Nettoyage de données

Nettoyage de données dans Excel : checklist en 10 étapes

Une liste de contrôle pratique pour nettoyer n'importe quelle feuille de calcul avant de l'analyser, de l'importer ou de la partager : des doublons aux dates.

Nettoyage de données dans Excel : checklist en 10 étapes

On dit souvent que les analystes de données passent la majeure partie de leur temps à nettoyer les données et seulement une petite partie à les analyser. Même si vous n’êtes pas analyste, si vous utilisez des feuilles de calcul, vous l’avez sûrement vécu : un rapport qui ne tombe pas juste à cause d’un espace en trop, un filtre qui ne trouve pas un client parce qu’il est écrit en majuscules ou une importation qui échoue à cause d’une date mal formatée. Cette checklist en dix étapes vous aidera à nettoyer n’importe quel fichier de façon méthodique.

Étape 0 : enregistrez une copie de l’original

Avant de toucher à quoi que ce soit, enregistrez le fichier d’origine sans le modifier. Tout nettoyage implique des choix, et si quelque chose tourne mal, vous devrez revenir au point de départ. En outre, à la fin, vous pourrez comparer l’original avec le résultat.

Étape 1 : vérifiez la structure

Un tableau bien structuré comporte :

  • Une seule ligne d’en-têtes, sur la première ligne.
  • Un enregistrement par ligne.
  • Un type de donnée par colonne.
  • Aucune cellule fusionnée.
  • Aucune ligne de totaux ni de sous-totaux au milieu des données.

Si votre fichier contient des titres décoratifs au-dessus du tableau, des cellules fusionnées ou des sous-totaux intercalés, corrigez cela en premier. Tout le reste sera plus facile.

Étape 2 : supprimez les lignes et colonnes vides

Les lignes vides rompent la continuité du tableau. Supprimez-les à l’aide d’un filtre basé sur NBVAL ou avec l’outil de suppression des lignes vides de notre page d’outils. Faites de même avec les colonnes sans données.

Étape 3 : retirez les espaces superflus

Les espaces au début, à la fin ou en double entre les mots sont invisibles, mais ils empêchent les correspondances. Appliquez =SUPPRESPACE(A2) dans une colonne auxiliaire, puis copiez et collez en tant que valeurs sur la colonne d’origine.

Étape 4 : supprimez les caractères non imprimables

Les données copiées depuis des sites web, des PDF ou d’anciens systèmes peuvent contenir des sauts de ligne, des tabulations ou des caractères de contrôle. La fonction EPURAGE les supprime. Un cas particulier est l’espace insécable (caractère 160), que SUPPRESPACE ne retire pas ; utilisez =SUBSTITUE(A2;CAR(160);" ").

Étape 5 : harmonisez les majuscules et les minuscules

Choisissez une règle pour chaque colonne :

  • Noms propres : NOMPROPRE (« marie dupont » devient « Marie Dupont »).
  • Adresses e-mail : MINUSCULE.
  • Codes : MAJUSCULE.

Étape 6 : corrigez les types de données

Vérifiez que les nombres sont bien des nombres et les dates bien des dates :

  • Les nombres stockés sous forme de texte sont alignés à gauche et affichent un triangle vert.
  • Les dates au format texte ne peuvent pas être triées chronologiquement.
  • Les codes avec des zéros initiaux doivent être du texte, pas des nombres.

Utilisez « Convertir en nombre », CNUM, DATEVAL ou l’outil Convertir (Données) pour les corriger.

Étape 7 : normalisez les formats

Les mêmes choses doivent s’écrire de la même façon :

  • Dates : un seul format dans toute la colonne.
  • Téléphones : avec ou sans indicatif, mais toujours de la même manière.
  • Pays et régions : « France », « FR » et « Francia » doivent être unifiés.
  • Valeurs oui/non : « Oui », « OUI », « o », « 1 » et « Vrai » devraient correspondre à une seule valeur.

Rechercher et remplacer, associé à un filtre pour afficher les valeurs uniques de chaque colonne, est le moyen le plus rapide de repérer les variantes.

Étape 8 : supprimez les doublons

Une fois les données normalisées, les doublons se détectent beaucoup mieux. Définissez quelles colonnes identifient un enregistrement et supprimez les répétitions avec Données > Supprimer les doublons ou avec Supprimer les doublons Excel.

Étape 9 : validez les valeurs

Recherchez les valeurs impossibles ou suspectes :

  • Des dates dans le futur ou antérieures à la création de l’entreprise.
  • Des montants négatifs là où il ne devrait pas y en avoir.
  • Des âges de 0 ou de 150 ans.
  • Des adresses e-mail sans arobase.

Triez chaque colonne numérique du plus petit au plus grand et examinez les extrêmes. Les anomalies se trouvent généralement au début ou à la fin.

Étape 10 : comparez le résultat avec l’original

Avant de valider le fichier, comparez-le avec la copie enregistrée à l’étape 0 grâce à Comparer des fichiers Excel. Vous verrez exactement quelles lignes ont été supprimées et quelles cellules ont changé, ce qui vous permet de repérer les erreurs de nettoyage, comme une ligne valide supprimée par accident.

Récapitulatif rapide

Étape Action Outil
1 Vérifier la structure Manuel
2 Lignes et colonnes vides Filtre ou outil en ligne
3 Espaces SUPPRESPACE
4 Caractères étranges EPURAGE, SUBSTITUE
5 Majuscules NOMPROPRE, MINUSCULE, MAJUSCULE
6 Types de données CNUM, Convertir
7 Formats Rechercher et remplacer
8 Doublons Supprimer les doublons
9 Validation Trier et filtrer
10 Vérification Comparateur de fichiers

Questions fréquentes

À quelle fréquence dois-je nettoyer mes données ?

Chaque fois que vous allez les utiliser pour quelque chose d’important : un rapport, une importation ou une campagne. Si vous recevez le même fichier régulièrement, documentez les étapes pour les répéter toujours de la même façon.

Puis-je automatiser le nettoyage ?

Oui. Power Query, intégré à Excel, permet d’enregistrer les étapes de nettoyage et de les répéter en un clic lorsque de nouvelles données arrivent.

Que faire si je ne connais pas la valeur correcte ?

Marquez la cellule d’une couleur ou ajoutez une colonne d’observations et renseignez-vous auprès de la personne qui a produit les données. Mieux vaut laisser un doute documenté qu’inventer une valeur.

Quel ordre des étapes est le plus important ?

D’abord la structure, ensuite la normalisation et enfin les doublons. Si vous supprimez les doublons avant de normaliser, de nombreux enregistrements répétés passeront inaperçus parce qu’ils sont écrits de façon légèrement différente.

Conclusion

Nettoyer des données n’a rien de glamour, mais c’est ce qui distingue un rapport fiable d’un rapport auquel personne ne croit. Avec ces dix étapes, vous disposerez d’une méthode reproductible pour n’importe quel fichier. Commencez par la structure, poursuivez avec les détails de format et terminez toujours en vérifiant le résultat. Nos outils gratuits vous aident pour plusieurs de ces étapes sans avoir besoin de formules.

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