Comprendre les doublons dans les ensembles de données : types et techniques de gestion

Les doublons sont des données qui apparaissent plusieurs fois dans un ensemble de données. Par exemple, si une liste de noms contient le nom « John » plusieurs fois, chaque occurrence de « John » est un doublon. Dans le contexte de l'analyse des données, les doublons sont souvent considérés comme des erreurs ou des incohérences dans les données, et ils peuvent conduire à des résultats inexacts s'ils ne sont pas correctement traités.

Il existe plusieurs types de doublons qui peuvent se produire dans les ensembles de données, notamment :

1. Doublons exacts : ce sont des copies identiques de la même valeur de données. Par exemple, « John Smith » apparaît deux fois dans une liste de noms.
2. Quasi-doublons : ce sont des copies similaires mais pas exactes de la même valeur de données. Par exemple, « Johns Smith » et « John Smithe » sont presque des doublons car ils se ressemblent mais présentent de légères différences orthographiques.
3. Doublons partiels : il s'agit de valeurs de données qui partagent certaines caractéristiques, mais pas toutes. Par exemple, « John Smith » et « Jane Smith » sont des doublons partiels car ils partagent le même nom de famille mais ont des prénoms différents.
4. Enregistrements en double : il s'agit de copies complètes du même enregistrement de données. Par exemple, si une liste de clients comprend deux enregistrements distincts pour la même personne, ces enregistrements sont des enregistrements en double.

Pour gérer les doublons dans les ensembles de données, les analystes utilisent souvent des techniques telles que le nettoyage des données, la normalisation des données et la transformation des données pour identifier et supprimer les doublons. Dans certains cas, il peut être nécessaire de conserver les doublons afin de maintenir l'intégrité des données ou de capturer plusieurs perspectives sur le même point de données.