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Practical Data Cleaning: 19 Essential Tips to Scrub Your Dirty Data
Le nettoyage des données est une perte de temps. Si les données avaient été collectées correctement dès le départ, il n'y aurait pas de nettoyage à faire et vous ne seriez pas confronté à la perspective de semaines de nettoyage pour que votre ensemble de données soit prêt pour l'analyse.
Pire encore, votre patron ne comprendra pas pourquoi votre rapport d'analyse n'est pas encore sur son bureau, 48 heures à peine après qu'il l'ait demandé. Qu'il soit béni, il ne comprend pas - il pense que le nettoyage des données consiste simplement à cliquer sur quelques boutons dans Excel et - ta da - c'est fait. Même un singe peut le faire, n'est-ce pas ? Et pour cause, les livres de statistiques ne vous aideront pas non plus.
Les données sont désordonnées et leur nettoyage peut s'avérer difficile, long et coûteux.
Sans parler du fait que c'est la chose la moins sexy que l'on puisse faire avec un ensemble de données. Pourtant, vous devez quand même le faire, parce que, eh bien, quelqu'un doit le faire...
Mais ce n'est pas forcément si difficile. Si vous êtes organisé et que vous suivez quelques règles simples, vos processus de nettoyage des données peuvent être simples, rapides et efficaces. Sans oublier d'être amusant...
Enfin, pas exactement amusant, mais moins comateux. Practical Data Cleaning (maintenant dans sa 5e édition) explique les 19 conseils les plus importants en matière de nettoyage de données, en mettant l'accent sur la compréhension de vos données, la manière de travailler avec elles, le choix des bonnes méthodes d'analyse, la sélection des outils appropriés et l'interprétation des résultats pour obtenir des données propres en deux temps trois mouvements. Mieux encore, il n'y a pas de jargon technique - il est écrit en anglais simple et est parfait pour les débutants Découvrez comment nettoyer vos données rapidement et efficacement.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)