Data Wrangling : Le guide pour optimiser vos données brutes

Le Data Wrangling, ou « Data Munging », désigne le processus de transformation et de structuration de données brutes dans un pipeline de données pour les rendre prêtes à l'analyse ou au Machine Learning.

Découvrez comment le Data Wrangling transforme des ensembles de données brutes en informations exploitables. Un guide pratique pour les Data Analysts et les Data Scientists.

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Qu’est-ce que le Data Wrangling ?

Définition et importance

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Par définition, le Data Wrangling est une étape incontournable en Data Science, qui précède les phases d’analyse ou de Machine Learning. Cette méthode implique la collecte de données, l’analyse exploratoire, le nettoyage, ainsi que la structuration des données et leur stockage.

L'augmentation de la complexité des données prolonge le temps de préparation nécessaire pour l'analyse, alors que les métiers ne peuvent plus attendre que les équipes techniques terminent cette tâche. Grâce aux outils en libre-service, le Data Wrangling accélère le traitement des données complexes, tout en améliorant la précision des analyses. Ce modèle facilite l'accès à l'analyse et à la prise de décision, ce qui offre aux Data Analysts bien plus d'autonomie et d'efficacité. 

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Différences entre Data Wrangling et Data Cleaning

À l’inverse du Data Wrangling, le Data Cleaning se concentre sur l’identification et la correction des erreurs ou incohérences pour garantir la qualité des données. Plus large et contextuel, le Data Wrangling est souvent nécessaire pour préparer les données à une analyse ou à un modèle. 

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Exemples concrets dans les projets Data

Le Data Wrangling est utilisé dans divers projets data pour :

• le nettoyage, transformation et normalisation des données avant l'entraînement des modèles ;
• la fusion de données provenant de plusieurs sources pour une vue unifiée des clients ;
• la transformation des ensembles de données pour identifier des groupes avec des besoins similaires ;
• l’intégration de données provenant de différents systèmes (ERP, CRM) pour une vision complète des opérations de l'entreprise.

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Pourquoi le Data Wrangling est essentiel en Data Science ?

Identifier les données inutilisables

Le Data Wrangling aide à repérer et à exclure les données non pertinentes ou inutilisables, comme les doublons, les valeurs aberrantes ou les informations manquantes non récupérables. Le but est d’éviter que des ensemble de données de mauvaise qualité n’impactent négativement les résultats d’analyse ou d’entraînement des modèles.

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Standardisation des formats de données

Les données proviennent souvent de multiples sources avec des formats variés (dates, unités, codages). Le Data Wrangling harmonise ces formats, en unifiant par exemple les formats de date ou en convertissant des unités métriques en impériales. De quoi garantir une interprétation correcte et uniforme.

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Préparation pour les analyses avancées

Pour des modèles de Machine Learning ou des analyses avancées, les données doivent être prêtes à l’emploi. Le Data Wrangling permet : 

• d’enrichir les données ;
• de créer des variables dérivées ;
• de transformer les données non structurées en formats exploitables.

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Les étapes clés du Data Wrangling

Collecte et importation des données

La première étape consiste à rassembler les données provenant de diverses sources (bases de données, fichiers CSV, API, etc.) et de les importer dans un environnement de travail. Cette étape comprend la vérification de l'accessibilité des données et leur intégration dans un format initial utilisable, tel qu’un tableau ou une structure JSON.

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Exploration et diagnostic des données

Une analyse préliminaire permet de comprendre la structure des données, de détecter les incohérences, les valeurs manquantes, les doublons ou les variables inutiles. Les outils comme les statistiques descriptives, les visualisations ou les profils de données aident à identifier les problèmes et à planifier les transformations nécessaires.

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Transformation et nettoyage

Cette phase comporte :

• le nettoyage, avec la suppression des doublons, la gestion des valeurs manquantes ou aberrantes, et la correction des erreurs de saisie ;
• la transformation, qui consiste à normaliser les formats, convertir les types de données, fusionner des sources, ou créer des variables dérivées.
  L’objectif est de structurer les données pour qu’elles soient cohérentes et adaptées à l’analyse.

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Validation des données préparées

Une fois les transformations effectuées vient le moment de valider les données. Après la vérification de leur exactitude, leur cohérence et leur conformité, les données validées sont alors prêtes à être utilisées pour des analyses ou des modèles prédictifs. Chaque étape garantit que les données répondent aux besoins du projet, tout en minimisant les risques d’erreurs dans les analyses.

