Si les données sont manquantes, l'information ne peut pas être validée et si elle ne l'est pas, elle ne peut pas être considérée comme exacte.
L'analyse des données est essentielle pour comprendre les résultats des enquêtes, des sources administratives et des études pilotes, pour obtenir des renseignements sur les lacunes en matière de données, pour concevoir et remanier les enquêtes, pour planifier de nouvelles activités statistiques et pour formuler des ...
En statistiques, les données manquantes ou les valeurs manquantes se produisent lorsqu'aucune valeur de données n'est représentée pour une variable pour une observation donnée.
Suppression des observations (Complete case Analysis)
Il s'agit de la technique la plus simple et courante. Elle consiste à supprimer les observations (les lignes) qui contiennent au moins une feature manquante. Le jeu de données résultat ne contiendra aucune observation comportant une valeur manquante.
La méthode la plus simple consiste à remplacer toutes les valeurs manquantes d'une variable par une valeur fixe. Pour choisir cette valeur, on analyse la variable pour les individus ayant des valeurs renseignées, il peut s'agir de : la moyenne, la médiane, la valeur la plus fréquente, valeur fixe, …
Il faut prendre la moyenne fournie et le multiplier par le nombre de données composants cette moyenne et ensuite soustraire un à un les données constituant la moyenne.
Le traitement de vos données ne constitue que 10% du travail d'analyse. Il faut au préalable penser à revérifier les informations pour prouver la pertinence de celles récoltées , codifier les réponses obtenues par le recalcul de vos données primaires sans oublier de vérifier les erreurs de saisie.
Les données manquantes sont représentées sous R par NA (Not Available). Pour les retrouver, il suffit d'utiliser la fonction is.na qui renvoie TRUE si la valeur vaut NA et FALSE sinon.
N'importe qui peut modifier une page de Wikipédia pour y apporter du contenu, corriger une faute, améliorer le style, etc. Dans Wikipédia, il existe deux techniques de modification : le wikicode et l'éditeur visuel.
Le risque lié aux données est défini comme l'exposition à la perte de valeur ou de réputation causée par des problèmes ou des limitations de la capacité d'une organisation à acquérir, stocker, transformer, déplacer et utiliser ses actifs de données.
Les risques liés à la non-qualité
Une information erronée conduit inévitablement à des erreurs stratégiques. Dans le domaine du commerce, une mauvaise qualité des données mène à une analyse faussée et impacte la prise de décision pour l'entreprise.
L'intégration des données est le processus qui consiste à rassembler les données provenant de différentes sources pour obtenir un aperçu unifié plus utile pour aider votre entreprise à prendre de meilleures décisions et plus rapidement.
Étude minutieuse, précise faite pour dégager les éléments qui constituent un ensemble, pour l'expliquer, l'éclairer : Faire l'analyse de la situation. 4. Action de résumer un texte en le décomposant en ses éléments essentiels ; résultat de cette action.
L'analyse consiste à vérifier la cohérence entre les objectifs : la relation de cause à effet, chaque objectif doit amener à la résolution du problème de niveau supérieur. Cette chaine logique doit être travaillée et retravaillée jusqu'à obtenir un cohérence totale, quitte à écarter des objectifs non-réalistes.
L'analyse peut être une simple addition des chiffres et un calcul de la moyenne, ou alors une comparaison des renseignements afin d'examiner les relations qui peuvent exister entre les différents éléments. L'analyse peut aussi permettre de déceler certaines similitudes.
Le traitement des données d'enquête
La construction des variables d'analyse. Le traitement de la non-réponse, des valeurs manquantes et incohérentes (examen des questionnaires, analyse des corrélations et techniques d'imputation). Analyse comparée de logiciels d'analyse et de traitement statistiques.
1. Hadoop, l'outil Big Data par excellence. Hadoop est un framework open source permettant de créer des applications capables de stocker et de traiter une masse importante de données en mode batch. Cette plateforme libre a été inspirée de MapReduce, Big Table et Google FS.
La fiabilité des données désigne des données complètes et exactes, une base capitale pour établir la confiance des données dans l'ensemble de l'organisation.
Il existe deux types d'intégrité des données : l'intégrité physique et l'intégrité logique. Tous deux se composent d'un ensemble de processus et méthodes assurant l'intégrité des données dans les bases de données hiérarchiques et relationnelles.
Analyser la data permet de s'appuyer sur des données statistiques fiables pour mettre en place un certain nombre d'actions décisionnelles. Par exemple, cela permet d'être alerté en temps réel en cas de dysfonctionnement, et donc de faciliter la maintenance et le monitoring d'équipements connectés.
Sans processus de traitement des données, les entreprises n'ont qu'un accès limité aux volumes considérables de données qui leur permet de rester compétitives et desquelles elles peuvent extraire des renseignements stratégiques.
L'objectif de la sécurité de l'information est de protéger l'organisme des atteintes liées à son patrimoine informationnel. Celui de la protection de la vie privée est de protéger les personnes des atteintes liées à leurs données.