Introduction
La gestion de données est l'un des aspects les plus critiques de la Data Science. Cette leçon explore les fondements de la gestion de données, y compris les types de données, la collecte de données et le nettoyage des données.
3.1 Types de Données
Les données sont diverses, et il est essentiel de comprendre les principaux types de données avec lesquels vous travaillerez. Les types de données courants comprennent :
Entiers (int) : Représentent des nombres entiers (par exemple, -2, 0, 42).
Nombres à virgule flottante (float) : Représentent des nombres décimaux (par exemple, 3.14, -0.5).
Chaînes de caractères (str) : Représentent du texte (par exemple, "Hello, World!").
Listes (list) : Collection ordonnée de données (par exemple, [1, 2, 3]).
Dictionnaires (dict) : Collection non ordonnée de paires clé-valeur (par exemple, {"nom": "Alice", "âge": 30}).
Booléens (bool) : Représentent les valeurs True ou False.
Exercice Pratique
- Créez des variables de différents types (entier, flottant, chaîne de caractères) et effectuez des opérations de base sur elles.
3.2 Collecte de Données
La collecte de données est le processus crucial de rassemblement d'informations pertinentes pour votre analyse. Les données peuvent provenir de diverses sources, et il est essentiel de choisir la méthode de collecte appropriée en fonction de votre objectif. Voici quelques exemples de méthodes courantes de collecte de données :
1. Collecte à partir de fichiers :
- Exemple : Vous travaillez pour une entreprise de vente au détail et collectez des données de vente à partir de fichiers de transactions quotidiennes. Ces fichiers peuvent être au format CSV ou Excel.
2. Collecte à partir de bases de données :
- Exemple : Une entreprise de médias sociaux collecte des données sur les interactions des utilisateurs à partir de sa base de données centrale. Cela inclut des informations sur les publications, les likes, les partages, etc.
3. Collecte à partir d'API (Interface de Programmation Applicative) :
- Exemple : Un chercheur en climatologie collecte des données météorologiques en utilisant une API qui fournit des informations en temps réel sur la température, l'humidité et les précipitations.
4. Collecte à partir de capteurs :
- Exemple : Une entreprise de fabrication collecte des données de ses machines à l'aide de capteurs IoT (Internet des objets) pour surveiller la performance et prévenir les pannes.
5. Collecte à partir de questionnaires :
- Exemple : Un institut de recherche en santé collecte des données sur les habitudes alimentaires des participants en leur faisant remplir des questionnaires.
6. Collecte à partir de sources web :
- Exemple : Une entreprise de commerce électronique collecte des données de prix en extrayant des informations à partir de sites web concurrents pour ajuster ses propres prix.
Chaque méthode de collecte de données présente des avantages et des défis. Il est essentiel de s'assurer que les données collectées sont fiables, pertinentes et respectent la vie privée et les lois sur la protection des données. La collecte de données bien planifiée est la première étape pour disposer de données de qualité pour votre analyse en Data Science.
On conclut alors que les sources de données peuvent être variées, notamment :
Données structurées : Des données organisées dans des tableaux ou des bases de données.
Données semi-structurées : Des données avec une structure flexible, comme le format JSON ou XML.
Données non structurées : Du texte brut, des images, des vidéos, etc.
Vous pouvez collecter des données à partir de fichiers, de bases de données, d'API, de capteurs, de questionnaires, etc.
Exemple : Collecte de Données à partir d'un Fichier CSV
import pandas as pd
# Charger des données à partir d'un fichier CSV
donnees = pd.read_csv('donnees.csv')
Exercice Pratique
Téléchargez un fichier de données au format CSV ou Excel.
Utilisez la bibliothèque pandas pour lire le fichier de données dans un DataFrame.
Explorez les données en affichant les premières lignes, les statistiques descriptives, etc.
3.3 Nettoyage des Données
Le nettoyage des données est une étape cruciale de la Data Science, visant à garantir que les données utilisées pour l'analyse sont fiables et de haute qualité. Cette étape comprend la gestion de valeurs manquantes, de valeurs aberrantes, de doublons et la normalisation des données. Dans cette section, nous allons explorer ces aspects du nettoyage des données avec des exemples de code en Python.
1. Gestion des Valeurs Manquantes
Les valeurs manquantes sont des valeurs absentes dans un ensemble de données. Voici comment les gérer :
Supprimer les Lignes avec des Valeurs Manquantes :
donnees = donnees.dropna()
Remplacer les Valeurs Manquantes par la Moyenne (pour les données numériques) :
moyenne = donnees["colonne"].mean()
donnees["colonne"].fillna(moyenne, inplace=True)
Utiliser des Techniques de Machine Learning pour Prédire les Valeurs Manquantes.
2. Gestion des Valeurs Aberrantes
Les valeurs aberrantes sont des valeurs très éloignées de la norme. Voici comment les gérer :
Supprimer les Valeurs Aberrantes :
donnees = donnees[donnees["colonne"] < seuil]
Remplacer les Valeurs Aberrantes par des Valeurs Seuils :
seuil = 1000
donnees.loc[donnees["colonne"] > seuil, "colonne"] = seuil
3. Gestion des Doublons
Les doublons sont des enregistrements identiques ou très similaires. Voici comment les gérer :
Supprimer les Doublons :
donnees = donnees.drop_duplicates()
4. Transformation des Données
Transformez les données si nécessaire pour les rendre plus adaptées à votre analyse, par exemple, en normalisant les données numériques :
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
donnees["colonne"] = scaler.fit_transform(donnees[["colonne"]])
5. Gestion des Données Incohérentes
Les données peuvent être incohérentes en raison d'erreurs humaines ou de systèmes. Il est essentiel de normaliser ces incohérences :
Exemple : Normalisation des catégories de produits en mettant tout en minuscules.
donnees["categorie"] = donnees["categorie"].str.lower()
6. Traitement des Données Temporelles
Si vos données comprennent des informations temporelles, assurez-vous qu'elles sont correctement formatées :
Exemple : Conversion de dates en objets datetime.
donnees["date"] = pd.to_datetime(donnees["date"])
7. Documentation et Journalisation
Documentez toutes les étapes du nettoyage des données pour garder une trace des modifications apportées :
Exemple : Utilisation de commentaires dans le code pour expliquer les étapes de nettoyage.
# Remplacer les valeurs manquantes par la moyenne
donnees["colonne"].fillna(moyenne, inplace=True)
Exercice Pratique : Nettoyage des Données
Prenez un jeu de données (vous pouvez en trouver de nombreux en ligne, comme des fichiers CSV) et identifiez les problèmes de données, tels que les valeurs manquantes, les doublons, les valeurs aberrantes, etc.
Utilisez Python avec les bibliothèques pandas pour nettoyer ces données en suivant les étapes énumérées ci-dessus.
Documentez le processus de nettoyage en prenant des notes sur les actions entreprises.
Assurez-vous que les données sont prêtes pour l'exploration et l'analyse.
Le nettoyage des données est une étape cruciale pour garantir la qualité des résultats d'analyse en Data Science. Il demande du soin, de la patience et une compréhension approfondie des données. Une fois que les données sont propres, vous pouvez passer à l'exploration et à l'analyse pour obtenir des informations précieuses.
La gestion de données est une étape cruciale en Data Science. Elle nécessite de comprendre les types de données, de collecter des données pertinentes et de nettoyer les données pour garantir leur qualité. Une fois vos données gérées correctement, vous serez prêt à passer à l'étape suivante : l'exploration des données et l'analyse.