Stratégies de normalisation des données pour les tableaux de bord Excel

Présentation

La normalisation des données est un élément essentiel de la création de tableaux de bord Excel précis et complets. La normalisation des données implique la réécriture des valeurs des données afin qu'elles se situent dans une plage spécifiée et/ou la prise de données catégorielles et leur transformation en données numériques. Cela permet aux organisations de comparer et d'analyser correctement les données sur différentes périodes et différents flux. Lorsqu'elle est effectuée correctement, la normalisation des données peut rendre l'analyse et la création de rapports sur les données beaucoup plus efficaces.

Il existe deux principaux types de normalisation des données : la normalisation numérique et la normalisation catégorique. Dans cet article de blog, nous expliquerons comment les organisations peuvent tirer le meilleur parti des fonctionnalités d'Excel pour mettre en œuvre ces deux stratégies pour leurs tableaux de bord.

Mise en cache des requêtes de base de données

La mise en cache des requêtes de base de données est un excellent moyen d'optimiser les stratégies de normalisation des données pour les tableaux de bord Excel. La mise en cache réduit la quantité de données à traiter, améliorant ainsi les performances des tableaux de bord basés sur l'analyse.

Pourquoi mettre en cache les requêtes ?

La mise en cache des requêtes est un excellent moyen de répertorier et de stocker les requêtes fréquemment utilisées. Cela peut améliorer les performances du tableau de bord, car les requêtes stockées sont accessibles rapidement et n'ont plus besoin de passer par la surcharge d'un processus complet de génération de requêtes. Cela peut être particulièrement utile lorsqu'il s'agit de requêtes complexes et de grands ensembles de données.

Quand utiliser la mise en cache

La mise en cache peut être utile pour les projets où les données sont fréquemment consultées. Si une requête est utilisée à plusieurs reprises, elle doit être stockée pour un accès ultérieur. Cela peut aider à améliorer les performances et la précision des résultats, car la requête ne sera pas générée de manière incorrecte.

Performances de mise en cache

La mise en cache peut être particulièrement bénéfique lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données. La surcharge liée à la génération de requêtes complexes peut être éliminée, ce qui peut réduire considérablement le temps de traitement des données. La mise en cache des requêtes peut aider à améliorer les performances des tableaux de bord Excel et d'autres tableaux de bord basés sur l'analyse.

3. Optimisation de la taille de l'ensemble de données

A. Réduction des ensembles de données

La réduction des ensembles de données est l'une des stratégies de normalisation des données les plus courantes lorsqu'il s'agit de tableaux de bord Excel. Cela implique d'identifier et de supprimer les colonnes, lignes et autres éléments de données inutiles qui ne sont pas nécessaires au tableau de bord. Pour ce faire, commencez par examiner les données stockées dans l'ensemble de données. Supprimez toutes les colonnes ou lignes qui ne sont pas essentielles aux analyses et aux tableaux de bord créés à partir du jeu de données. Il est également important de vérifier les doublons, car le fait d'avoir des données redondantes peut augmenter inutilement la taille de l'ensemble de données. En supprimant les données inutiles, vous pourrez réduire considérablement la taille de l'ensemble de données.

Une fois que vous avez identifié les données inutiles, prenez des mesures supplémentaires pour nettoyer l'ensemble de données en triant et en reformatant les données. Cela inclut la saisie des données dans des types de données spécifiques tels que du texte, des nombres et des dates afin de garantir l'exactitude et la cohérence des données. De plus, le processus de tri implique l'application de filtres aux données, le remplacement des erreurs et l'alignement correct des données.

B. Réduction de la luminosité et du contraste

La normalisation des données implique également de réduire la luminosité et le contraste des graphiques dans un tableau de bord Excel. Ceci est important pour les visuels plus simples ainsi que pour les tableaux de bord riches en graphiques. En réduisant la luminosité et le contraste de ces visuels, vous pouvez minimiser la quantité de données dans le jeu de données. Cela aidera à réduire la taille du fichier et à améliorer les performances du tableau de bord.

