Traitement des valeurs numériques incohérentes

Le traitement des valeurs numériques incohérentes implique l’identification et la gestion des données aberrantes ou erronées qui peuvent fausser l’analyse des données. Cela inclut des valeurs extrêmes, des erreurs de saisie ou des résultats incohérents par rapport à la distribution générale des données. Les techniques courantes pour traiter ces valeurs incluent l’utilisation de seuils (par exemple, en supprimant ou en remplaçant les valeurs au-dessus d’un certain percentile), l’application de méthodes statistiques comme l’IQR (Interquartile Range) ou le Z-score pour identifier les anomalies, ou encore la winsorisation, qui consiste à ramener les valeurs extrêmes dans une plage acceptable. Ces étapes permettent de nettoyer les données et de s’assurer que les analyses ou modèles ne sont pas influencés de manière disproportionnée par ces valeurs aberrantes.