Comment nettoyer les données avant de les visualiser dans Datawrapper

La règle d'or de l'analyse des données est simple mais brutale : "Garbage In, Garbage Out."

Si vous utilisez Datawrapper, vous aimez probablement ses capacités de visualisation, mais vous détestez probablement la difficulté de préparer les données. Que vous ayez du mal à éditer manuellement une feuille de calcul ou que vous en ayez simplement assez des fichiers en désordre qui endommagent vos tableaux de bord lors de l'étape de téléchargement, le nettoyage des données avant l'importation est le secret d'un flux de travail sans stress.

Le cauchemar spécifique : horodatages et dates

Le plus grand ennemi de tout analyste de données est la colonne Date. Vous connaissez le principe : vous importez un ensemble de données dans Datawrapper et tout à coup, vos graphiques de séries chronologiques sont interrompus car :

• Certaines dates sont « JJ/MM/AAAA » (style européen).
• Les autres sont « MM-JJ-AAAA » (style américain).
• Certaines ne sont que des chaînes de texte comme « 12 janvier 2024 ».

Pour résoudre ce problème dans Datawrapper, vous devez généralement écrire des fonctions d'analyse complexes, créer des formules rigides ou modifier manuellement des cellules dans Excel. C’est sujet aux erreurs et ennuyeux.

La philosophie Datastripes : "Accepter tout, produire un"

Datastripes adopte une approche radicalement différente du nettoyage des données, notamment pour les horodatages.

Au lieu de vous demander d'écrire du code pour définir le format de date, Datastripes utilise un moteur d'ingestion intelligent qui accepte automatiquement les formats mixtes.

1. Ingérer : Vous supprimez votre CSV brut. Datastripes détecte la colonne Date, même si elle contient 5 formats différents mélangés.
2. Standardiser : Le système convertit automatiquement tout en une norme unique et universelle (ISO 8601).
3. Vérification visuelle : Vous voyez immédiatement une distribution chronologique. S'il y a des valeurs aberrantes (par exemple, une date en 2099), vous les repérez visuellement et les filtrez en un clic. Vous ne vous inquiétez pas de comment la date est écrite. Vous savez simplement que ce qui sort est un horodatage propre et triable.

Au-delà des dates : un pipeline visuel

Ce n'est pas seulement une question de dates. En utilisant un flux de nœuds visuel avant d'envoyer des données à Datawrapper, vous pouvez :

• Dédupliquer les lignes en fonction des ID sans écrire de SQL.
• Catégories de groupe (par exemple, transformer « USA », « U.S. » et « US » en « États-Unis ») via une interface simple.
• Filtrer les valeurs aberrantes visuellement à l'aide d'histogrammes.

Pourquoi ne pas simplement le faire dans Datawrapper ?

Datawrapper est conçu pour visualiser et analyser des données, pas nécessairement pour nettoyer les fichiers sales. Lorsque vous surchargez votre édition manuelle de feuilles de calcul avec une logique de nettoyage lourde, vos tableaux de bord deviennent plus lents et plus difficiles à maintenir.

En utilisant Datastripes comme couche légère de « prétraitement », vous transmettez un ensemble de données vierge à Datawrapper.

• Vos tableaux de bord se chargent plus rapidement.
• Vos formules deviennent plus simples.
• Vous arrêtez de déboguer les formats de date et commencez à trouver des informations.

Essayez-le

Arrêtez de vous battre avec des CSV désordonnés et des scripts complexes. Nettoyez visuellement vos données en quelques minutes, puis exportez-les prêtes pour Datawrapper.

Essayez Datastripes gratuitement et voyez clairement vos données pour la première fois.