Le prétraitement des données fait référence à la manipulation, au filtrage ou à l’amélioration des données avant de les analyser et constitue généralement une étape importante du processus d’exploration de données.L’objectif du prétraitement des données est d’améliorer la qualité des données et de les rendre plus adaptées à des tâches spécifiques d’exploration de données.

Étapes courantes du prétraitement des données

Le prétraitement des données implique le nettoyage et la transformation des données brutes pour les rendre adaptées à l’analyse. Certaines étapes courantes du prétraitement des données incluent :

• Nettoyage des données :Cela implique d’identifier et de corriger les erreurs ou les incohérences dans les données, telles que les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les doublons. Le nettoyage des données peut être effectué à l’aide de diverses techniques telles que l’imputation, la suppression et la transformation.

• Intégration des données :Il s’agit de combiner des données provenant de plusieurs sources pour créer un ensemble de données unifié. L’intégration des données peut être difficile car elle nécessite de traiter des données avec des formats, des structures et des sémantiques différents. L’intégration des données peut être réalisée à l’aide de technologies telles que le couplage d’enregistrements et la fusion de données.

Références

【1】https://en.wikipedia.org/wiki/Data_Preprocessing

【2】https://www.geeksforgeeks.org/data-preprocessing-in-data-mining/