Prétraitement et Inspection des Données avec SQL : Un Guide Complet

1. Importance du Prétraitement et de l'Inspection des Données

Avant toute analyse, il est primordial de vérifier la qualité des données. Les étapes de prétraitement incluent :

• L'inspection des données : pour repérer les valeurs manquantes ou aberrantes.
• Le nettoyage : pour supprimer ou ajuster les valeurs incohérentes.
• La normalisation et l’agrégation : pour transformer les données et les rendre uniformes.
• La gestion des duplicatas : pour garantir que chaque observation est unique, ce qui évite les biais analytiques.

L’usage de SQL permet d’automatiser ces tâches sur de grandes bases de données avec rapidité et précision.

2. Inspection des Données avec SQL

L’inspection des données est la première étape du prétraitement. Elle consiste à analyser la distribution et l'intégrité des données stockées.

2.1 Afficher les Premières Lignes avec SELECT

La commande SELECT est basique, mais essentielle pour obtenir un aperçu de la structure des données :

SELECT * 
FROM ventes 
LIMIT 10;

Cette requête renvoie les 10 premières lignes de la table ventes, ce qui permet de se familiariser avec les colonnes et d’obtenir un aperçu général des valeurs.

2.2 Identifier les Valeurs Manquantes

Les valeurs manquantes peuvent affecter l'analyse. Utilisez IS NULL pour localiser ces valeurs :

SELECT * 
FROM ventes 
LIMIT 10;SELECT COUNT(*) AS nb_lignes_vides
FROM clients
WHERE email IS NULL;

Ce script compte les enregistrements où la colonne email est vide, ce qui permet de décider si ces valeurs doivent être imputées ou ignorées.

2.3 Détection de Valeurs Incohérentes

Les valeurs incohérentes peuvent résulter de saisies incorrectes. Par exemple, une colonne age ne devrait contenir que des valeurs positives et raisonnables :

SELECT *
FROM clients
WHERE age < 0 OR age > 120;

Cette requête aide à repérer les valeurs aberrantes dans la colonne age.

2.4 Statistiques Descriptives avec SQL

SQL permet également d’obtenir des statistiques comme la moyenne ou le maximum :

SELECT 
    AVG(prix) AS prix_moyen,
    MIN(prix) AS prix_min,
    MAX(prix) AS prix_max
FROM ventes;

Ce code permet de mieux comprendre la distribution de la colonne prix dans la table ventes.

3. Nettoyage des Données avec SQL

Une fois l’inspection terminée, le nettoyage s’avère indispensable pour corriger les anomalies et les valeurs manquantes.

3.1 Suppression des Valeurs Manquantes

Si une colonne présente une forte proportion de valeurs manquantes, supprimer les lignes concernées peut être une solution rapide :

DELETE FROM clients
WHERE email IS NULL;

Cela supprime les lignes où l'email est manquant dans la table clients.

3.2 Imputation des Valeurs Manquantes

Pour remplacer les valeurs manquantes, SQL permet de calculer des valeurs intermédiaires. Par exemple, on peut imputer la moyenne pour une colonne revenu :

UPDATE clients
SET revenu = (SELECT AVG(revenu) FROM clients)
WHERE revenu IS NULL;

Ici, les valeurs manquantes dans revenu sont remplacées par la moyenne.

3.3 Correction des Valeurs Incohérentes

Pour une colonne avec des valeurs aberrantes, on peut également normaliser les données en remplaçant ces valeurs :

UPDATE clients
SET age = NULL
WHERE age < 0 OR age > 120;

Les âges anormaux sont ici mis à NULL pour traitement ultérieur.

3.4 Suppression des Duplicatas

Les doublons peuvent biaiser les analyses et doivent être supprimés. Utilisez DISTINCT pour identifier les doublons :

SELECT DISTINCT *
FROM clients;

Une méthode avancée consiste à supprimer les duplicatas directement dans la table :

DELETE FROM clients
WHERE id NOT IN (
    SELECT MIN(id)
    FROM clients
    GROUP BY nom, email
);

4. Transformation et Agrégation des Données avec SQL

L’étape suivante consiste à transformer les données pour les rendre exploitables. Cela inclut la normalisation et l’agrégation.

4.1 Normalisation des Données

La normalisation permet de mettre les données dans une même échelle. Pour ce faire, on peut utiliser la moyenne et l’écart type :

SELECT 
    (prix - AVG(prix)) / STDDEV(prix) AS prix_normalise
FROM ventes;

Cette requête normalise les valeurs de prix en une échelle de moyenne 0 et écart type 1.

4.2 Agrégation des Données

L’agrégation permet de regrouper les données pour générer des résumés. Par exemple, pour obtenir le total des ventes par région :

SELECT region, SUM(montant) AS total_ventes
FROM ventes
GROUP BY region;

Cette requête résume le montant total des ventes pour chaque region.

4.3 Création de Tables Dérivées

Une table dérivée est une table temporaire issue d’une requête SQL. Par exemple, pour créer une table des ventes normalisées :

CREATE TABLE ventes_normalisees AS
SELECT 
    id, 
    (prix - AVG(prix) OVER()) / STDDEV(prix) OVER() AS prix_normalise
FROM ventes;

Cela génère une nouvelle table ventes_normalisees avec une colonne prix_normalise.

5. Inspection des Données Transformées

Après le prétraitement, il est recommandé d'inspecter de nouveau les données pour vérifier leur qualité et valider les transformations effectuées.

5.1 Vérifier les Résultats de la Normalisation

Assurez-vous que la normalisation a bien été appliquée :

SELECT AVG(prix_normalise), STDDEV(prix_normalise)
FROM ventes_normalisees;

Les résultats doivent montrer une moyenne proche de 0 et un écart type proche de 1.

5.2 Inspection des Agrégations

Vérifiez également les agrégations pour confirmer qu’elles sont conformes :

SELECT region, total_ventes
FROM ventes_par_region
ORDER BY total_ventes DESC;

Un tri ORDER BY permet de valider l’agrégation, ici par region.

6. Automatisation des Tâches de Prétraitement avec des Vues SQL

Les vues permettent de sauvegarder des requêtes complexes pour réutilisation. Par exemple :

CREATE VIEW vue_clients_clean AS
SELECT *
FROM clients
WHERE email IS NOT NULL AND age BETWEEN 0 AND 120;

Cette vue vue_clients_clean exclut les données incohérentes et manquantes de la table clients, facilitant les futures analyses.

Conclusion

Le prétraitement et l’inspection des données avec SQL sont des étapes essentielles pour garantir la qualité des données avant leur utilisation en analyse ou en modélisation. SQL propose une panoplie d’outils pour détecter, nettoyer et transformer les données, rendant le processus plus efficace.

L’intégration de SQL dans les étapes de prétraitement assure un traitement optimal des grandes bases de données, permettant ainsi de travailler avec des données fiables et cohérentes. En maîtrisant ces techniques, les analystes de données et les gestionnaires de bases de données peuvent maximiser l’efficacité de leurs analyses et produire des résultats précis et significatifs.