Nettoyer et préparer ses données

• Nettoyer et préparer ses données avant une analyse
• Détecter les erreurs, doublons et valeurs manquantes
• Mettre en forme un jeu de données fiable et exploitable

Analystes, assistants de gestion, chargés d’études, comptables

Utiliser un tableur ou un outil d’analyse de données

• Définir la qualité de données et ses critères essentiels
• Comprendre l’origine des erreurs dans un fichier de données
• Auditer un fichier : structure, types, volumes et cohérence
• Détecter les doublons et décider de leur traitement adapté
• Traiter les valeurs manquantes : supprimer, estimer ou signaler
• Corriger les formats de dates, nombres et textes incohérents
• Normaliser les libellés, les casses et les codes catégories
• Repérer les valeurs aberrantes à l’aide de règles simples
• Fusionner plusieurs sources en conservant les clés de liaison
• Documenter les transformations pour garantir leur reproductibilité

• Auditer un fichier clients et lister toutes ses anomalies
• Dédoublonner une liste de contacts selon des règles précises
• Normaliser les libellés d’une colonne de produits hétérogènes

• Check list de contrôle de la qualité d’un fichier de données
• Modèle de journal des transformations appliquées aux données
• Guide des règles de traitement des valeurs manquantes