropriés. Elle inclut aussi la suppression des données inutiles, ainsi que le traitement des valeurs manquantes ou aberrantes. Lorsqu'il s'agit de traiter les valeurs manquantes ou aberrantes, plusieurs stratégies peuvent être adoptées. I
Il y a, entre autres, l'imputation, la suppression des lignes concernées ou encore l'utilisation de méthodes statistiques spécifiques. Le choix de la stratégie dépendra du contexte, des objectifs du projet et des données en question.
Si vous torturez les données assez longtemps, il avouera.
Ronald H. Coase
Étape 4 : transformation des données
Cette étape vise à adapter les données pour qu'elles soient facilement exploitables lors des analyses ultérieures. La transformation peut se traduire par différents types d'actions. Elle englobe la normalisation, la standardisation ou encore la création de nouvelles variables (features) à partir de celles existantes.
Il faut veiller à ce que les données présentent une structure adéquate pour le type de modèle prévu, notamment pour les algorithmes de Machine Learning. Des corrélations trop fortes entre elles pourraient biaiser les résultats. Pour cela, divers outils statistiques peuvent être employés. Il y a notamment le calcul du coefficient de corrélation et l'utilisation de matrices de confusion.
Étape 5 : intégration des données
L'intégration des données consiste à combiner différentes sources d'information pour construire un tableau de données unique et complet. Lorsqu'elles sont mises bout à bout, les informations autorisent une analyse plus fine et nuancée. L'étape intégration permet alors d'unifier la présentation, la résolution et l'échelle des données, tout en préservant leur cohérence.
Afin de réaliser des intégrations efficaces, il faut travailler sur la mise en relation des jeux de données et sur l'optimisation des jointures entre elles. Vous pouvez utiliser des techniques d'appariement (matching) ou de déduplication. Ils servent à s'assurer de la pertinence des liens tissés entre les différentes sources d'information.
Étape 6 : enrichissement des données
L'enrichissement des données vise à apporter des éléments complémentaires aux informations déjà collectées. Cela permet surtout d'améliorer la qualité des analyses effectuées par la suite. Au cours de cette étape, il est possible de recourir à la géocodification, la catégorisation, l'annotation ou encore la lemmatisation.
Ces approches permettent d'accroître la précision, la compréhension ou le niveau de détail des données à traiter. L'enrichissement n'exclut pas La consultation de bases de données externes ou l'utilisation de services spécialisés dans un domaine particulier.
Outils et programmes pour effectuer le Data Wrangling
Python
Héritant du nom d'une troupe humoristique anglais, Python est un langage de programmation populaire. Polyvalent, il est utilisé dans divers domaines, y compris les sciences de données. Des bibliothèques telles que Pandas, NumPy et Dask permettent aux développeurs et aux analystes de manipuler, nettoyer et transformer facilement les données selon leurs besoins.
R
Chouchou des professionnels de la data, R est un autre langage de programmation largement utilisé dans l'analyse de données et les statistiques. Des packages tels que dplyr, tidyverse et data.table fournissent des fonctions pour faciliter le Data Wrangling, le nettoyage et la transformation des données, en particulier dans les contextes où les ensembles de données sont volumineux et complexes.
Microsoft Excel
Bien qu'il ne soit pas exclusivement conçu pour le Data Wrangling, Excel reste un outil précieux pour effectuer des manipulations de données de base à petite échelle. Les analystes peuvent utiliser les fonctions intégrées d'Excel ou créer leurs propres formules pour extraire, nettoyer et organiser les données avant une analyse plus approfondie.
Outils spécialisés
Des solutions comme Trifacta, DataWrangler et OpenRefine offrent des interfaces utilisateur graphiques (GUI) et des fonctionnalités spécifiquement dédiées au processus de Data Wrangling. Ces outils facilitent la manipulation de données pour les analystes qui préfèrent ne pas travailler directement avec des codes de programmation.
Quelles différences entre Data Wrangling et Data Cleaning ?
Il est courant de rencontrer les termes « Data Wrangling » et « Data Cleaning » dans un contexte similaire, mais ils représentent deux choses différentes :
- D'une part, le Data Wrangling est un processus plus large qui englobe l'ensemble des étapes pour transformer les données brutes en un format organisé et exploitable. Cela inclut non seulement le nettoyage des données, mais aussi l'extraction, l'intégration, la transformation et la visualisation des données.
- D'autre part, le Data Cleaning fait spécifiquement référence à l'étape du processus où les erreurs, les incohérences et les valeurs manquantes sont identifiées et corrigées dans les données extraites. Le Data Cleaning ne traite pas des autres aspects tels que l'intégration ou la transformation des données.
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