Liste de Contrôle pour le Nettoyage de Vos Données Financières : 5 Étapes Essentielles de Prétraitement Avant d’Utiliser l’IA
En 2023, vous utilisez soit l’IA, vous souhaitez apprendre à utiliser l’IA, soit vous risquez d’être dépassé ; dans la finance et la comptabilité, l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) est devenue monnaie courante.
Cependant, pour exploiter la puissance de ces technologies de pointe, il est essentiel de s’assurer que les données utilisées sont propres et correctement préparées.
J’ai créé pour vous une checklist de nettoyage de données, composée de 5 étapes essentielles de prétraitement à effectuer avant de les injecter dans votre algorithme. De plus, vous saurez quand utiliser Microsoft Excel pour cela et quand utiliser un outil d’analyse de données plus puissant.
Want more from The CFO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of modern CFOs and finance executives accessing proven frameworks, tools, and insights to navigate AI-driven finance.
Have an account? Log In
1. Suppression des valeurs aberrantes
Les valeurs aberrantes sont des données qui s’écartent de façon significative de la moyenne d’un ensemble de données. En analyse financière, il est crucial de les supprimer pour éviter des interprétations erronées.
Par exemple, si vous avez un ensemble de 100 factures dont 95 sont dans les milliers et 5 dans les millions pour des clients entreprises, les analyser ensemble produirait des résultats inexacts.
Pour résoudre ce problème, identifiez les valeurs aberrantes grâce à des méthodes statistiques telles que le score z ou la plage interquartile (IQR), puis supprimez-les ou transformez-les à l’aide de techniques comme la winsorisation ou la transformation logarithmique. Le score z, notamment, est très utile en comptabilité et finance : il s’agit d’une simple mesure statistique permettant de repérer les valeurs atypiques dans des données financières. En calculant combien d’écarts-types un point de données est éloigné de la moyenne, on peut déterminer s’il est significativement différent du reste de l’ensemble et prendre les mesures nécessaires pour garantir des analyses et des prévisions précises.
2. Analyse en composantes principales (PCA) pour le nettoyage de données
Deuxième étape de la checklist de nettoyage de données : la PCA.
L’analyse en composantes principales (PCA) est une technique de réduction de la dimensionnalité qui peut être utilisée pour regrouper et analyser efficacement les résultats. En finance et comptabilité, où les ensembles de données volumineux sont courants, la PCA permet d’identifier les variables les plus significatives qui contribuent à la variance totale.
En réduisant le nombre de dimensions tout en préservant un maximum d’informations, la PCA simplifie l’analyse ultérieure, ce qui permet des applications de l’IA plus efficaces.
Voir cet algorithme à l’œuvre avec vos données est passionnant ! En utilisant Python (je vous en dis plus ci-dessous), vous pouvez visualiser comment vos résultats se regroupent selon les données et ainsi mieux comprendre la situation financière de vos clients !
3. Formatage incohérent ou données non pertinentes dans votre ensemble de données
Le formatage incohérent fait référence aux écarts dans la représentation des données, comme des formats de date ou des représentations numériques différents. Cette checklist de nettoyage de données vous demande de standardiser ces formats, ce qui est essentiel pour assurer l’uniformité des données et la fiabilité de l’analyse.
Pour traiter le formatage incohérent, repérez les variations dans les données et appliquez les transformations appropriées.
Par exemple, vous pouvez convertir différents formats de date dans un format unique normalisé ou corriger les fautes d’orthographe et abréviations incohérentes dans l’ensemble de données.
Dans Excel, vous pouvez utiliser des formules conditionnelles IF ; si vous passez à Power Query (également dans Excel), il est possible d’automatiser ce processus en l’intégrant à la phase de prétraitement de votre analyse.
4. Gérer les données déséquilibrées, manquantes ou corrompues
Les données déséquilibrées apparaissent lorsque la répartition des classes cibles est fortement biaisée.
Dans les situations de finance et de comptabilité, cela peut entraîner des prédictions biaisées ou des modèles inexacts.
Pour corriger cela, plusieurs techniques peuvent être utilisées, comme le sous-échantillonnage de la classe majoritaire, la suréchantillonnage de la classe minoritaire, ou encore l’usage d’algorithmes avancés pour les données déséquilibrées, tels que le Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE).
Ces méthodes permettent d’équilibrer l’ensemble de données et d’améliorer les performances des modèles d’IA et sont donc un élément clé de cette checklist de nettoyage de données.
5. Gérer les données dupliquées
Cela paraît évident, mais vous seriez surpris du nombre de fois où les algorithmes ne fonctionnent pas à cause de cela !
Les données dupliquées peuvent entraîner des analyses trompeuses et des résultats redondants. Il est crucial d’identifier et d’éliminer les enregistrements ou entrées en double.
Cela peut se faire en comparant les valeurs sur les champs ou colonnes concernés et en supprimant les duplicatas. Prêter attention aux identifiants uniques ou utiliser des algorithmes avancés pour détecter les doublons permet d’assurer l’intégrité des données et d’améliorer la précision des modèles de prévision basés sur l’IA.
