Votre liste de contrôle pour le nettoyage des données financières : 5 étapes essentielles de prétraitement avant d’utiliser l’IA
En 2023, vous utilisez déjà l’IA, vous souhaitez apprendre à utiliser l’IA ou vous risquez d’être laissé pour compte ; dans le domaine de la finance et de 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 s’assurer que les données utilisées sont propres et correctement préparées.
J’ai créé pour vous une liste de vérification pour le nettoyage des données, qui regroupe 5 étapes essentielles de prétraitement à réaliser avant d’intégrer ces données dans votre algorithme. De plus, découvrez quand privilégier Microsoft Excel pour cela et quand recourir à 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 ensemble de données. En analyse financière, il est essentiel d’éliminer ces valeurs afin d’éviter des conclusions faussées.
Par exemple, si un ensemble de données contient 100 factures dont 95 sont de quelques milliers et 5 de plusieurs millions pour des clients grands comptes, les analyser ensemble conduirait à des résultats inexacts.
Pour résoudre ce problème, identifiez les valeurs aberrantes à l’aide de méthodes statistiques comme le score z ou l’intervalle interquartile (IQR), puis supprimez-les ou transformez-les grâce à des techniques telles que la winsorisation ou la transformation logarithmique. Le score z, en particulier, est très utile en comptabilité et finance : il s’agit d’une mesure statistique simple permettant d’identifier les anomalies dans les données financières. En calculant le nombre d’écarts-types qui séparent une donnée de la moyenne, on peut déterminer si elle est significativement différente du reste de l’ensemble et prendre les mesures appropriées pour assurer une analyse et des prévisions fiables.
2. Analyse en composantes principales (PCA) pour le nettoyage des données
Étape 2 de cette liste de vérification pour le nettoyage des données : la PCA.
La PCA est une technique de réduction de dimensionnalité qui permet de regrouper des résultats et de les analyser efficacement. Dans la finance et la comptabilité, où les ensembles de données volumineux sont fréquents, la PCA permet d’identifier les variables qui contribuent le plus à la variance globale.
En réduisant le nombre de dimensions tout en préservant un maximum d’informations, la PCA simplifie l’analyse suivante et permet ainsi des applications d’IA plus performantes.
Observer cet algorithme travailler sur vos données est passionnant ! Avec Python (j’expliquerai plus loin), vous pouvez visualiser comment vos résultats se regroupent selon les données et mieux comprendre la situation financière de vos clients !
3. Formatage incohérent ou données non pertinentes dans votre ensemble de données
Le formatage incohérent désigne les différences dans la représentation des données, comme des formats de dates ou des représentations numériques variés. Cette liste de vérification recommande donc l’harmonisation de ces formats, indispensable pour assurer l’uniformité et l’exactitude de l’analyse.
Pour corriger un formatage incohérent, identifiez les variations et appliquez les transformations adéquates.
Par exemple, vous pouvez convertir différents formats de dates vers un format unique normalisé ou corriger des abréviations/orthographes incohérents au sein de l’ensemble de données.
Dans Excel, il est possible d’utiliser les fonctions conditionnelles IF. Si vous passez à un outil comme Power Query (aussi intégré dans Excel), vous pouvez automatiser le processus en ajoutant cette technique au flux de prétraitement de votre analyse.
4. Gérer les données déséquilibrées, manquantes ou corrompues
On parle de données déséquilibrées lorsque la répartition des classes cibles est fortement biaisée.
Dans la finance et la comptabilité, cela peut entraîner des prédictions biaisées ou des modèles inexacts.
Pour y remédier, diverses techniques existent, par exemple sous-échantillonner la classe majoritaire, suréchantillonner la classe minoritaire ou utiliser des algorithmes avancés conçus pour les jeux de données déséquilibrés, comme la technique SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).
Ces méthodes contribuent à équilibrer l’ensemble de données et améliorer la performance des modèles d’IA, ce qui en fait une étape importante de cette liste de vérification pour le nettoyage de données.
5. Gérer les doublons dans les données
Cela paraît évident, mais vous seriez surpris du nombre de fois où les algorithmes échouent justement à cause de ce problème !
Les données dupliquées peuvent conduire à des analyses erronées et à une redondance de l’analyse. Il est donc essentiel d’identifier et de supprimer les doublons ou enregistrements multiples.
Pour cela, comparez les valeurs entre différentes colonnes/champs et supprimez les doublons détectés. En portant une attention particulière aux identifiants uniques ou en utilisant des algorithmes avancés, il est possible de garantir l’intégrité des données et d’améliorer la précision des modèles de prévision basés sur l’IA.
