Liste de Contrôle pour le Nettoyage des Données Financières : 5 Étapes Avant d’Utiliser l’IA
En 2023, vous utilisez déjà l’IA, souhaitez apprendre à l’utiliser, ou vous risquez d’être laissé de côté ; dans la finance et la comptabilité, l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) est devenue courante.
Cependant, pour exploiter la puissance de ces technologies de pointe, il est crucial de veiller à ce que les données utilisées soient propres et correctement préparées.
J’ai créé pour vous une checklist de nettoyage des données, composée de 5 étapes essentielles de prétraitement à effectuer avant de soumettre ces données à votre algorithme. De plus, quand utiliser Microsoft Excel pour cela et quand privilégier un outil d’analyse de données plus puissant.
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1. Suppression des valeurs aberrantes
Les valeurs aberrantes sont des points de données qui s’écartent significativement des valeurs moyennes d’un jeu de données. En analyse financière, il est essentiel de supprimer les valeurs aberrantes pour éviter des analyses faussées.
Par exemple, si vous avez un jeu de 100 factures dont 95 sont dans les milliers et 5 atteignent les millions pour des clients grands comptes, les analyser ensemble mènerait à des résultats inexacts.
Pour remédier à cela, identifiez les valeurs aberrantes à l’aide de méthodes statistiques comme le score z ou l’écart interquartile (IQR), puis supprimez-les ou transformez-les grâce à des techniques comme la winsorisation ou la transformation logarithmique. Le score z, en particulier, est très utile en comptabilité et finance : c’est une mesure statistique simple permettant d’identifier les valeurs aberrantes dans les données financières. En calculant de combien d’écarts-types un point de données s’écarte de la moyenne, on peut déterminer s’il diffère significativement du reste de l’ensemble et prendre les mesures adaptées pour garantir une analyse et des prévisions fiables.
2. Analyse en Composantes Principales (PCA) pour le nettoyage des données
Étape 2 de la checklist nettoyage des données : l’ACP.
L’ACP est une technique de réduction de dimensionnalité utilisée pour regrouper et analyser les résultats de manière efficace. En finance et comptabilité, où les ensembles de données volumineux sont fréquents, l’ACP permet d’identifier les variables les plus importantes contribuant à la variance totale.
En réduisant la dimension tout en préservant un maximum d’informations, l’ACP simplifie l’analyse suivante et permet des applications IA plus efficaces.
Voir cet algorithme travailler sur vos données est très instructif ! Grâce à Python (j’y reviendrai plus loin), vous pouvez visualiser comment vos résultats se regroupent selon les données et ainsi mieux comprendre la santé financière de vos clients !
3. Formatage incohérent ou données inutiles dans vos jeux de données
Le formatage incohérent fait référence à des divergences dans la représentation des données, telles que des formats de dates ou des écritures numériques différentes. Cette checklist vous impose de standardiser ces formats, essentiel pour l’uniformité des données et la précision de l’analyse.
Pour corriger un formatage incohérent, repérez les variations dans les données et appliquez les transformations adéquates.
Par exemple, vous pouvez convertir différents formats de dates dans un format unique et normalisé ou corriger les incohérences d’orthographe et d’abréviations dans l’ensemble de données.
Dans Excel, vous pouvez utiliser des conditions SI ; si vous passez, par exemple, sur Power Query (également dans Excel), vous pouvez automatiser le processus en l’intégrant dans le flux de prétraitement de votre analyse.
4. Gérer les données déséquilibrées, manquantes ou corrompues
Des données déséquilibrées surgissent lorsque la distribution des classes cibles est fortement biaisée.
En finance et en comptabilité, cela peut entraîner des prévisions biaisées ou des modèles erronés.
Pour y remédier, plusieurs techniques existent, comme le sous-échantillonnage de la classe majoritaire, la surreprésentation de la classe minoritaire ou l’utilisation d’algorithmes adaptés aux données déséquilibrées, tels que la technique SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).
Ces méthodes aident à équilibrer le jeu de données et à améliorer les performances des modèles IA, ce qui en fait une étape importante de cette checklist de nettoyage de données.
5. Gestion des doublons
Cela semble évident, mais vous seriez surpris de voir à quel point les algorithmes échouent parfois à cause de cela !
Les doublons peuvent conduire à des analyses erronées et des résultats redondants. Il est essentiel d’identifier et de supprimer les enregistrements ou entrées dupliquées.
Cela peut être fait en comparant les valeurs sur les champs ou colonnes concernés et en supprimant les cas en double. Prêter attention aux identifiants uniques ou utiliser des algorithmes avancés pour détecter les doublons garantit l’intégrité des données et améliore la précision des modèles de prévision basés sur l’IA.
Guide étape par étape pour appliquer ces 5 techniques dans le monde réel
Pour mettre en œuvre efficacement les techniques de nettoyage des données ci-dessus, il est recommandé de commencer par Excel et Power Query/Pivot pour les problèmes simples ou les jeux de données de moins de 25 Go.
