Le prétraitement des données en data science

Dans l’univers de la data science , les données sont souvent perçues comme la matière première qui alimente les modèles d’apprentissage automatique et les analyses statistiques. Cependant, ces données brutes issues de diverses sources ne sont pas toujours immédiatement utilisables dans leur état initial. Elles nécessitent une étape cruciale appelée prétraitement de donnée pour être transformées en informations exploitables. Le prétraitement de donnée est un processus indispensable qui vise à nettoyer, structurer et optimiser les données afin qu’elles soient adaptées aux besoins spécifiques des algorithmes et des modèles.

Avec l’explosion du volume de données disponibles aujourd’hui, comprendre cette phase devient essentiel pour tout praticien de la data science. Dans cet article, nous allons explorer en détail ce qu’est le prétraitement de donnée , pourquoi il est impératif de le réaliser, en quoi il consiste exactement, ainsi que les différentes techniques associées. Nous examinerons également le workflow typique à suivre lors de cette étape et où les données prétraitées sont ensuite utilisées.

Mais avant d’aller plus loin, commençons par définir précisément ce qu’est une donnée en data science.

Qu’est-ce qu’une donnée en data science ?

En data science, une donnée peut être définie comme toute information brute ou semi-structurée collectée depuis des sources variées telles que des bases de données, des capteurs IoT, des fichiers texte, des réseaux sociaux ou encore des images satellites. Ces données peuvent prendre plusieurs formes : numériques (chiffres), catégoriques (étiquettes ou classes) ou même textuelles (phrases ou documents).

Cependant, ces données brutes contiennent souvent des anomalies, des erreurs ou des incohérences qui rendent leur exploitation directe difficile. Par exemple, des valeurs manquantes, des doublons, des formats non standardisés ou encore des distributions biaisées peuvent compromettre la qualité des résultats obtenus. C’est là que le prétraitement de donnée entre en jeu.

Pourquoi il est impératif de pré-traiter les données ?

Le prétraitement des données est une étape essentielle dans tout projet de data science. Il permet d’améliorer la qualité des données, qui contiennent souvent des imperfections telles que des valeurs manquantes, des doublons ou des erreurs typographiques. En corrigeant ces problèmes, le prétraitement garantit une base solide pour l’analyse et le développement de modèles.

De plus, les performances des modèles d’apprentissage automatique sont étroitement liées à la qualité des données utilisées. Des données propres et bien formatées permettent aux algorithmes de fonctionner de manière optimale, tandis qu’un prétraitement inadéquat peut entraîner des résultats erronés ou des performances médiocres. En éliminant les variables redondantes ou non pertinentes, le prétraitement simplifie également le modèle sans perdre d’informations critiques.

Enfin, l’uniformisation des données est cruciale, surtout lorsque celles-ci proviennent de sources diverses ayant des formats différents. Le prétraitement assure que toutes les données sont alignées sur un format commun, facilitant ainsi leur analyse. Des données bien traitées permettent une meilleure interprétation, ce qui aide les chercheurs et analystes à tirer des conclusions plus précises et à prendre des décisions éclairée.

En quoi consiste le prétraitement des données ?

Le prétraitement des données englobe un ensemble de techniques visant à transformer les données brutes en données exploitables. Ces techniques varient en fonction des besoins spécifiques du projet, mais elles incluent généralement plusieurs étapes essentielles. Tout d’abord, le nettoyage des données est crucial pour éliminer les erreurs et les incohérences, garantissant ainsi une base de données fiable pour l’analyse.

Ensuite, la sélection des caractéristiques (Feature Selection) permet de choisir les variables les plus pertinentes pour le modèle, réduisant ainsi le bruit et améliorant les performances globales. L’encodage des variables catégoriques (One Hot Encoding) est également nécessaire pour convertir les données non numériques en formats numériques exploitables par les algorithmes. De plus, la normalisation et la standardisation des données assurent que toutes les variables contribuent de manière équilibrée à l’analyse, tandis que la gestion des valeurs manquantes permet de traiter les lacunes dans les données, évitant ainsi des biais ou des pertes d’informations importantes.

