Transformation et analyse de données avec Python
Cette compétence consiste à utiliser Python pour explorer, nettoyer, transformer et analyser des données, notamment lorsqu’elles proviennent de fichiers tabulaires, de bases de données ou d’applications métier.
Elle permet de rendre exploitables des données incomplètes, hétérogènes ou mal structurées avant leur analyse, leur migration ou leur intégration dans un autre système.
Ma pratique
Je commence par étudier la structure et la qualité des données avant d’appliquer les transformations.
Je peux notamment intervenir sur :
- la fusion de plusieurs fichiers ;
- la normalisation des colonnes et des formats ;
- le traitement des valeurs manquantes ;
- l’identification des doublons ;
- la détection des valeurs aberrantes ;
- la création de règles de transformation ;
- l’agrégation et la comparaison des informations ;
- la préparation des données pour un import ou une API.
J’organise les traitements en étapes distinctes afin de pouvoir contrôler les résultats, identifier l’origine d’une erreur et faire évoluer les règles sans reprendre l’ensemble du programme.
Mise en pratique
Lors du nettoyage d’un jeu de données CRM complexe, j’ai utilisé Python pour regrouper plusieurs exports, harmoniser leurs structures et identifier les informations prioritaires.
Les données douteuses ont été isolées afin de permettre leur validation par le client, plutôt que d’être supprimées automatiquement.
Dans le cadre d’un ETL entre HubSpot et Odoo, Python a également servi à transformer les formats, appliquer les mappings et préparer les données attendues par chaque application.
Outils associés
- Python pour développer les traitements et automatisations ;
- Pandas pour manipuler, filtrer, fusionner et contrôler les données tabulaires ;
- NumPy pour certains calculs et traitements numériques ;
- Jupyter Notebook pour explorer les données et tester progressivement les transformations ;
- CSV, Excel et JSON comme formats couramment traités ;
- SQL et PostgreSQL pour interroger et exploiter les données stockées en base.
✅ Mon point d’attention
" Je ne supprime pas automatiquement une valeur simplement parce qu’elle paraît aberrante.
Je préfère comprendre son origine ou l’isoler pour validation : une donnée inhabituelle peut révéler une erreur, mais aussi une situation métier parfaitement réelle. "
Les postes associés
Cette compétence est particulièrement utile dans les fonctions liées au développement Python, aux flux ETL, aux migrations et à l’intégration de données entre applications, tels que :