Vous êtes soucieux de la qualité de vos données ? Alors, tout comprendre de la normalisation des données vous sera sans doute bien utile ! La data normalization ou normalisation des données consiste à transformer les données – sans les dénaturer – pour améliorer leur efficacité et pour qu’elles correspondent à un ensemble prédéfini et contraint de valeurs.
Découvrez l’importance de cette technique devenue indispensable pour les entreprises data-driven.
Comme toute entreprise qui s’oriente vers les données pour améliorer sa productivité, son efficacité, ou la pertinence de son offre ou de son discours sur son marché, la représentativité des données est un enjeu crucial. Votre défi : faire en sorte que l’intelligence issue de vos données soit maximale. Pour ce faire, il faut tout mettre en œuvre pour limiter la distorsion de l’information. C’est la vocation de la data normalization, que l’on appelle également normalisation des données.
La normalisation des données est un processus couramment utilisé en statistiques, en science des données et en apprentissage automatique (machine learning) pour mettre à l’échelle les valeurs de différentes variables dans un même intervalle. L’objectif principal de la normalisation est de rendre les données comparables entre elles et plus facilement interprétables par les algorithmes d’analyse et de modélisation.
Pourquoi la normalisation des données est-elle importante pour les entreprises ?
Dans de nombreux cas, les données peuvent avoir des échelles très différentes, c’est-à-dire que certaines variables peuvent avoir des valeurs beaucoup plus grandes ou plus petites que d’autres. Cela peut poser des problèmes pour certaines techniques statistiques ou algorithmes d’apprentissage automatique, car ils peuvent être sensibles à l’échelle des données. La normalisation permet de résoudre ce problème en ajustant les valeurs des variables pour qu’elles se situent dans un intervalle spécifié, souvent entre 0 et 1, ou autour de la moyenne avec un écart-type donné.
Quels sont les avantages associés à la normalisation des données ?
La normalisation des données améliore la qualité, la performance et l’interprétabilité des analyses statistiques et des modèles d’apprentissage automatique en éliminant les problèmes liés à l’échelle des variables, et en permettant une comparaison plus juste entre différentes caractéristiques des données. Dans les faits, cela se traduit par des avantages concrets :
Comparabilité maximale : Les données normalisées sont mises à la même échelle, permettant une comparaison et une interprétation plus facile entre différentes variables.
Optimisation de l’apprentissage automatique : La normalisation facilite la convergence plus rapide des algorithmes d’apprentissage automatique en réduisant l’échelle des variables, aidant ainsi à atteindre des résultats fiables et consolidés plus rapidement.
Stabilité renforcée des modèles : La normalisation réduit l’impact des valeurs extrêmes (outliers) et rend les modèles plus stables et résistants aux variations des données.
Amélioration de l’interprétabilité : La normalisation des données facilite l’interprétation des coefficients, rendant l’analyse plus compréhensible.
Quelles sont les méthodes utilisées pour normaliser les données ?
Il existe plusieurs méthodes de normalisation des données, mais deux d’entre elles sortent du lot à commencer par la méthode de Min-Max Scaling. Elle repose sur le principe d’une mise à l’échelle des valeurs d’une variable afin qu’elles se situent dans un intervalle spécifié, généralement entre 0 et 1. Cette technique est particulièrement utile lorsque vous souhaitez conserver la relation linéaire entre les valeurs originales.
Une autre méthode, appelée Z-Score normalization est une technique qui répond davantage à un impératif de standardisation. Elle transforme les valeurs d’une variable pour qu’elles aient une moyenne de 0 et un écart-type de 1. Contrairement à la normalisation Min-Max, la standardisation n’impose pas de limite supérieure ou inférieure spécifique aux valeurs transformées. Cette technique est recommandée lorsque les variables ont des échelles très différentes, car elle permet de centrer les données autour de zéro et de les mettre à l’échelle par rapport à l’écart-type.
D’autres méthodes peuvent également être envisagées dans une optique de normalisation des données, mais elles sont plus marginales. Retenez toutefois la normalisation par décimale (Decimal Scaling) ou la normalisation par vecteur unitaire (Unit Vector Scaling).
La normalisation par décimale consiste à diviser chaque valeur d’une variable par une puissance de 10 en fonction du nombre de chiffres significatifs. Cela déplace la virgule vers la gauche, plaçant le chiffre le plus significatif à gauche de la décimale. Cette technique ajuste les valeurs pour qu’elles se situent dans un intervalle plus petit, simplifiant ainsi les calculs.
La normalisation par vecteur unitaire est utilisée dans le domaine de l’apprentissage automatique. Elle consiste à diviser chaque valeur d’un vecteur de données par la norme euclidienne du vecteur, transformant ainsi le vecteur en un vecteur unitaire (de longueur 1). Cette technique est souvent employée dans des algorithmes qui calculent les distances ou les similarités entre des vecteurs.
Quelle est la différence entre normalisation et standardisation des données ?
La normalisation des données (data normalization) et la standardisation des données (data standardization) répondent au même enjeu de représentativité de la donnée mais dans des perspectives différentes. Bien qu’elles soient toutes les deux des techniques de mise à l’échelle des données, elles diffèrent dans la manière dont elles transforment les valeurs des variables.
La standardisation transforme les valeurs d’une variable pour qu’elles aient une moyenne de 0 et un écart-type de 1. Contrairement à la normalisation, la standardisation ne fixe pas de plage spécifique pour les valeurs transformées. La standardisation est utile lorsque les variables ont des échelles très différentes, et elle permet de centrer les données autour de zéro et de les mettre à l’échelle par rapport à l’écart-type, ce qui peut faciliter l’interprétation des coefficients dans certains modèles. En fonction de la nature de vos données et des enseignements que vous souhaitez en tirer, il faudra tantôt recourir à la data normalization, tantôt à la data standardization.
