Le nettoyage et la structuration des données constituent le point de départ pour créer des modèles d'IA et de machine learning précis. En effet, les données brutes extraites du Web sont souvent désordonnées : valeurs manquantes, doublons et incohérences abondent. Ce désordre peut nuire aux performances des modèles.

En prenant le temps de nettoyer correctement ces données, vous pouvez les convertir en un format prêt à être analysé. Cela implique de gérer les valeurs manquantes, de standardiser les formats et de filtrer le bruit. Souhaitez-vous extraire des données cohérentes, sans erreur et efficaces ? Essayez notre Crawling API, vos 1000 premières demandes sont gratuites.

Dans ce guide, nous explorerons l'importance du nettoyage des données, les problèmes courants liés aux données extraites du Web et les meilleures méthodes pour les préparer au machine learning. C'est parti !

Table des Matières

  1. Pourquoi le nettoyage et la structuration des données sont importants pour l'IA et l'apprentissage automatique
  2. Nettoyage et structuration des données récupérées sur le Web
  • Gestion des données manquantes
  • Suppression des doublons
  • Standardisation des formats de données
  • Filtrer les données non pertinentes
  1. Étapes pour nettoyer et préparer les données
  • Gestion des données manquantes
  • Normalisation des formats et des types de données
  • Suppression des doublons et des valeurs aberrantes
  • Filtrage des données pertinentes
  1. Structuration des données pour l'IA et l'apprentissage automatique
  • Normalisation et codage
  • Ingénierie des caractéristiques
  • Fractionnement des données pour la formation et les tests
  1. Réflexions finales
  2. Foire aux questions (FAQ)

Pourquoi le nettoyage et la structuration des données sont importants pour l'IA et l'apprentissage automatique

Les données extraites du Web sont souvent désordonnées, incomplètes et incohérentes. Ce désordre peut avoir un impact significatif sur les prédictions des modèles d'IA et d'apprentissage automatique. Si les données sont désordonnées, les modèles ne sont tout simplement pas fiables.

Le nettoyage et la structuration des données garantissent cohérence et exactitude. Lorsque les données sont correctement formatées, les algorithmes d'IA peuvent efficacement identifier des modèles. Cela se traduit par de meilleures informations et des prises de décision plus éclairées.

La suppression des doublons, la gestion des valeurs manquantes et la standardisation des formats créent un ensemble de données fiable qui améliore considérablement les performances du machine learning. Un ensemble de données bien préparé permet également de gagner du temps et d'éviter les résultats biaisés. Nous explorerons les principaux défis liés aux données extraites du Web et comment les nettoyer efficacement dans les sections suivantes.

Nettoyage et structuration des données récupérées sur le Web

Avant d'utiliser des données extraites du Web pour l'IA et le machine learning, elles doivent être nettoyées et structurées correctement. Ce processus améliore la qualité des données et garantit des performances fiables du modèle.

1. Gestion des données manquantes

Les valeurs manquantes peuvent affecter les prédictions de l'IA. Il existe plusieurs solutions pour les gérer :

  • Supprimer des lignes ou des colonnes si les données manquantes sont minimes.
  • Remplir les valeurs manquantes en utilisant des méthodes telles que l’imputation moyenne, médiane ou modale.
  • Utiliser des espaces réservés comme « N/A » ou « Inconnu » pour conserver la structure des données.

En Python, vous pouvez gérer les données manquantes à l'aide de Pandas :

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importer pandas as pd

# Charger l'ensemble de données
df = pd.read_csv(« données_grattées.csv »)

# Remplir les valeurs manquantes avec la médiane
df.fillna(df.median(), inplace=Vrai)

2. Suppression des doublons

Les doublons peuvent fausser les modèles d'IA. Leur suppression garantit leur précision.

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df.drop_duplicates(en place=Vrai)

3. Normalisation des formats de données

Assurez-vous que les dates, les devises et les valeurs numériques sont formatées de manière cohérente.