Pour réduire la luminosité et le contraste des graphiques dans un tableau de bord Excel, sélectionnez d'abord l'image dont vous souhaitez régler les niveaux de luminosité et de contraste. Ensuite, ouvrez la fenêtre de réglage de la luminosité et du contraste et ajustez les niveaux des deux paramètres en fonction de ce qui est nécessaire. Ce processus peut être répété pour toutes les images du tableau de bord, ce qui permet d'obtenir une taille de jeu de données rationalisée et optimisée.

Gestion des données corrompues

La normalisation des données peut être délicate lorsqu'il s'agit de données corrompues. Cela est particulièrement vrai dans les tableaux de bord Excel où les commentaires sont attendus rapidement et avec précision. Ce qui suit se concentre sur deux stratégies importantes qui peuvent être utilisées lors de la normalisation des données avec les tableaux de bord Excel : identifier les données corrompues et isoler/supprimer les données corrompues.

Identifier les données corrompues

L'une des premières étapes à suivre pour gérer les données corrompues consiste à les identifier. Il est essentiel d'identifier ces données dès que possible, sinon les résultats de votre tableau de bord pourraient ne pas refléter avec précision l'ensemble de données. Voici quelques façons de reconnaître les données corrompues :

• Données qui ne rentrent pas dans une distribution normale
• Données en dehors des plages attendues
• Données présentes dans une seule colonne mais non réparties sur plusieurs colonnes
• Données qui ne correspondent pas au format du reste de l'ensemble de données

Ce ne sont là que quelques exemples de ce à quoi ressemblent des données corrompues, et il appartiendra à l'utilisateur de déterminer comment les repérer dans l'ensemble de données avec lequel il travaille.

Isolation et suppression des données corrompues

Une fois les données corrompues identifiées, elles doivent être isolées et supprimées afin d'éviter qu'elles n'affectent la précision du tableau de bord. Cela peut être fait en utilisant des outils de filtrage tels que la fonction Filtre automatique ou la fonction Filtre avancé. En utilisant ces fonctions, l'utilisateur peut filtrer les données corrompues et afficher uniquement les données valides. Une fois cela fait, le tableau de bord peut être finalisé et l'utilisateur peut être sûr que ses résultats sont exacts.

La normalisation des données est un élément important de la création de tableaux de bord Excel efficaces. La manipulation de données corrompues nécessite que l'utilisateur soit prudent et diligent pour les identifier, puis les isoler et les supprimer. Si cela est fait correctement, les résultats du tableau de bord peuvent refléter avec précision l'ensemble de données.

Extraction de données à partir d'images

L'extraction de données à partir d'images devient de plus en plus populaire pour une variété de cas d'utilisation, de la récupération de données à partir de reçus et de factures à la localisation et la collecte de texte à partir de captures d'écran et de documents numérisés. Comme l'extraction de données à partir d'images nécessite une interprétation et une extraction manuelles, elle doit être combinée avec des stratégies de normalisation des données pour une utilité optimale.

Applications courantes de l'extraction d'images

L'extraction d'images peut aider à une variété de tâches, telles que :

• Récupération de valeurs textuelles à partir de documents et de reçus numérisés et photographiés
• Analyser des images pour détecter des objets et des zones d'intérêt
• Extraire du texte à partir d'images et de captures d'écran
• Localisation, suivi et extraction de tableaux à partir d'images

Techniques utilisées dans l'extraction d'images

L'extraction d'images implique plusieurs techniques et technologies sophistiquées, en fonction des besoins. Certains d'entre eux incluent :

• La reconnaissance optique de caractères (OCR), qui est utilisée pour identifier et extraire le texte des images
• Template Matching, qui est utilisé pour détecter les objets d'intérêt dans les images
• Reconnaissance d'objets, qui est utilisée pour reconnaître des zones et des objets dans l'image
• Suivi d'objet, qui est utilisé pour analyser le mouvement dans l'image et identifier les objets d'intérêt
• Feature Detection, qui est utilisée pour localiser et extraire des tables à partir d'images

L'extraction d'images peut être à la fois longue et difficile, mais avec les bonnes techniques et technologies, elle peut être un outil puissant pour générer de nouvelles informations et débloquer des données à partir d'images.

Avantages de la normalisation des données

S'assurer que vos données sont rationalisées et organisées est essentiel pour tout type de projet d'analyse. La normalisation des données est une technique qui permet à votre entreprise de bénéficier d'un accès à des données précises et de haute qualité.Il garantit la cohérence des données, éliminant ainsi le besoin de travail manuel sur les données et économisant des ressources à long terme. Dans cet article, nous discuterons des avantages de la normalisation des données en ce qui concerne spécifiquement les tableaux de bord Excel.

