Nettoyage et normalisation des colonnes

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Cette activité fait partie du cours

Nettoyer des données en Java

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4.8+

Apprenez les techniques essentielles pour évaluer la qualité des données dans des applications Java. Découvrez comment utiliser des statistiques descriptives pour repérer les valeurs aberrantes, détecter et traiter adéquatement les valeurs manquantes, et valider les types de données afin de prévenir les erreurs. Maîtrisez des outils clés comme DescriptiveStatistics pour l'analyse numérique, Optional pour la gestion des null et DateTimeFormatter pour la validation des dates.

Exercise 1: Statistiques des données Exercise 2: Calculer la moyenne, le minimum et le maximum Exercise 3: Calcul des centiles Exercise 4: Détection des valeurs nulles Exercise 5: Détecter les valeurs numériques manquantes Exercise 6: Détecter les chaînes manquantes Exercise 7: Vérification des types de données Exercise 8: Analyser du texte en dates et en nombres Exercise 9: Lire des fichiers CSV en toute sécurité

Maîtrisez les techniques de transformation de données pour des applications Java fiables. Apprenez à normaliser les chaînes au moyen d'expressions régulières pour un repérage de texte uniforme, à standardiser des catégories avec EnumMap et HashMap pour des tables de correspondance robustes, et à gérer les formats de date avec l'API temporelle de Java grâce à LocalDate et ZoneId pour une gestion cohérente des dates entre fuseaux horaires.

Exercise 1: Normalisation des chaînes Exercise 2: Expressions rationnelles Exercise 3: Nettoyer des chaînes Exercise 4: Standardisation des catégories Exercise 5: Créer une table de correspondance des catégories Exercise 6: Regrouper par catégories normalisées Exercise 7: Normalisation des dates Exercise 8: Normaliser les dates Exercise 9: Conversion de fuseaux horaires Exercise 10: Extraire le mois et l'année à partir de dates

Assurez la qualité des données grâce à des techniques de validation. Apprenez à implanter la validation d'intervalle pour les valeurs numériques et les dates, à maîtriser la validation de motif au moyen d'expressions régulières pour vérifier les formats de données, et à appliquer la validation de contraintes pour faire respecter les règles d'affaires.

Exercise 1: Validation des plages Exercise 2: Valider des plages numériques Exercise 3: Valider des plages de dates Exercise 4: Validation par motif Exercise 5: Correspondance complète du motif Exercise 6: Recherche d'un motif Exercise 7: Correspondance de caractères Exercise 8: Application des contraintes Exercise 9: Annotations pour les ventes de jeux vidéo Exercise 10: Afficher les messages de validation

Transformez des données tabulaires désordonnées en jeux de données propres et exploitables avec Tablesaw, une puissante bibliothèque Java. Vous évaluerez la qualité des données, standardiserez le contenu des colonnes et appliquerez des opérations de filtrage pour préparer vos données. À la fin, vous saurez convertir avec assurance des jeux de données bruts en tableaux prêts pour l'analyse.

Exercise 1: Évaluation de la qualité des données avec Tablesaw Exercise 2: Analyser les valeurs manquantes et uniques Exercise 3: Analyser des colonnes numériques Exercise 4: Nettoyage et normalisation des colonnes

Exercice en cours

Exercise 5: Transformer des données numériques Exercise 6: Transformer des données textuelles Exercise 7: Filtrage et agrégation de colonnes Exercise 8: Filtrer des colonnes Exercise 9: Agrégation de colonnes Exercise 10: Félicitations !