Data Cleaning (Nettoyage des données)

Le data cleaning est l’une des premières étapes cruciales du prétraitement des données, visant à identifier et corriger les erreurs présentes dans les jeux de données. Cette phase est essentielle pour garantir la qualité des analyses qui suivront. Parmi les principales tâches de cette étape, la suppression des doublons se révèle particulièrement importante. En effet, certaines lignes ou entrées peuvent être dupliquées, et leur présence pourrait fausser les analyses, entraînant des résultats biaisés.

Une autre préoccupation majeure dans le nettoyage des données est la gestion des valeurs aberrantes (Outliers), qui sont des valeurs extrêmes pouvant perturber les modèles analytiques. Il est crucial de détecter ces valeurs et de prendre des décisions éclairées concernant leur conservation ou leur suppression, afin de maintenir l’intégrité des résultats. Cela garantit une meilleure robustesse des modèles d’apprentissage automatique et une interprétation plus juste des données.

Enfin, la correction des erreurs typographiques est également nécessaire pour assurer la cohérence des données. Des erreurs de saisie ou de formatage peuvent faire en sorte que des éléments similaires soient interprétés comme étant différents. Par exemple, « Paris » et « paris » pourraient être considérés comme deux entités distinctes, alors qu’ils représentent en réalité la même ville.

La feature selection (sélection des caractéristiques)

La sélection des caractéristiques est une étape fondamentale dans le processus d’analyse et de modélisation des données. Elle consiste à identifier les variables les plus pertinentes qui auront un impact significatif sur le modèle à construire. En éliminant les caractéristiques redondantes, inutiles ou peu informatives, ce processus permet de simplifier la structure des données et de mettre en lumière les facteurs clés qui influencent les résultats. Cela se traduit par une meilleure compréhension des données et des relations entre les variables, tout en rendant les modèles plus interprétables.

En outre, la sélection des caractéristiques joue un rôle crucial dans l’amélioration des performances globales des modèles. En réduisant le bruit dans les données, elle minimise les risques de surapprentissage (overfitting) et accroît la précision des prédictions. De plus, en optimisant la quantité de données utilisée, elle peut réduire les coûts computationnels et accélérer le temps d’entraînement des algorithmes, notamment dans les contextes où les données sont volumineuses. Ainsi, cette étape contribue non seulement à la robustesse des modèles, mais aussi à leur efficacité, tout en garantissant des résultats plus fiables et exploitables.

L’Encodage à chaud (One Hot Encoding)

Lorsque les données contiennent des variables catégoriques (par exemple, « couleur », « genre », « pays »), elles doivent être converties en formats numériques pour être comprises par les algorithmes. L’encodage à chaud (one hot encoding ) est une méthode populaire qui crée une nouvelle colonne pour chaque catégorie unique.

Par exemple, si vous avez une variable « Genre » avec deux catégories (« Homme » et « Femme »), l’encodage à chaud créera deux nouvelles colonnes : « Homme » et « Femme », avec des valeurs binaires (0 ou 1).

Cette technique est particulièrement utile dans le cadre du prétraitement de donnée , mais elle peut augmenter la taille des données si le nombre de catégories est élevé.

Normalisation et Standardisation

La normalisation est une technique de prétraitement des données qui consiste à redimensionner les valeurs d’une variable pour qu’elles se situent dans une plage spécifique, généralement entre 0 et 1. Cette transformation est particulièrement utile lorsque les données présentent des échelles très différentes, car elle permet de rendre toutes les variables comparables sans altérer leur distribution relative. La formule de normalisation la plus courante est :

où Xmin​ et Xmax​ sont respectivement la valeur minimale et maximale de la variable. Cette méthode est idéale pour les algorithmes sensibles aux plages de valeurs, comme les réseaux neuronaux ou les méthodes basées sur les distances (par exemple, KNN).

La standardisation , quant à elle, vise à transformer les données pour qu’elles aient une moyenne de 0 et une variance de 1. Contrairement à la normalisation, cette technique ne limite pas les données à une plage spécifique mais les ajuste autour d’une distribution normale centrée sur zéro. La formule utilisée est :

​ où μ est la moyenne et σ l’écart-type de la variable. La standardisation est particulièrement adaptée aux algorithmes qui supposent que les données suivent une distribution gaussienne, tels que la régression linéaire ou les méthodes basées sur les gradients.

