1. Définition du Data Wrangling – Le Data Wrangling fait référence au processus de collecte, de nettoyage et d’organisation des données afin qu’elles puissent être analysées plus en détail.
Les avantages du Data Wrangling – Le Data Wrangling peut améliorer l’exactitude des données et réduire le temps nécessaire à la préparation des données pour l’analyse. 4.
Les outils de Data Wrangling – Il existe une variété d’outils disponibles pour le Data Wrangling, tels que les logiciels open source et les outils commerciaux.
5. Les défis du Data Wrangling – Le Data Wrangling peut être un processus à forte intensité de travail et nécessite un certain niveau de savoir-faire technique.
Les meilleures pratiques en matière d’extraction de données comprennent la structuration et le formatage corrects des données, ainsi que la vérification des données.
7. Tâches courantes de Data Wrangling – Les tâches courantes de Data Wrangling comprennent le nettoyage des données, l’intégration des données et la transformation des données.
8. Le Data Wrangling dans l’environnement professionnel – Le Data Wrangling peut être utilisé dans l’environnement professionnel pour améliorer la qualité des données, réduire les coûts et augmenter l’efficacité.
Le Data wrangling est le processus de nettoyage et de préparation des données pour l’analyse. Il s’agit généralement de supprimer les données invalides ou incomplètes, de normaliser les formats de données et de restructurer les données dans un format plus facile à utiliser. L’ETL (extract, transform, load) est un processus permettant de déplacer des données d’un système à un autre. Il s’agit généralement d’extraire des données d’un système source, de les transformer dans un format qui peut être chargé dans un système de destination, puis de les charger dans le système de destination.
Le traitement des données est le processus de transformation et de mappage des données d’un format de données « brut » à un autre format dans le but de les rendre plus appropriées et plus utiles pour un objectif spécifique ou un ensemble d’objectifs. Le traitement des données implique souvent le reformatage, la restructuration et le nettoyage des données afin qu’elles puissent être intégrées et analysées à des fins de visualisation des données, d’apprentissage automatique, de modélisation prédictive ou d’autres tâches liées aux données.
En revanche, le nettoyage des données est le processus d’identification et de résolution des erreurs et des incohérences dans les données. Le nettoyage des données est généralement effectué comme une étape de prétraitement avant l’analyse ou la visualisation des données.
Le traitement des données en SQL est le processus de nettoyage, de transformation et d’enrichissement des données dans une base de données. Cela peut impliquer des tâches telles que l’identification et la correction des erreurs, le remplissage des valeurs manquantes et la normalisation des formats de données. Le Data Wrangling peut contribuer à rendre les données plus précises et plus cohérentes, ce qui peut faciliter l’analyse et la prise de décisions basées sur les données.
Le « data wrangling » est le processus de transformation et de mappage des données d’un format ou d’une structure à un autre. Cette opération est généralement effectuée pour rendre les données plus accessibles, plus précieuses et plus exploitables. Le processus de transformation des données peut être appliqué à une variété de types de données différents, y compris, mais sans s’y limiter, les données financières, les données sur les clients, les données sur les produits et les données sur les médias sociaux.
Python est un bon outil pour le data wrangling car il est facile à utiliser et possède de nombreuses bibliothèques qui peuvent être utilisées pour les tâches de data wrangling.