Le traitement des données s'avère être un élément clé de l'industrie du marketing. Selon les statistiques, le chiffre d'affaires des États-Unis dans le domaine du "traitement des données et des services connexes" s'élèvera à 1 978 milliards de dollars d'ici à 2024. L'internet produit des millions de données à chaque seconde. L'utilisation correcte de ces données peut être très bénéfique pour les entreprises en leur apportant des informations de qualité. Toutes les données brutes ne peuvent pas faire l'objet d'un processus d'analyse. Elles doivent subir des étapes de prétraitement pour atteindre les formats souhaités. Cet article vous permettra d'en savoir plus sur l'un de ces processus appelé "Data Wrangling".
Le Data Wrangling est le processus qui consiste à transformer les données brutes en formats standard et à les rendre aptes à subir le processus d'analyse. Ce processus de Data Wrangling est également connu sous le nom de Data Munging. En général, les data scientists sont confrontés à des données provenant de sources multiples. Structurer les données brutes dans un format utilisable est la première exigence avant de les soumettre à la phase d'analyse.
Le Data Munging, ou processus de Data Wrangling, simplifie les tâches des data scientists de différentes manières. Voici quelques-uns de ces avantages.
Les analystes de données peuvent trouver qu'il est facile de travailler sur des données manipulées car elles sont déjà dans un format structuré. La qualité et l'authenticité des résultats s'en trouveront améliorées, car les données d'entrée sont exemptes d'erreurs et de bruit.
Certaines données inutilisables qui restent trop longtemps se transforment en marais de données. Le processus de traitement des données permet de s'assurer que toutes les données entrantes sont transformées en formats utilisables afin qu'elles ne restent pas inutilisées dans des marécages de données. Cela permet de multiplier l'utilité des données.
Le Data Wrangling peut aider les utilisateurs à gérer les valeurs nulles et les données désordonnées en mappant des données provenant d'autres bases de données. Les utilisateurs ne courent donc aucun risque puisqu'ils disposent de données correctes qui peuvent les aider à obtenir des informations précieuses.
Les professionnels des données n'ont pas besoin de passer beaucoup de temps à s'occuper du processus de nettoyage et d'extraction. Le Data Wrangling aide les utilisateurs professionnels en leur fournissant des données appropriées, prêtes à être analysées.
La collecte de données provenant de sources multiples et leur intégration permettront aux analystes d'entreprise d'avoir une compréhension claire de leur public cible. Ils sauront ainsi où leur service fonctionne et quelles sont les exigences des clients. Grâce à ces méthodes précises, même les personnes qui ne sont pas des professionnels des données peuvent facilement se faire une idée claire de leur cible.
Le Data Wrangling et le Data Mining ont tous deux pour objectif d'obtenir des informations commerciales précieuses à partir de données brutes. Cependant, ils diffèrent par certaines de leurs fonctionnalités, comme suit.
| Traitement des données | Exploration de données |
| Sous-ensemble du Data Mining | Sur-ensemble de l'analyse des données |
| Un vaste ensemble de tâches qui impliquent la manipulation de données. | Un ensemble spécifique de transformations de données qui font partie du Data Mining. |
| Le Data Wrangling regroupe et transforme les données afin de les qualifier pour l'analyse des données. | Le Data Mining collecte, traite et analyse les données afin d'en dégager des modèles. |
Les étapes du traitement des données comprennent 6 processus de flux de données nécessaires et séquentiels. Ces étapes permettent de décomposer les données les plus complexes et de les mettre en correspondance avec un format de données approprié.
La découverte des données est l'étape initiale du processus de traitement des données. Au cours de cette étape, l'équipe chargée des données comprendra les données et déterminera l'approche appropriée pour les traiter. Il s'agit de la phase de planification des autres phases. Grâce à une bonne compréhension des données, les data scientists décideront de l'ordre d'exécution, des opérations à effectuer et des autres processus nécessaires pour améliorer la qualité des données.
Exemple: Un analyste de données préfère analyser le nombre de visiteurs d'un site web. Dans ce processus, il parcourt la base de données des visiteurs et vérifie s'il y a des valeurs manquantes ou des erreurs afin de prendre des décisions sur le modèle d'exécution.
Les données désordonnées collectées à partir de diverses sources n'ont pas de structure propre. Les données non structurées consomment de la mémoire, ce qui finit par réduire la vitesse de traitement. Les données non structurées peuvent être des images, des vidéos ou des codes magnétiques. Cette phase de structuration analyse toutes les données.
Exemple: Les données relatives aux "visiteurs du site web" contiennent des informations sur les utilisateurs, telles que le nom d'utilisateur, l'adresse IP, le nombre de visiteurs et l'image de profil. Dans ce cas, la phase de structuration associera les adresses IP à l'emplacement approprié et convertira l'image de profil dans le format requis.