Bien que la normalisation et la standardisation visent toutes deux à transformer les données pour améliorer leur utilisation dans les modèles, elles diffèrent par leur objectif et leur méthode. La normalisation adapte les données à une plage fixe (généralement [0, 1]), ce qui est utile lorsque les bornes des données sont connues et importantes. En revanche, la standardisation met l’accent sur la centration des données autour de la moyenne avec une unité de mesure basée sur l’écart-type, ce qui est mieux adapté aux distributions gaussiennes.

En termes d’utilisation, il est recommandé d’utiliser la normalisation lorsque les données contiennent des outliers importants ou lorsque les algorithmes nécessitent des plages spécifiques (comme les réseaux neuronaux). La standardisation , en revanche, est préférable lorsque les données doivent être alignées sur une distribution normale. Choisir entre ces deux techniques dépend donc de la nature des données et des exigences des modèles utilisés.

Autres Techniques Importantes du prétraitement des données

La gestion des valeurs manquantes est une étape importante du prétraitement des données, car ces valeurs sont souvent présentes dans les jeux de données. Différentes stratégies peuvent être utilisées pour y remédier, comme la suppression des lignes contenant des valeurs manquantes, l’imputation de ces valeurs par des statistiques telles que la moyenne ou la médiane, ou encore l’utilisation de modèles avancés pour prédire les données manquantes. Le choix de la méthode dépend du contexte et de l’impact potentiel sur le jeu de données.

Le prétraitement peut par ailleurs inclure la création de nouvelles caractéristiques à partir des données existantes. Par exemple, on peut générer des informations supplémentaires à partir d’une date, comme le jour de la semaine, le mois ou l’année. Ces nouvelles caractéristiques enrichissent les analyses et peuvent significativement améliorer les performances des modèles.

Quel est le workflow à suivre pendant le prétraitement des données?

Le workflow typique pour le prétraitement des données suit plusieurs étapes importantes. La première est l’analyse exploratoire des données (EDA), qui permet de comprendre les données en profondeur avant de commencer tout prétraitement. Cette phase est essentielle pour identifier les anomalies, les tendances et les relations entre les variables. Ensuite, on procède au nettoyage des données, une étape cruciale où l’on supprime les doublons, gère les valeurs manquantes et corrige les éventuelles erreurs présentes.

Une fois les données nettoyées, elles sont transformées pour répondre aux exigences des algorithmes. Cela comprend l’encodage des variables catégoriques, la normalisation ou la standardisation, ainsi que la création de nouvelles caractéristiques. Enfin, il est indispensable de valider et tester les transformations effectuées afin de s’assurer qu’aucun biais n’a été introduit et que les informations originales n’ont pas été altérées.

Où vont les données pré-traitées et à quoi servent-elles ?

Le prétraitement des données joue un rôle fondamental dans plusieurs applications précises. D’abord, il permet de préparer les données pour la modélisation, en servant d’entrée pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique, comme les régressions linéaires, les forêts aléatoires ou les réseaux neuronaux. De plus, ces données peuvent être exploitées pour des analyses statistiques avancées, notamment pour détecter des anomalies ou segmenter des clients. Une autre finalité importante du prétraitement des données est de faciliter la création de visualisations claires et informatives, qui jouent un rôle crucial dans la prise de décisions éclairées.

Par ailleurs, les données prétraitées peuvent être stockées dans des bases de données, offrant ainsi un accès facile pour des utilisations futures, ou archivées pour des analyses ultérieures. En somme, le prétraitement des données est une étape critique qui garantit que les données sont prêtes pour leur utilisation finale, assurant ainsi la fiabilité et la pertinence des résultats obtenus.

Ce que nous pouvons retenir sur le prétraitement des données

Le prétraitement de donnée est une composante essentielle de tout projet en data science. De la compréhension des données brutes à leur transformation en informations exploitables, chaque étape du processus joue un rôle vital. Grâce à des techniques telles que le nettoyage des données, la sélection des caractéristiques, l’encodage et la normalisation, les données peuvent être optimisées pour répondre aux besoins spécifiques des modèles et des analyses. En suivant un workflow rigoureux et en comprenant où les données prétraitées seront utilisées, les data scientists peuvent maximiser leur impact et obtenir des insights précieux.