Techniques d'enrichissement des données
Il existe différentes techniques pour enrichir les données. Voici quelques-unes des plus couramment utilisées :
1. L’agrĂ©gation de donnĂ©es : Cette technique consiste Ă rassembler des donnĂ©es provenant de diffĂ©rentes sources pour crĂ©er un ensemble de donnĂ©es plus complet. Par exemple, vous pouvez agrĂ©ger des donnĂ©es dĂ©mographiques provenant de diffĂ©rentes sources pour obtenir une vue d’ensemble plus prĂ©cise de votre public cible.
2. La normalisation des données : La normalisation des données consiste à uniformiser les données provenant de différentes sources afin de les rendre comparables et exploitables. Par exemple, vous pouvez normaliser les données de localisation pour les présenter sous une forme cohérente, comme des codes postaux ou des noms de villes standardisés.
3. L’enrichissement de donnĂ©es Ă l’aide de modèles prĂ©dictifs : Cette technique utilise des modèles prĂ©dictifs pour estimer les valeurs manquantes ou inconnues dans les donnĂ©es. Par exemple, vous pouvez utiliser un modèle prĂ©dictif pour estimer l’âge d’un client Ă partir d’autres variables telles que le sexe, le code postal et les habitudes d’achat.