Excel est un outil largement utilisé dans le domaine de la finance et de la comptabilité, offrant des fonctions intuitives pour la manipulation et l’analyse des données. Power Query et les Tableaux Croisés Dynamiques renforcent encore les capacités d’Excel en permettant des transformations de données avancées et l’automatisation. Excel permet aux utilisateurs d’effectuer des tâches de nettoyage de base des données, telles que la suppression des doublons, le filtrage et le tri. Il offre également des fonctions pour des calculs statistiques simples et des visualisations. Pour les jeux de données de petite taille, Excel peut constituer une option efficace et accessible pour réaliser des opérations de nettoyage des données.
Cependant, lorsqu’il s’agit de problèmes plus complexes ou de volumes de données plus importants, il est fortement recommandé de passer à un langage de programmation plus puissant comme Python — ou d’acquérir un logiciel d’analyse statistique.
Python a gagné une grande popularité auprès des professionnels de la finance et de la comptabilité en raison de sa facilité d’utilisation, de ses bibliothèques étendues et de son écosystème robuste pour l’analyse de données et l’apprentissage automatique.
Python propose diverses bibliothèques, telles que pandas, NumPy et scikit-learn, qui offrent des fonctionnalités complètes pour la manipulation, le nettoyage de données et l’analytique avancée.
Pandas, en particulier, propose des structures de données puissantes et des outils pour la gestion de données structurées, ce qui en fait une solution adaptée aux tâches de nettoyage telles que la suppression des valeurs aberrantes, la correction des formats incohérents et l'élimination des doublons.
De plus, il offre des fonctions pratiques pour gérer les valeurs manquantes et les imputer selon diverses stratégies.
Par ailleurs, les bibliothèques d’apprentissage automatique de Python permettent aux professionnels de la finance et de la comptabilité d’explorer des modèles de prévision. Avec scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Python permet de concevoir et de déployer des modèles avancés d’apprentissage automatique, y compris des modèles de prévision de séries temporelles, afin de prédire les tendances financières futures et de prendre des décisions éclairées.
Quelles sont les étapes du processus de nettoyage des données ?
Si vous êtes un professionnel de la finance souhaitant améliorer la précision et la fiabilité de vos données, il est essentiel de comprendre les étapes du nettoyage des données. Le nettoyage des données, également appelé assainissement ou épuration des données, est un processus systématique qui consiste à identifier et corriger les incohérences, les erreurs et les inexactitudes au sein des jeux de données financiers.
La première étape consiste à évaluer de manière approfondie la qualité et l’intégrité des données. Ceci inclut la détection des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et des doublons, qui peuvent avoir un impact significatif sur l’analyse financière.
L’étape suivante implique l’application de techniques de validation rigoureuses pour vérifier l’exactitude des données par rapport à des critères prédéfinis. Une fois les données erronées identifiées, elles sont corrigées ou éliminées.
L’étape finale de la liste de contrôle du nettoyage des données consiste à standardiser et harmoniser les données afin d’assurer leur cohérence à travers différentes sources et formats. En suivant rigoureusement ces étapes, les professionnels de la finance peuvent garantir la fiabilité et l’intégrité de leurs données, permettant ainsi une prise de décision informée et une planification financière stratégique.
Saisie des données, qualité des données et gestion des données
La saisie des données, la qualité des données et la gestion des données sont des composantes essentielles pour maintenir des données précises et fiables au sein de toute organisation, particulièrement pour les professionnels de la finance.
La saisie des données concerne le processus de saisie d’informations dans un système ou une base de données, en veillant à leur exhaustivité et à leur exactitude. Une saisie précise des données est indispensable pour éviter les erreurs susceptibles de compromettre l’analyse financière et la prise de décision.
Cependant, la saisie seule ne suffit pas : la qualité des données est tout aussi importante.
La qualité des données se réfère à l’exactitude, la cohérence et la pertinence globale des données. Elle implique des processus de validation, de vérification et de nettoyage rigoureux afin d’identifier et corriger les erreurs, incohérences et redondances au sein du jeu de données.
Maintenir une haute qualité de données est essentiel pour extraire des informations pertinentes et prendre des décisions financières éclairées. Pour gérer efficacement les données, les organisations doivent mettre en place des pratiques de gestion des données robustes. Cela inclut l’instauration de cadres de gouvernance des données, la définition de normes de données, ainsi que la mise en œuvre de mesures de sécurité afin de protéger les informations financières sensibles.
En outre, une bonne gestion des données suppose d’organiser et structurer les données de façon à en faciliter l’accès, l’analyse et le reporting.
En priorisant la précision de la saisie, l’assurance qualité des données et une gestion efficace, les professionnels de la finance peuvent perfectionner leurs processus décisionnels et favoriser la réussite financière.
Mot de la fin sur les systèmes
Commencer avec Excel et Power Query/Tableaux Croisés Dynamiques pour résoudre des problèmes et traiter des jeux de données simples peut constituer une base solide ; suivre cette liste de contrôle pour le nettoyage des données permet de transformer cette base en véritable institution.
Cependant, à mesure que la complexité des problématiques et le volume des données augmentent, passer à Python offre une solution plus flexible et puissante. La simplicité de Python, la richesse de ses bibliothèques et ses capacités d’automatisation en font un langage idéal pour les professionnels de la finance et de la comptabilité cherchant à exploiter l’IA, le nettoyage des données et l’apprentissage automatique dans leur travail.
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