Analyse simplifiée

La normalisation des données garantit que les données vitales sont stockées à plusieurs endroits. Cela facilite l'identification et l'exécution des requêtes sur les données. Cela permet de rationaliser les données sur plusieurs tables et de garantir que toutes les parties des données sont activement et précisément liées pour l'analyse. Avec la normalisation des données, il devient plus facile pour les utilisateurs de les gérer et d'y accéder. Cela réduit non seulement le temps de traitement, mais facilite également la récupération des données. Cela élimine également les complexités inutiles liées à la modification des données.

Amélioration de la qualité des données

Les techniques de normalisation des données peuvent vous aider à améliorer la qualité des données saisies dans les feuilles de calcul. En effet, les normes de normalisation des données établissent certaines restrictions pour la saisie des données, garantissant que toutes les données sont saisies dans le même format. Cela permet d'identifier et d'éliminer toute information incorrecte, garantissant ainsi que seules des données valides et exactes sont accessibles. De plus, la normalisation des données réduit considérablement le risque d'introduire des erreurs dans le système, car elle garantit que toutes les données sont systématiquement stockées au bon endroit, avec les bonnes valeurs.

Temps de traitement réduit

En normalisant les données, vous pouvez éliminer le besoin de saisie de données redondantes car vous pouvez créer des raccourcis avec les données normalisées. Cela signifie que les mêmes données ne doivent pas être saisies plusieurs fois. Cela réduit non seulement le temps nécessaire pour saisir les données, mais réduit également la quantité de données stockées dans la feuille de calcul. De plus, la normalisation des données facilite la reconnaissance des données, car tous les enregistrements seront cohérents et ne contiendront aucune information inutile.

Globalement, la normalisation des données permet de rationaliser la saisie et la récupération des données sur les tableaux de bord Excel et garantit l'exactitude des données. C'est un outil efficace pour éliminer la saisie de données redondantes et améliorer la qualité des données. La normalisation des données est une stratégie clé pour réussir lorsqu'il s'agit de feuilles de calcul, et ses avantages peuvent être encore améliorés lorsqu'ils sont associés à d'autres techniques d'analyse de données.

Conclusion

La normalisation des données est un élément important de la création de tableaux de bord Excel efficaces. En reconnaissant les zones d'incohérences ou de redondances potentielles, la normalisation des données permet au tableau de bord de devenir fonctionnel et exploitable, offrant à l'utilisateur des informations plus approfondies sur ses données commerciales. Cet article a exploré quelques-unes des stratégies de normalisation des données les plus courantes, ainsi que les principaux avantages qu'elles offrent lorsqu'elles sont intégrées à un tableau de bord Excel.

Résumé des stratégies de normalisation des données

En bref, la normalisation des données peut être réalisée en restructurant la mise en page des données en créant des tableaux séparés pour les points de données associés, en utilisant une seule source de vérité pour les valeurs de données, en établissant une convention de dénomination cohérente pour les champs de l'ensemble de données, et vérification de l'exactitude. En mettant en œuvre ces stratégies de base, la nature des données peut vraiment être comprise par l'utilisateur, ce qui lui permet de prendre rapidement des décisions.

Avantages de la normalisation des données pour les tableaux de bord Excel

L'intégration de la normalisation des données dans un tableau de bord Excel renforce la confiance dans les données et favorise une prise de décision plus efficace. Il augmente la précision et la fiabilité du tableau de bord, permettant aux utilisateurs de s'appuyer en toute confiance sur les informations qu'ils explorent. De plus, la normalisation des données réduit la complexité du tableau de bord en éliminant le besoin de calculs manuels ou de changements de formatage, libérant ainsi un temps précieux.

En conclusion, la normalisation des données est un élément clé de tout tableau de bord Excel réussi.En restructurant les données, en normalisant les valeurs et en créant une source unique de vérité, l'utilisateur peut mieux comprendre ses données. Cela fait de la normalisation des données un outil essentiel pour les entreprises qui cherchent à tirer le meilleur parti de leurs tableaux de bord Excel.