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# Convertir la colonne de date au format standard
df ["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

4. Filtrer les données non pertinentes

Les données récupérées contiennent souvent des éléments inutiles comme des publicités, des commentaires ou des espaces vides. Le traitement des chaînes de caractères peut contribuer à nettoyer l'ensemble de données.

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# Supprimer les caractères indésirables
df ["texte"] = df["texte"].str.remplacer(r"[^a-zA-Z0-9 ]", "", regex=Vrai)

En appliquant ces techniques de nettoyage des données, votre ensemble de données est structuré et prêt pour l'IA. L'étape suivante consiste à analyser et à préparer les données pour les modèles de machine learning.

Étapes pour nettoyer et préparer les données

Avant d'utiliser des données récupérées sur le Web pour IA et apprentissage automatiqueIl est essentiel de les nettoyer et de les structurer. Un nettoyage approprié permet de supprimer les erreurs, de compléter les valeurs manquantes et d'assurer la cohérence des données. Voici les étapes clés :

1. Gestion des données manquantes

Des données incomplètes peuvent impacter les modèles d'IA. Selon l'ensemble de données, vous pouvez :

  • Supprimer les lignes avec des valeurs manquantes s'ils sont minimes.
  • Remplir les valeurs manquantes avec des moyennes (moyenne, médiane ou mode).
  • Utiliser l'interpolation pour les données numériques permettant d'estimer les valeurs manquantes.

Exemple en Python utilisant Pandas :

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importer pandas as pd

# Charger l'ensemble de données
df = pd.read_csv(« données_grattées.csv »)

# Remplir les valeurs manquantes avec la médiane
df.fillna(df.median(), inplace=Vrai)

2. Normalisation des formats et des types de données

Des formats incohérents peuvent entraîner des erreurs. Assurez-vous que tous les types de données (dates, devises et nombres) sont uniformes.

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# Convertir la colonne de date au format standard
df ["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

# Convertir la colonne de prix en numérique
df ["prix"] = pd.to_numeric(df["prix"], erreurs="contraindre")

3. Suppression des doublons et des valeurs aberrantes

Les enregistrements en double et les valeurs extrêmes peuvent fausser les modèles d’IA.

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# Supprimer les doublons
df.drop_duplicates(en place=Vrai)

# Supprimer les valeurs aberrantes au-delà d'un seuil
df = df[df["prix"] < df["prix"].quantile(0.99)]

4. Filtrage des données pertinentes

Les données récupérées contiennent souvent des informations indésirables. Extrayez uniquement les informations utiles à l'analyse.

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# Ne conserver que les catégories pertinentes
df = df[df["catégorie"].isin(["Technologie", "Finance", "Santé"])]

En suivant ces étapes, l'ensemble de données devient propre, structuré et prêt pour l'entraînement de l'IA. L'étape suivante consiste à transformer et à optimiser les données pour les modèles de machine learning.

Structuration des données pour l'IA et l'apprentissage automatique

Une fois les données extraites du Web nettoyées, elles doivent être structurées correctement pour les modèles d'IA et de machine learning. Cette étape garantit que les données sont au bon format, ce qui facilite l'apprentissage des modèles et la réalisation de prédictions précises. Voici les étapes clés pour structurer efficacement les données.

1. Normalisation et codage

Les modèles d’apprentissage automatique fonctionnent mieux lorsque les valeurs numériques sont à une échelle similaire et que les données catégorielles sont représentées dans un format qu’ils peuvent comprendre.

  • Normalisation met à l'échelle les valeurs numériques dans une plage commune (par exemple, de 0 à 1) pour éviter tout biais vers des valeurs plus grandes.
  • Codage convertit les données catégorielles (par exemple, les noms de pays, les catégories de produits) en valeurs numériques.

