Les techniques de prétraitement des données en data mining jouent un rôle essentiel dans la révélation des trésors cachés. Ce processus de nettoyage, transformation et enrichissement garantit la qualité et la fiabilité des données. Le nettoyage des données élimine les valeurs aberrantes et les erreurs. La transformation simplifie les données pour détecter les motifs significatifs. L’enrichissement ajoute des informations supplémentaires. Ces étapes cruciales préparent les données à être explorées et analysées avec précision, ouvrant la voie à des découvertes significatives.
Découvrez dans cet article l’art subtil du prétraitement des données en data mining pour révéler les joyaux cachés dans vos données brutes.
Que l’aventure commence !
Les techniques de prétraitements, se présentent donc comme suit :
Nettoyage des données :
Nettoyage des données ou Data cleansing , est une technique qui vise à détecter et éliminer les valeurs aberrantes, les doublons et les erreurs dans les données, garantissant ainsi la fiabilité des résultats d’analyse. C’est un moyen de garder une base de données correcte, cohérente et fiable.
Cette étape contient elle même un nombre d’étapes :
✔Etape 1-Identification des données essentiels :
Il s’agit de choisir soigneusement quel type des données seraient utile selon vos besoins ( projets, processus ou étude …)
✔Etape 2-Collecte des données :
Après avoir identifier votre vision, il est temps de collecter les données présentes dans vos champs de données .
✔Etape 3-Elimination des doublons :
Le nettoyage des données incluent aussi, l’élimination des informations présentes en plusieurs exemplaires.
✔Etape 4-Les valeurs vides :
Les outils de nettoyage des données détectent les valeurs manquantes dans les divers champs et les ajoutent, si possible, à ces champs pour constituer un ensemble de données complet et pour éviter les trous d’information.
Normalisation :
La normalisation permet de mettre à l’échelle les valeurs des attributs afin de les rendre comparables et équilibrées, empêchant ainsi les attributs ayant des plages de valeurs différentes de dominer l’analyse.
Exemple : Supposons que nous avons un ensemble de données contenant les salaires de différents employés, ainsi que leur âge. Les salaires varient de 30 000 $ à 100 000 $, tandis que l’âge se situe entre 25 ans et 60 ans.
Pour normaliser ces données, nous pouvons utiliser une technique courante appelée “normalisation min-max”. Dans cette approche, nous transformons les valeurs d’origine pour qu’elles soient comprises dans une plage spécifique, généralement entre 0 et 1.
Discrétisation :
Cette technique transforme les attributs continus en attributs discrets en créant des intervalles ou des catégories. Elle facilite l’analyse en réduisant la complexité des données et en autorisant l’application de techniques spécifiques aux données discrètes.
Réduction de dimension :
La réduction des dimensions diminue le nombre d’attributs tout en préservant les informations essentielles. Cela simplifie l’analyse, élimine la redondance et minimise les problèmes liés à la “malédiction de la dimensionnalité”.
Imputation des valeurs manquantes :
L’imputation des valeurs manquantes consiste à estimer et à remplacer les valeurs manquantes par des valeurs vraisemblables, afin de préserver l’intégrité et l’exhaustivité des données en vue d’une analyse ultérieure.
Extraction de caractéristiques :
Cette technique implique l’identification et la sélection des caractéristiques les plus pertinentes ou discriminantes pour l’analyse, en éliminant les caractéristiques redondantes ou non significatives.
Filtrage des données :
Le filtrage des données vise à supprimer les données non pertinentes ou indésirables pour l’analyse prévue, à l’aide de critères ou de règles prédéfinis.
Agrégation :
L’agrégation permet de regrouper des données similaires à l’aide de techniques telles que la consolidation, la fusion ou le calcul de la moyenne, afin de réduire la complexité et d’améliorer les performances de l’analyse.
Transformation des données :
La transformation des données implique l’application de fonctions mathématiques ou logiques pour convertir les données selon un format ou une représentation spécifique, facilitant ainsi l’analyse et la détection de motifs.
Gestion des données bruitées :
La technique a pour but de réduire le bruit dans les données, qui peut être causé par des erreurs de mesure, des fluctuations aléatoires ou d’autres sources, afin d’améliorer la qualité et la fiabilité des résultats de l’analyse.
En résumé, les techniques de prétraitement des données nécessitent des étapes essentielles pour préparer les données avant leur analyse approfondie. Parmi ces techniques, on retrouve la normalisation, qui permet de mettre à l’échelle les valeurs des attributs pour les rendre comparables et équilibrées.
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