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Outils populaires pour le Data Wrangling

Python et ses bibliothèques (Pandas, NumPy)

Grâce à ses bibliothèques puissantes et flexibles, Python est l’un des langages les plus populaires pour le Data Wrangling : 

• Pandas permet de manipuler des données tabulaires, comme les DataFrames, pour nettoyer, transformer et agréger facilement les données.
• NumPy est utile pour les opérations mathématiques avancées et les transformations sur des matrices et tableaux multi-dimensionnels.

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R pour le Data Wrangling

R est particulièrement apprécié en statistique et en science des données, avec des packages dédiés au Data Wrangling :

• Grâce à une syntaxe intuitive, dplyr facilite le filtrage, la sélection et l’agrégation des données.
• tidyr est spécialisé dans le nettoyage et la structuration des données pour les rendre analytiquement exploitables.

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Talend et Alteryx : solutions no-code/low-code

Ces outils permettent de réaliser des tâches de Data Wrangling sans écrire de code, ce qui les rend accessibles aux non-développeurs :

• Souvent utilisé pour des workflows complexes, Talend est outil open-source et commercial pour l’intégration et la transformation des données.
• Alteryx est une solution payante particulièrement appréciée pour son interface intuitive, qui simplifie le nettoyage et l’analyse des données.

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Cas d'usage du Data Wrangling

Projets en Machine Learning

Le Machine Learning nécessite des données propres, structurées et prêtes à être utilisées dans des algorithmes. Le data wrangling prépare les données pour le Machine Learning en :

• nettoyant (suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes) ;
• transformant (encodage, normalisation, création de nouvelles variables) ;
• fusionnant des sources pour enrichir les prédictions (préparation des données pour un modèle de recommandation).

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Analyses marketing

Les équipes marketing utilisent le Data Wrangling pour analyser les performances des campagnes et comprendre les comportements des consommateurs. Autrement dit : 

• Combiner les métriques provenant de canaux divers (publicité en ligne, CRM, réseaux sociaux).
• Transformer les données démographiques et comportementales pour identifier des groupes cibles.
• Créer des KPIs personnalisés comme le ROI par canal ou le taux de rétention client.

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Intégration de multiples sources de données

Les entreprises collectent des données provenant de différentes sources (bases internes, API, fichiers Excel, etc.), souvent dans des formats variés. Le Data Wrangling facilite l'intégration de la data en :

• harmonisant les formats et structures ;
• enrichissant avec des informations externes ;
• résolvant les incohérences entre les sources.

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Les défis courants dans le Data Wrangling

Gérer les données manquantes

Les valeurs manquantes sont fréquentes dans les jeux de données et peuvent fausser les résultats si elles ne sont pas traitées correctement. Ces dernières nécessitent une solide stratégie, sans perdre d'informations cruciales. Avec le Data Wrangling, il est possible par exemple de combler les valeurs manquantes de l'âge ou localisation dans une base client pour éviter des biais algorithmiques.

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Identifier les doublons

Souvent dus à des erreurs de saisie ou des intégrations multiples, les doublons peuvent entraîner des biais et des redondances dans les analyses. Le Data Wrangling intervient notamment :  

• dans la détection des doublons similaires mais pas identiques (ex. : « Julie Dupont » et «  Dupont, Julie ») ;
• dans la conservation des données pertinentes (fusionner les doublons sans perdre les informations uniques associées à chaque enregistrement).

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Maintenir l'intégrité des données

Les transformations multiples et l’intégration de sources hétérogènes augmentent les risques de briser l’intégrité des données. Le Data Wrangling vient harmoniser les formats et types et garantir que les relations entre entités (clients, commandes, produits) soient respectées après transformation.

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Comment se former au Data Wrangling ?

Vous souhaitez développer ou renforcer vos compétences en Data Wrangling ?  Afin de devenir expert en Data Wrangling, DataBird a ce qu’il vous faut ! Notre formation Data Analyst et notre formation Data Scientist vous apprennent à maîtriser des compétences clés telles que les langages Python et R, l'extraction et le nettoyage de données, le web scraping, ainsi que le Text Mining.

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