Quelles sont les techniques statistiques et d’apprentissage automatique les plus importantes pour la validation des données ?

1 Dimensions de la qualité des données

Avant d’appliquer une technique de validation des données, vous devez définir ce que signifie la qualité des données pour votre contexte et vos objectifs spécifiques. La qualité des données peut être mesurée selon plusieurs dimensions, telles que l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, l’actualité, la validité et l’unicité. Chaque dimension peut avoir des critères et des seuils différents en fonction de la source de données, du type et de l’utilisation. Par exemple, l’exactitude peut faire référence au degré de conformité à une norme ou à une valeur vraie, l’exhaustivité peut faire référence à la proportion de valeurs manquantes ou nulles, et la cohérence peut faire référence à l’accord entre différentes sources ou formats de données.

2 Statistiques descriptives

L’un des moyens les plus simples et les plus courants de valider vos données consiste à utiliser des statistiques descriptives, telles que la moyenne, la médiane, le mode, l’écart type, la plage, les quartiles et les valeurs aberrantes. Ces statistiques peuvent vous aider à résumer et à visualiser la distribution, la tendance centrale, la variabilité et la forme de vos données, et à identifier toute anomalie ou écart par rapport à vos attentes. Par exemple, vous pouvez utiliser des statistiques descriptives pour vérifier si vos données présentent des valeurs extrêmes, des valeurs manquantes, des distributions asymétriques ou des modèles multimodaux susceptibles d’affecter votre analyse ou votre modélisation.

3 Statistiques inférentielles

Une autre façon de valider vos données consiste à utiliser des statistiques inférentielles, telles que les tests d’hypothèse, les intervalles de confiance et les valeurs de p. Ces statistiques peuvent vous aider à tester la validité de vos hypothèses, hypothèses et affirmations concernant vos données, et à quantifier l’incertitude et la signification de vos résultats. Par exemple, vous pouvez utiliser des statistiques inférentielles pour vérifier si vos données présentent des différences, des corrélations ou des relations de causalité entre des variables, des groupes ou des populations, et si vous avez confiance en vos conclusions.

4 Profilage des données

Le profilage des données est une technique qui consiste à examiner la structure, le contenu et les métadonnées de vos données, et à générer un rapport complet ou un résumé de leurs caractéristiques et de leur qualité. Le profilage des données peut vous aider à valider vos données en fournissant des informations telles que le type de données, la longueur, le format, la plage, la fréquence, la cardinalité, l’unicité, les dépendances et les contraintes de chaque attribut ou colonne de votre ensemble de données. Par exemple, vous pouvez utiliser le profilage des données pour vérifier si vos données présentent des erreurs, des doublons, des incohérences ou des violations de vos règles métier ou de vos modèles de données.

5 Nettoyage des données

Le nettoyage des données est une technique qui consiste à corriger, supprimer ou remplacer toute donnée inexacte, incomplète, incohérente ou non pertinente dans votre ensemble de données. Le nettoyage des données peut vous aider à valider vos données en améliorant leur qualité et leur facilité d’utilisation pour une analyse ou une modélisation plus approfondie. Le nettoyage des données peut impliquer diverses méthodes, telles que la normalisation, la normalisation, l’imputation, la déduplication, la validation et la transformation de vos données. Par exemple, vous pouvez utiliser le nettoyage des données pour vérifier et corriger les fautes d’orthographe, les erreurs de mise en forme, les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes ou les valeurs incorrectes dans vos données.

6 Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est une technique qui consiste à utiliser des algorithmes et des modèles pour apprendre de vos données et faire des prédictions ou des classifications basées sur des modèles et des caractéristiques. L’apprentissage automatique peut vous aider à valider vos données en fournissant des informations, des commentaires et des recommandations susceptibles d’améliorer la qualité et la fiabilité de vos données. L’apprentissage automatique peut impliquer diverses méthodes, telles que l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage par renforcement, en fonction du type et de la quantité de données et d’étiquettes dont vous disposez. Par exemple, vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour vérifier et détecter les anomalies, les valeurs aberrantes ou les fraudes dans vos données, ou pour générer des données synthétiques ou augmentées afin d’améliorer la diversité et la couverture de vos données.