Guide étape par étape pour mettre en œuvre ces 5 techniques dans la pratique
Pour appliquer efficacement ces techniques de nettoyage de données, il est recommandé de commencer par Excel et Power Query/Pivot pour les problèmes simples ou les ensembles 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 données basiques telles que la suppression des doublons, le filtrage et le tri. Il propose également des fonctions pour les calculs statistiques de base et des visualisations. Pour des ensembles de données de petite taille, Excel peut s’avérer une option efficace et accessible pour réaliser les opérations de nettoyage de données.
Cependant, lorsqu’on doit gérer des problèmes plus complexes ou des ensembles de données plus volumineux, 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 en popularité auprès des professionnels de la finance et de la comptabilité grâce à sa facilité d’utilisation, sa large bibliothèque et son écosystème robuste pour l’analyse des données et l’apprentissage automatique.
Python offre diverses bibliothèques telles que pandas, NumPy et scikit-learn, qui proposent des fonctionnalités complètes pour la manipulation, le nettoyage et l’analyse avancée de données.
Pandas, en particulier, propose des structures de données puissantes et des outils pour gérer des données structurées, ce qui le rend adapté aux tâches de nettoyage telles que la suppression des valeurs aberrantes, le formatage incohérent ou la suppression des doublons.
De plus, il offre des fonctions pratiques pour traiter les valeurs manquantes et les imputer selon différentes 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. Grâce à scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Python permet de construire et déployer des modèles d’apprentissage automatique avancés, 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 cherchant à améliorer la précision et la fiabilité de vos données, il est crucial de comprendre les étapes du nettoyage des données. Le nettoyage des données, également appelé nettoyage ou épuration de données, est un processus systématique impliquant l’identification et la correction des incohérences, erreurs et inexactitudes au sein des ensembles de données financières.
La première étape consiste à évaluer de manière exhaustive la qualité et l’intégrité des données. Cela inclut la détection des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et des doublons, éléments qui peuvent avoir un impact significatif sur l’analyse financière.
L’étape suivante consiste à appliquer des techniques de validation rigoureuses pour vérifier l’exactitude des données selon des critères prédéfinis. Une fois identifiées, les données erronées sont soit corrigées soit éliminées.
La dernière étape dans la liste de vérification du nettoyage des données consiste à standardiser et à harmoniser les données afin d’assurer leur cohérence entre diverses sources et formats. En suivant rigoureusement ces étapes, les professionnels de la finance peuvent garantir la fiabilité et l’intégrité de leurs données, ce qui permet une prise de décision éclairée et une planification financière stratégique.
Saisie de données, qualité des données et gestion des données
La saisie des données, la qualité des données et la gestion des données sont des éléments essentiels pour garantir l’exactitude et la fiabilité des informations au sein d’une organisation, en particulier pour les professionnels de la finance.
La saisie de données consiste à intégrer des données dans un système ou une base de données, en veillant à leur exhaustivité et leur exactitude. Une saisie rigoureuse est indispensable pour éviter des erreurs qui pourraient compromettre l’analyse financière et la prise de décision.
Cependant, la saisie des données ne suffit pas à elle seule : la qualité des données est tout aussi essentielle.
La qualité des données se réfère à l’exactitude, la cohérence et la pertinence globale des données. Cela implique des processus minutieux de validation, vérification et nettoyage pour identifier et corriger les erreurs, incohérences et redondances dans l’ensemble de données.
Maintenir une qualité élevée des données est crucial pour obtenir des informations pertinentes et prendre des décisions financières avisées. Pour une gestion efficace des données, les organisations doivent mettre en place des pratiques robustes, notamment des cadres de gouvernance des données, la définition de standards et des mesures de sécurité pour protéger les informations financières sensibles.
De plus, une gestion appropriée des données implique d’organiser et de structurer les données de manière à faciliter leur extraction, analyse et reporting.
En accordant la priorité à l’exactitude de la saisie des données, à l’assurance qualité et à une gestion efficace, les professionnels de la finance peuvent améliorer leurs processus décisionnels et favoriser la réussite financière.
Mot de la fin sur les systèmes
Commencer avec Excel et Power Query/Pivot pour les problèmes et ensembles de données simples fournit une base solide : suivre cette liste de contrôle pour le nettoyage des données consolide ces fondations en véritable institution.
Mais à mesure que la complexité des problèmes et le volume de données augmentent, passer à Python offre une solution plus souple et puissante. La simplicité de Python, ses bibliothèques étendues et ses capacités d’automatisation en font un langage de programmation idéal pour les professionnels de la finance et de la comptabilité souhaitant tirer parti de l’IA, du nettoyage des données et de l’apprentissage automatique dans leur travail.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l’IA dans la FP&A – ou sur la finance en général – abonnez-vous à la newsletter hebdomadaire du CFO Club pour rester informé.
