Quels sont les moyens les plus efficaces de valider le nettoyage des données ?

2 Visualiser les distributions de données

Une autre façon de valider le nettoyage des données consiste à visualiser les distributions de données de vos variables avant et après le nettoyage. La visualisation des données peut vous aider à repérer les modèles, les tendances ou les valeurs aberrantes qui peuvent ne pas être évidents à partir de statistiques sommaires. Vous pouvez utiliser différents types de tracés, tels que des histogrammes, des diagrammes en boîte, des nuages de points ou des cartes thermiques, en fonction de la nature et de la dimensionnalité de vos données. Par exemple, si vous utilisez un histogramme pour tracer une variable avant et après le nettoyage, vous pouvez voir comment la forme, la plage et la fréquence des données ont changé. Si la distribution des données semble plus normale et moins biaisée après le nettoyage, vous avez peut-être amélioré la qualité et la validité de vos données.

3 Comparer des échantillons de données

Une troisième façon de valider le nettoyage des données consiste à comparer les échantillons de données de vos jeux de données d’origine et nettoyés. L’échantillonnage des données est une technique de sélection d’un sous-ensemble de données qui représente les caractéristiques et les caractéristiques de l’ensemble de la population. Vous pouvez utiliser différentes méthodes d’échantillonnage, telles que l’échantillonnage aléatoire, stratifié ou en grappes, en fonction de vos données et de vos objectifs de recherche. En comparant les échantillons de données, vous pouvez évaluer dans quelle mesure votre nettoyage des données a préservé ou amélioré la diversité et la représentativité de vos données. Par exemple, si vous utilisez un échantillonnage stratifié pour sélectionner des échantillons de données en fonction d’une variable catégorielle, vous pouvez comparer les proportions et les fréquences de chaque catégorie avant et après le nettoyage.

4 Effectuer une analyse des données

Une quatrième façon de valider le nettoyage des données consiste à effectuer une analyse des données sur vos jeux de données originaux et nettoyés. L’analyse de données est le processus d’application de techniques statistiques ou d’apprentissage automatique pour explorer, modéliser ou tester vos données. Vous pouvez utiliser différents types d’analyse de données, tels que l’analyse descriptive, inférentielle ou prédictive, en fonction de vos données et de vos questions de recherche. En effectuant une analyse des données, vous pouvez évaluer comment votre nettoyage des données a affecté les résultats et les conclusions de votre projet de science des données. Par exemple, si vous utilisez l’analyse prédictive pour créer un modèle de régression sur vos données, vous pouvez comparer les performances et la précision de votre modèle avant et après le nettoyage.