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L’analyse exploratoire des données (EDA) est un processus qui résume les caractéristiques d’un ensemble de données à l’aide de méthodes visuelles pour révéler des tendances, détecter des anomalies et guider le nettoyage, la sélection de modèles et l’analyse des données à l’aide d’outils comme Python, R et Tableau.
La correspondance floue est une technique de recherche utilisée pour trouver des correspondances approximatives à une requête, permettant des variations, des erreurs ou des incohérences dans les données. Couramment appliquée au nettoyage de données, au rapprochement d'enregistrements et à la récupération de texte, elle utilise des algorithmes comme la distance de Levenshtein et Soundex pour identifier des entrées similaires mais non identiques.
Garbage In, Garbage Out (GIGO) souligne comment la qualité de la sortie d'une IA et d'autres systèmes dépend directement de la qualité des données d'entrée. Découvrez ses implications en IA, l'importance de la qualité des données et des stratégies pour limiter GIGO afin d'obtenir des résultats plus précis, équitables et fiables.
Le nettoyage des données est le processus crucial de détection et de correction des erreurs ou des incohérences dans les données afin d'améliorer leur qualité, garantissant ainsi précision, cohérence et fiabilité pour l'analytique et la prise de décision. Découvrez les processus clés, les défis, les outils et le rôle de l'IA et de l'automatisation dans un nettoyage efficace des données.
