Nettoyage de données : les erreurs les plus fréquentes

Une analyse n’est jamais meilleure que les données qui l’alimentent. Parmi les erreurs les plus courantes : ignorer les valeurs manquantes au lieu de décider explicitement comment les traiter, confondre valeur nulle et valeur zéro, ou encore fusionner des jeux de données sans vérifier la cohérence des clés. Le nettoyage de données n’est pas une étape annexe : documentez chaque transformation appliquée, afin que votre analyse reste reproductible et vérifiable.