Le nettoyage des données vise à améliorer la qualité des données. Les données brutes peuvent contenir des erreurs ou des données erronées qui peuvent nuire à la qualité de l'analyse des données. Remplir les valeurs nulles par des zéros ou des valeurs appropriées provenant d'une autre base de données. Le nettoyage consiste également à supprimer les mauvaises données et à corriger les erreurs ou les fautes de frappe.
Exemple: L'ensemble de données "visiteurs de sites web" peut contenir des valeurs aberrantes. Considérons qu'il y a une colonne qui indique le "nombre de visites d'utilisateurs uniques". La phase de nettoyage des données peut regrouper les valeurs de cette colonne et trouver la valeur aberrante qui varie anormalement par rapport aux autres données. Les spécialistes du marketing peuvent ainsi gérer les valeurs aberrantes et nettoyer les données.
Cette étape d'enrichissement fait passer votre processus de Data Wrangling à l'étape suivante. L'enrichissement des données consiste à améliorer la qualité en ajoutant d'autres données pertinentes aux données existantes.
Une fois que les données ont passé les phases de structuration et de nettoyage, l'enrichissement des données entre en jeu. Les scientifiques des données décident si le besoin nécessite un apport supplémentaire qui pourrait aider les utilisateurs dans le processus d'analyse des données.
Exemple: La base de données "visiteurs du site web" contiendra les données relatives aux visiteurs. Les scientifiques des données peuvent estimer que des données supplémentaires sur les "performances du site web" peuvent aider le processus d'analyse ; ils les incluront donc également. Désormais, le nombre de visiteurs et le taux de performance aideront les analystes à déterminer quand et où leurs plans fonctionnent.
La validation des données aide les utilisateurs à évaluer la cohérence, la fiabilité, la sécurité et la qualité des données. Ce processus de validation est basé sur diverses contraintes qui sont exécutées par des codes de programmation afin de garantir l'exactitude des données traitées.
Exemple: Si les scientifiques des données collectent des informations sur l'adresse IP du visiteur, ils peuvent définir des contraintes pour décider du type de valeurs admissibles dans cette catégorie. Ainsi, la colonne Adresse IP ne peut pas contenir de chaînes de caractères.
Une fois que les données sont prêtes pour l'analyse, les utilisateurs les organisent dans une base de données ou des ensembles de données. Cette étape de publication est responsable de la fourniture de données de qualité aux analystes. Les données prêtes pour l'analyse seront ensuite soumises à un processus d'analyse et de prédiction afin d'obtenir des informations commerciales de qualité.
Rationalisation des données - Cet outil de traitement des données nettoie et structure en permanence les données brutes entrantes. Il facilite le processus d'analyse des données en fournissant des données actuelles dans un format standardisé.
Analyse des données clients - Comme les outils de Data Wrangling collectent des données à partir de sources variées, ils apprennent à connaître les utilisateurs et leurs caractéristiques grâce aux données collectées. Les professionnels des données utilisent les technologies de la science des données pour créer une brève étude sur l'analyse du comportement des clients à l'aide de ces données.
Finance - Les spécialistes de la finance analysent les données précédentes afin de développer une vision financière des plans. Dans ce cas, Data Wrangling les aide avec des données visuelles provenant de sources multiples qui sont facilement nettoyées et manipulées pour l'analyse.
Vue unifiée des données - Le processus de Data Wrangling travaille sur les données brutes et les ensembles de données complexes et les structure pour créer une vue unifiée. Ce processus est responsable du nettoyage et de l'exploration des données, ce qui permet d'améliorer l'utilisation des données. Il rassemble toutes les données brutes utilisables dans un tableau ou un rapport unique, ce qui facilite l'analyse et la visualisation.
proxys prend en charge la gestion et l'analyse des données grâce à ses caractéristiques uniques. Lors de la collecte de données provenant de sources multiples, les utilisateurs peuvent se heurter à de nombreuses restrictions, telles que des blocages IP ou des restrictions géographiques. Proxyscrape Le site proxys permet de contourner ces blocages.
Le data wrangling peut sembler nouveau pour la plupart des gens. Il s'agit d'un sous-ensemble de techniques d'exploration de données que vous pouvez utiliser pour qualifier les données brutes à des fins d'analyse. L'exécution séquentielle correcte des étapes mentionnées simplifiera la complexité de l'analyse des données. Vous pouvez vous appuyer sur des outils ou des solutions de Data Wrangling pour automatiser le processus. Proxyscrape Le site Web de la Commission européenne, avec son anonymat proxys, facilitera le système de Data Wrangling.