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Qu’est-ce que le Data Wrangling ?
Le data wrangling désigne le processus de préparation des données brutes avant leur analyse. Cela inclut leur nettoyage, structuration, et transformation.
L’objectif est de rendre les données exploitables par les analystes, scientifiques de données ou développeurs. Ces données proviennent souvent de sources multiples, sous des formats variés.
À quoi sert le Data Wrangling ?
Le data wrangling est essentiel à tout projet de données. Sans cette étape, les analyses peuvent être biaisées, erronées ou non exploitables.
Il est notamment utilisé en data science, en business intelligence, et dans les systèmes de recommandation. Les départements RH s’en servent pour centraliser et normaliser des données de CV, de performances ou de rémunération.
Les dirigeants ont besoin de rapports fiables. Le data wrangling garantit que les informations sont cohérentes, comparables et prêtes à être utilisées pour prendre des décisions.
Comment fonctionne le Data Wrangling ?
Le processus suit plusieurs étapes simples mais cruciales :
- Collecte des données à partir de fichiers, bases ou API diverses
- Nettoyage : correction d’erreurs, suppression des doublons ou des valeurs manquantes
- Transformation : regroupement, formatage des dates, conversion des unités
- Organisation : tri, filtrage, et structuration selon un modèle exploitable
Ces opérations peuvent être manuelles (via Excel, par exemple) ou automatisées avec des outils comme Python (pandas), R, ou Talend.
Différences avec des notions proches
Le data wrangling est souvent confondu avec le data cleaning (nettoyage de données). Le nettoyage est une étape du wrangling, mais ce dernier va plus loin, incluant la transformation et la restructuration.
Il se distingue aussi de l’ingénierie des données (“data engineering”), qui vise à créer des architectures de traitement de données à grande échelle. Le data wrangling intervient plus en aval, pour préparer les données à l’analyse.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un recruteur souhaite analyser des candidatures en provenance de différentes plateformes. Il doit harmoniser les formats de CV, standardiser les intitulés de poste et convertir les dates en un format unique. C’est du data wrangling.
Un directeur marketing collecte des données client depuis un CRM, un site web et un outil d’emailing. Ces données doivent être combinées, nettoyées et organisées avant analyse. Le data wrangling rend cela possible.
Un service RH prépare un reporting mensuel sur l’absentéisme. Les feuilles de temps proviennent de plusieurs filiales. Avant de produire des graphiques fiables, les données sont corrigées, fusionnées et formatées correctement.