Think like a Data Analyst: Data Cleaning Framework

Summary

Cette vidéo explique comment se démarquer en tant qu'analyste de données en comprenant non seulement les étapes techniques du nettoyage des données, mais aussi le contexte métier dans lequel elles s'appliquent. L'acronyme CLEAN aide à conceptualiser, localiser et résoudre les problèmes de données, évaluer ceux qui sont insolubles, améliorer l'ensemble de données et documenter le processus. L'accent est mis sur l'importance de documenter chaque étape pour mieux communiquer les décisions prises et faire preuve de jugement dans les situations complexes.

Takeaways

• 📊 Les analystes en devenir doivent comprendre non seulement comment nettoyer les données, mais aussi pourquoi ce processus est important dans un contexte professionnel.
• 🤝 Le nettoyage des données commence généralement après la collecte des exigences du projet avec les parties prenantes.
• 🔄 Le nettoyage des données est un processus itératif qui peut être répété tout au long de l'analyse si de nouveaux problèmes sont découverts.
• 🧹 L'acronyme CLEAN aide à structurer le processus de nettoyage des données : conceptualiser, localiser les problèmes résolvables, évaluer les problèmes non résolvables, augmenter et améliorer le jeu de données, et noter/documenter les étapes.
• 📐 Avant de nettoyer les données, il est essentiel de comprendre le grain, les mesures et les dimensions des données, ainsi que les colonnes critiques et non critiques.
• 🔍 La résolution des problèmes de qualité des données peut être divisée en trois catégories principales : cohérence, formatage et doublons.
• 📝 Les analystes doivent prioriser les colonnes critiques pour garantir que les données essentielles à l'analyse sont correctes et complètes, sans rechercher la perfection.
• ⚠️ Certains problèmes de qualité des données sont non résolvables, comme les données manquantes ou incohérentes. Il est crucial d'évaluer leur impact sur l'analyse.
• 💡 L'augmentation des données consiste à ajouter des informations supplémentaires ou des calculs pertinents pour rendre l'analyse plus robuste.
• 📄 La documentation est essentielle : noter les problèmes, les solutions et les décisions prises permet de clarifier le processus d'analyse et d'améliorer la communication avec les parties prenantes.

Q & A

Quels sont les objectifs principaux de la vidéo?

La vidéo vise à expliquer le processus de nettoyage des données pour les analystes en devenir, en montrant l'importance de comprendre le contexte métier, et en détaillant les étapes clés du nettoyage des données.

Pourquoi est-il essentiel de comprendre le contexte métier dans le nettoyage des données?

Il est essentiel de comprendre le contexte métier car cela permet à l'analyste de prioriser les colonnes critiques et de savoir comment le nettoyage des données contribue à l'analyse et à la prise de décision globale.

Qu'est-ce que le cycle de vie analytique d'un projet?

Le cycle de vie analytique commence par une réunion avec les parties prenantes pour comprendre le problème métier, suivie de la collecte des exigences, la préparation des données, l'analyse et la visualisation, et se termine par la communication des résultats et des itérations possibles.

À quelle étape du cycle de vie analytique le nettoyage des données intervient-il?

Le nettoyage des données intervient principalement dans la phase de préparation des données, mais peut être un processus itératif qui se répète à mesure que l'analyse progresse et que de nouveaux problèmes sont découverts.

Quelles sont les étapes clés du nettoyage des données selon le cadre CLEAN?

Le cadre CLEAN se compose des étapes suivantes : conceptualiser les données, localiser les problèmes solvables, évaluer les problèmes non-solvables, augmenter et améliorer l'ensemble de données, et enfin noter et documenter le processus.

Pourquoi est-il important de documenter le processus de nettoyage des données?

Documenter le processus permet de justifier les décisions prises lors du nettoyage des données, facilite la communication avec les parties prenantes et aide à améliorer la rigueur et la clarté de l'analyse.

Quels types de problèmes de qualité de données peuvent être immédiatement résolus?

Les problèmes solvables comprennent les incohérences de formatage, les différences d'orthographe et d'espacement, ainsi que les doublons dans les données.

Comment un analyste doit-il aborder les problèmes de données non-solvables?

Pour les problèmes non-solvables, comme les données manquantes ou incohérentes, l'analyste doit évaluer la gravité du problème, décider s'il doit exclure ou traiter les données, et documenter ses décisions et la proportion des données affectées.

Quelles techniques peuvent être utilisées pour augmenter un jeu de données?

L'analyste peut augmenter un jeu de données en ajoutant des calculs, comme le temps de livraison, ou en intégrant des informations supplémentaires provenant d'autres sources, comme des détails géographiques.

Pourquoi est-il important de ne pas chercher la perfection dans le nettoyage des données?

Il est important de ne pas chercher la perfection, car l'objectif est de rendre les colonnes critiques utilisables pour l'analyse. Les analystes peuvent revenir plus tard pour affiner le nettoyage si nécessaire.