Préparation des données

Traiter proprement les valeurs manquantes

Désignez librement les codes qui comptent comme valeurs manquantes et excluez-les par catégorie : vos bases restent justes, sans toucher au fichier brut.

Tableau affichant une base nettoyée dans DataLion

DataLion traite les valeurs manquantes directement sur le jeu de données : vous désignez librement les codes qui comptent comme valeurs manquantes et vous excluez les valeurs vides ou NULL de façon ciblée, par catégorie et non globalement. Les bases restent justes, sans que vous ayez à toucher au fichier brut.

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  • YouGov
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  • SPSS · Excel · CSV import sans perte de données
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Définir librement les valeurs manquantes

Qu’est-ce qui compte comme valeur manquante ? C’est vous qui tranchez. Dans DataLion, vous désignez librement les codes traités comme valeurs manquantes : « ne sait pas », « sans réponse » ou les codes spéciaux propres à votre projet.

La définition colle ainsi exactement à votre questionnaire, au lieu de suivre une règle figée.

  • Des codes librement désignés comme valeurs manquantes
  • Les codes spéciaux comme « ne sait pas » correctement traités
  • Une définition calquée sur le questionnaire, pas sur un réglage imposé
Définition des valeurs manquantes dans DataLion

Exclure les valeurs vides et NULL

DataLion exclut de façon ciblée les valeurs vides et NULL, pour qu’elles ne faussent pas vos résultats. Vous décidez de ce qui entre dans la base et de ce qui en reste dehors.

Les pourcentages et les moyennes restent propres, sans supprimer ni recopier le moindre enregistrement.

  • Valeurs vides et NULL exclues de façon ciblée
  • Pourcentages et moyennes non faussés
  • Aucune suppression ni recopie d’enregistrements

Des exclusions par catégorie

La différence décisive : les exclusions s’appliquent par catégorie et non globalement. Vous retirez une valeur manquante précisément là où elle gêne, sans la faire disparaître de toutes les autres analyses.

Les bases restent justes et chaque question conserve sa population de référence, directement sur le jeu de données, sans détour par SPSS ou Excel.

  • Exclusions par catégorie plutôt que globales
  • Chaque question conserve sa base correcte
  • Tout se passe sur le jeu de données, sans export
Répartition nettoyée catégorie par catégorie dans DataLion

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Parmi les mieux notés

4,5 étoiles sur 5 sur G2 et OMR Reviews

Ce que disent les utilisateurs de DataLion

  • via G2
    Entreprise très professionnelle, attentive aux besoins de ses clients, avec un excellent logiciel et un excellent service.
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    Utilisateur vérifié · Études de marché
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Nous travaillons désormais beaucoup plus efficacement, ce qui nous laisse plus de temps pour tirer les enseignements et les insights des données pour nos clients.
Jens Falkenau, Vice President Market Research · Nielsen Sports
Lire l’étude de cas (en anglais) →

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Questions fréquentes sur les valeurs manquantes

Comment DataLion traite-t-il les valeurs manquantes ?
Vous désignez librement les codes qui comptent comme valeurs manquantes et vous excluez les valeurs vides ou NULL de façon ciblée, par catégorie et non globalement. Les bases restent justes, sans modifier le fichier brut.
Puis-je décider moi-même ce qui compte comme valeur manquante ?
Oui. Vous désignez librement les codes traités comme valeurs manquantes, par exemple « ne sait pas » ou les codes spéciaux propres à votre projet, en fonction de votre questionnaire plutôt que d’un réglage imposé.
Les exclusions valent-elles pour tout le jeu de données ?
Non. Elles s’appliquent par catégorie et non globalement. Vous retirez une valeur manquante précisément là où elle gêne, sans la faire disparaître de toutes les autres analyses : chaque question conserve ainsi sa base correcte.
Dois-je modifier le fichier brut pour cela ?
Non. Le traitement des valeurs manquantes se fait directement sur le jeu de données dans DataLion, sans supprimer d’enregistrements, sans recopie et sans export vers SPSS.

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