Guide pas à pas pour mettre en œuvre ces 5 techniques concrètement
Pour appliquer efficacement ces techniques de nettoyage de données, il est recommandé de commencer par Excel et Power Query/Pivot pour les problématiques simples ou les ensembles de données inférieurs à 25 Go.
Excel est un outil largement utilisé dans le domaine de la finance et de la comptabilité et propose des fonctions intuitives pour la manipulation et l’analyse des données. Power Query et les tableaux croisés dynamiques améliorent encore davantage les capacités d’Excel en permettant des transformations complexes et l’automatisation des données. Excel permet aux utilisateurs d’effectuer des tâches de nettoyage de données simples, telles que la suppression des doublons, le filtrage et le tri. Il offre également des fonctions pour les calculs statistiques de base et la visualisation des données. Pour les ensembles de données de petite taille, Excel peut s’avérer une option efficace et accessible pour effectuer des opérations de nettoyage de 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 en popularité auprès des professionnels de la finance et de la comptabilité grâce à sa simplicité d’utilisation, ses nombreuses bibliothèques et son écosystème robuste pour l’analyse de données et l’apprentissage automatique.
Python propose différentes bibliothèques, telles que pandas, NumPy et scikit-learn, qui offrent des fonctionnalités complètes pour la manipulation, le nettoyage et l’analyse avancée des données.
Pandas, en particulier, propose des structures de données puissantes et des outils adaptés à la gestion des données structurées, ce qui le rend idéal pour des tâches de nettoyage de données telles que la suppression des valeurs aberrantes, les formats incohérents et la détection des doublons.
De plus, il fournit des fonctions pratiques pour la gestion des valeurs manquantes et leur imputation selon différentes stratégies.
En outre, les bibliothèques de machine learning de Python permettent aux professionnels de la finance et de la comptabilité d’explorer des modèles de prévisions. Grâce à scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Python permet de développer et de déployer des modèles avancés d’apprentissage automatique, notamment pour la prévision de séries chronologiques, afin d’anticiper les tendances financières 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, comprendre les étapes du nettoyage des données est essentiel. Le nettoyage des données, également appelé purification ou assainissement des données, est un processus systématique qui consiste à identifier et à corriger les incohérences, erreurs et inexactitudes au sein des ensembles de données financiers.
La première étape consiste à évaluer de manière approfondie la qualité et l’intégrité des données. Cela 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 consiste à appliquer des techniques de validation rigoureuses afin de vérifier l’exactitude des données par rapport à des critères prédéfinis. Une fois identifiées, les données erronées sont corrigées ou supprimées.
L’étape finale de la liste de contrôle du nettoyage des données consiste à standardiser et harmoniser les données pour assurer une cohérence entre les 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 éclairée et une planification financière stratégique.
Saisie de données, qualité de données et gestion des données
La saisie de 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 de toute organisation, particulièrement pour les professionnels de la finance.
La saisie de données correspond au processus d’introduction des données dans un système ou une base de données, en assurant leur exhaustivité et leur exactitude. Une saisie précise des données est indispensable pour éviter des erreurs susceptibles de compromettre l’analyse financière et la prise de décision.
Cependant, la saisie des données seule n’est pas suffisante ; la qualité des données est tout aussi importante.
La qualité des données fait référence à l’exactitude, la cohérence et la pertinence globales des données. Cela requiert des processus de validation, de vérification et de nettoyage approfondis afin d’identifier et de corriger erreurs, incohérences et redondances dans l’ensemble de données.
Le maintien d’une qualité de données élevée est essentiel pour extraire des informations pertinentes et prendre des décisions financières avisées. Pour gérer efficacement les données, les organisations doivent mettre en place des pratiques solides de gestion des données. Cela inclut l’établissement de cadres de gouvernance, la définition de standards de données et la mise en œuvre de mesures de sécurité pour protéger les informations financières sensibles.
De plus, une bonne gestion des données consiste à organiser et structurer les données de façon à en faciliter la recherche, l’analyse et le reporting.
En veillant à la précision de la saisie, à la qualité des données et à une gestion efficace, les professionnels de la finance peuvent optimiser leurs prises de décision et favoriser la réussite financière.
Dernier mot sur les systèmes
Commencer avec Excel et Power Query/Pivot pour des problématiques et des ensembles de données simples offre une base solide ; suivre cette liste de contrôle pour le nettoyage des données ancre cette base dans la durée.
Cependant, à mesure que la complexité des problèmes et le volume de données augmentent, passer à Python offre une solution plus flexible et puissante. La simplicité de Python, ses bibliothèques nombreuses et ses capacités d’automatisation en font un langage de programmation idéal pour les professionnels de la finance et de la comptabilité désireux d’intégrer l’IA, le nettoyage et l’apprentissage automatique des données dans leur travail.
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