Exemple en Python utilisant Pandas et Scikit-learn :

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importer pandas as pd
à partir de sklearn.preprocessing importer MinMaxScaler, LabelEncoder

# Charger l'ensemble de données
df = pd.read_csv(« données_nettoyées.csv »)

# Normaliser les valeurs numériques
scaler = MinMaxScaler ()
df[["prix", "notation"]] = scaler.fit_transform(df[["prix", "notation"]])

# Encoder la colonne catégorielle
encodeur = LabelEncoder()
df ["catégorie"] = encoder.fit_transform(df["catégorie"])

2. Ingénierie des fonctionnalités

L'ingénierie des fonctionnalités implique la sélection, la modification ou la création de nouvelles fonctionnalités pour améliorer les performances d'un modèle.

  • Combinaison de plusieurs colonnes (par exemple, créer une fonctionnalité « prix par unité » à partir du prix total et de la quantité).
  • Extraire des composants utiles à partir de données existantes (par exemple, en extrayant l'année d'une colonne de date).
  • Générer de nouvelles perspectives à partir de données brutes (par exemple, des scores de sentiment à partir de données textuelles).

Exemple : 

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# Créer une nouvelle fonctionnalité : prix unitaire
df ["prix_unitaire"] = df["prix"] / df["quantité"]

# Extraire l'année de la colonne de date
df ["année"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.année

3. Fractionnement des données pour la formation et les tests

Pour évaluer les performances d’un modèle, l’ensemble de données doit être divisé en ensembles d’entraînement et de test.

  • Données d'entraînement est utilisé pour entraîner le modèle.
  • Test des données est utilisé pour évaluer les performances du modèle sur des données invisibles.

Exemple utilisant Scikit-learn :

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à partir de sklearn.model_selection importer train_test_split

# Définir les fonctionnalités d'entrée et la variable cible
X = df.drop(colonnes=["column_cible"])
y = df["column_cible"]

# Données fractionnées (80 % de formation, 20 % de test)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

En normalisant les valeurs, en codant les catégories, en concevant des caractéristiques significatives et en fractionnant correctement les données, nous créons un ensemble de données structuré, prêt pour les modèles de machine learning. L'étape suivante consiste à entraîner les modèles d'IA et à en extraire des informations.

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Les données extraites du Web doivent être structurées et nettoyées pour garantir la précision et l'efficacité des modèles d'IA et d'apprentissage automatique. Les données brutes sont désordonnées, avec des valeurs manquantes, des doublons et des incohérences. En traitant les données manquantes, en normalisant les valeurs, en codant les catégories et en intégrant des caractéristiques techniques, nous préparons les données à l'analyse.

Un ensemble de données structuré améliore les performances des modèles et fournit des informations précieuses pour une prise de décision éclairée. Que vous entrainiez des modèles prédictifs ou analysiez des tendances, des données de haute qualité sont la clé du succès.

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Foire aux questions (FAQ)

Q. Pourquoi le nettoyage des données est-il important pour l’IA et l’apprentissage automatique ?

Le nettoyage des données élimine les erreurs, les incohérences et les valeurs manquantes, garantissant ainsi des données de haute qualité pour les modèles d'IA. Des données propres améliorent la précision, réduisent les biais et améliorent la fiabilité des prédictions.

Q. Quelles sont les meilleures techniques pour structurer les données extraites du Web ?

Les techniques clés incluent la normalisation, l'encodage des variables catégorielles, l'ingénierie des caractéristiques et le fractionnement des données pour l'entraînement et les tests. Une structuration appropriée permet aux modèles d'IA d'apprendre efficacement et de réaliser des prédictions plus précises.

Q. Comment puis-je gérer les valeurs manquantes dans mon ensemble de données ?

Vous pouvez supprimer les lignes contenant des valeurs manquantes, les compléter avec des valeurs moyennes/médianes, ou utiliser des modèles prédictifs pour estimer les données manquantes. La meilleure approche dépend de l'ensemble de données et de son impact sur l'analyse.