Différence entre le profilage de données et l'exploration de données

Alors que l'exploration de données est un sujet tendance dans le monde actuel de l'apprentissage automatique, du web scraping et de l'intelligence artificielle ; le profilage des données est un sujet relativement rare et un sujet relativement moins présent sur le Web. Vous vous demandez quelle est la différence entre le profilage de données et l'exploration de données ?

Eh bien, l'exploration de données consiste à trouver des modèles dans les données que vous avez collectées ou à tirer une conclusion à partir de certains points de données. Il s'agit des données qui ont été collectées - les lignes et les colonnes du fichier CSV. Cependant, le profilage des données concerne les métadonnées qui peuvent être extraites d'un ensemble de données et l'analyse de ces métadonnées pour trouver à quelle utilisation l'ensemble de données peut être mieux utilisé.

Étant donné que les deux sujets mentionnés aujourd'hui sont des poids lourds et impliquent de nombreuses étapes et procédures ainsi que les meilleures pratiques, nous les développerons plus en détail.

Qu'est-ce que le profilage des données ?

Alors que le profilage des données consiste à trouver des données ou des métadonnées à partir de l'ensemble de données présent entre nos mains, il peut être décomposé en trois types de métadonnées différents :

1. Des informations relationnelles peuvent être trouvées à partir de grands ensembles de données. Disons que vous avez un ensemble de données avec 10 tables. Vous pourrez peut-être trouver quelles tables sont liées et les données pour lesquelles celles-ci seraient modifiées en modifiant les valeurs dans une autre table.
2. Les métadonnées peuvent également être découvertes à partir du contenu. Cela concerne généralement les erreurs dans les données, les champs manquants, etc. Par exemple, si un champ particulier est vide dans plus de 50 % des données, nous devrons peut-être renoncer à ce point de données lors d'une analyse.
3. Des informations structurelles peuvent également être découvertes à partir de nos données. Ces informations peuvent être de différents types. Il peut s'agir de la moyenne statistique, de la médiane ou du maximum de vos ensembles de données. Il peut même s'agir du pourcentage de points de données qui ont été collectés auprès des ménages urbains et du pourcentage collecté auprès des ménages urbains. En bref, cela nous en dirait long sur l'apparence des données sans que nous ayons besoin d'aller dans la feuille Excel et de vérifier chaque ligne.

Les différents types de métadonnées dont nous avons discuté nous donnent beaucoup plus d'informations sur les données disponibles que les données brutes elles-mêmes. Ces informations peuvent être utilisées pour trouver où les données s'intègrent dans votre processus et où serait le meilleur endroit pour les utiliser. Le pourcentage de propreté des données ou de données manquantes peut également être identifié à partir de ces métadonnées et des modifications peuvent être apportées en conséquence pour rendre les données utilisables. Les relations trouvées dans les points de données et les tables peuvent également être utilisées pour configurer des contrôles de redondance, etc.

Meilleures pratiques de profilage des données

Bien que nous ayons discuté des données et des métadonnées et de tout ce que nous pouvons en faire, il existe des normes et des pratiques exemplaires de l'industrie, c'est-à-dire des pointeurs et des références sur la façon d'utiliser les métadonnées et les métadonnées à examiner. S'écarter des meilleures pratiques et des méthodologies courantes peut vous conduire à des conclusions qui vous orientent dans la mauvaise direction. Certaines des méthodologies et des meilleures pratiques sont les suivantes :

1. Relations entre les points de données - Ceux-ci doivent être stockés afin que, lors de l'utilisation de langages de requête tels que SQL, les données associées puissent être facilement extraites. Supposons que vous parcouriez le tableau des constructeurs automobiles et que vous souhaitiez trouver la puissance de chaque voiture qu'un constructeur particulier a vendue à ce jour. De telles informations ne peuvent être facilement déduites que si les relations entre la table du constructeur, la table de la voiture et la table des spécifications de la voiture sont bien définies.
2. Vérifications des points de données - Il s'agit de l'identification des points de données nuls, vides et remplis d'erreurs. Il doit être stocké avec l'ensemble de données afin que quiconque récupère la base de données soit conscient de ces contraintes dès le début.
3. Points de données statistiques - Il s'agit de valeurs statistiques qui peuvent être importantes dans certains cas. Il fait référence à des valeurs telles que moyenne, médiane, mode, max, min, fréquence, etc. pour chaque colonne de votre base de données.
4. Modèles – Différents modèles existent dans les données. Par exemple, lors de l'extraction d'une colonne, vous pouvez constater qu'elle se compose uniquement de oui ou de non, il s'agit donc d'une colonne booléenne. D'une part, il peut être masculin ou féminin. Il s'agit donc de données catégoriques. De plus, en utilisant la correspondance regex, on peut même identifier si certaines colonnes sont des codes PIN, des adresses, des noms, des âges, des adresses e-mail ou des numéros de téléphone. Toutes ces informations doivent être saisies séparément afin que toute personne lisant la base de données puisse mieux comprendre la structure des données.

Qu'est-ce que l'exploration de données

L'exploration de données est un sujet interdisciplinaire qui repose sur les statistiques, le grattage Web, l'extraction de données, l'apprentissage automatique ainsi que les systèmes de bases de données. En raison de cette vaste couverture, il est utilisé par tout le monde, des scientifiques travaillant à identifier les cellules cancéreuses dans le corps humain aux équipes de vente essayant d'atteindre leurs objectifs mensuels.

Cependant, l'exploration de données en elle-même se compose de plusieurs étapes telles que la découverte de données, le prétraitement, le post-traitement, la visualisation, etc., dont nous parlerons. Bien qu'il existe de nombreuses étapes, le processus réel de recherche de modèles dans les données est généralement automatique ou semi-automatique et consiste principalement à déterminer quel algorithme convient le mieux à quel ensemble de données.

Encore une fois, un point important à noter à ce stade est que l'exploration de données est très différente de l'analyse de données. Alors que le premier utilise principalement l'apprentissage automatique et des modèles statistiques pour découvrir des modèles cachés, le second est utilisé pour tester des modèles et des hypothèses sur des ensembles de données.

Étapes impliquées dans l'exploration de données

Les étapes habituelles impliquées dans l'exploration de données sont les suivantes.

• Comprendre le problème de l'entreprise.
• Obtenir une image plus claire des données.
• Nettoyer les données et les préparer pour la modélisation.
• Créer un ML ou un modèle statistique à partir des données.
• Évaluer le modèle et examiner ses performances dans un environnement de test.
• Déploiement de la solution et revue de ses performances dans un environnement prod.
• Souvent, un processus simplifié est suivi par la plupart des entreprises, consistant en un prétraitement, une exploration de données et une validation de l'ensemble des résultats.

Conclusion

Vous avez peut-être remarqué que certaines étapes telles que le nettoyage et la préparation des données sont similaires dans les deux rubriques. La gestion des données implique toujours certaines « meilleures pratiques » universelles qui doivent être suivies, peu importe ce que vous faites avec les données. Les données sont devenues l'entrée de la plupart des processus métier, où la sortie se traduit par des informations intelligentes. Cependant, la collecte des données est un effort herculéen en soi. C'est la raison pour laquelle PromptCloud existe. Notre équipe de data scraping fournit des solutions DaaS qui peuvent convenir à des entreprises allant des petites entreprises familiales et des startups aux leaders du Fortune 500.