Implémenter des techniques avancées de normalisation des données, Excel VBA

Implémenter des techniques avancées de normalisation des données, Excel VBA

Voici une explication détaillée des techniques avancées de normalisation des données et comment les implémenter dans Excel VBA.
Techniques avancées de normalisation des données dans Excel VBA
La normalisation des données est une étape essentielle dans le prétraitement des données, notamment dans l’analyse de données et l’apprentissage automatique. Elle permet de s’assurer que les valeurs des données sont sur une échelle similaire, ce qui améliore les performances des modèles et évite les biais causés par des caractéristiques ayant des plages de valeurs plus larges. Il existe plusieurs techniques avancées pour normaliser les données, telles que Min-Max Scaling, Z-Score Standardization, Robust Scaling, et Log Transformation. Ci-dessous, je vais expliquer chaque méthode et fournir le code VBA correspondant pour les implémenter dans Excel.
1. Min-Max Scaling (Mise à l’échelle Min-Max)
La mise à l’échelle Min-Max transforme les données pour qu’elles tombent dans une plage spécifique, généralement entre 0 et 1. La formule est :
Xnormalisé = (X − Xmin) * (Xmax − Xmin)
Où :

• X est la valeur originale.
• Xmin et Xmax sont respectivement les valeurs minimale et maximale des données.

Cette technique est utile lorsque nous voulons que les données restent dans une plage définie, en particulier pour les algorithmes comme les réseaux neuronaux.
Implémentation VBA pour Min-Max Scaling :

Sub MinMaxNormalization()
    Dim ws As Worksheet
    Dim rng As Range
    Dim cell As Range
    Dim MinVal As Double
    Dim MaxVal As Double
    Dim ScaledValue As Double
    ' Définir la feuille de travail et la plage de données
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")
    Set rng = ws.Range("A2:A100") ' Modifier la plage si nécessaire
    ' Trouver les valeurs min et max dans la plage
    MinVal = Application.WorksheetFunction.Min(rng)
    MaxVal = Application.WorksheetFunction.Max(rng)
    ' Boucler sur chaque cellule et appliquer la normalisation Min-Max
    For Each cell In rng
        ScaledValue = (cell.Value - MinVal) / (MaxVal - MinVal)
        cell.Offset(0, 1).Value = ScaledValue ' Écrire la valeur normalisée dans la colonne suivante
    Next cell
End Sub

Explication :

• MinVal et MaxVal sont calculés à l’aide des fonctions Min et Max d’Excel.
• Les données sont ensuite normalisées en utilisant la formule et le résultat est écrit dans la colonne suivante (cell.Offset(0, 1)).

2. Z-Score Standardization (Standardisation Z-Score)
La standardisation Z-Score transforme les données de manière à ce qu’elles aient une moyenne de 0 et un écart-type de 1. Cela est idéal lorsque l’on souhaite que les données soient centrées autour de 0. La formule est :
Z = X − μ*σ
Où :

• X est la valeur originale.
• μ est la moyenne des données.
• σ est l’écart-type des données.

La normalisation Z-Score est particulièrement utile pour les algorithmes comme la régression linéaire, la régression logistique, et autres méthodes sensibles à l’échelle des données.
Implémentation VBA pour Z-Score Standardization :

Sub ZScoreStandardization()
    Dim ws As Worksheet
    Dim rng As Range
    Dim cell As Range
    Dim MeanVal As Double
    Dim StdDev As Double
    Dim ZScore As Double
    ' Définir la feuille de travail et la plage de données
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")
    Set rng = ws.Range("A2:A100") ' Modifier la plage si nécessaire
    ' Calculer la moyenne et l'écart-type
    MeanVal = Application.WorksheetFunction.Average(rng)
    StdDev = Application.WorksheetFunction.StDev(rng)
    ' Boucler sur chaque cellule et appliquer la standardisation Z-Score
    For Each cell In rng
        ZScore = (cell.Value - MeanVal) / StdDev
        cell.Offset(0, 1).Value = ZScore ' Écrire la valeur standardisée dans la colonne suivante
    Next cell
End Sub

Explication :

• MeanVal (moyenne) est calculé avec la fonction Average, et StdDev (écart-type) est calculé avec StDev.
• Le Z-score est ensuite calculé et écrit dans la colonne adjacente.

3. Robust Scaling (Mise à l’échelle robuste)
La mise à l’échelle robuste utilise la médiane et l’écart interquartile (IQR) pour mettre à l’échelle les données. Cette méthode est utile lorsque les données contiennent des valeurs aberrantes, car elle est moins sensible aux valeurs extrêmes par rapport à la normalisation Min-Max ou à la standardisation Z-Score. La formule est :
Xnormalisé = X − Médiane * IQR
Où :

• Médiane est la valeur centrale des données.
• IQR est la différence entre le 75e et le 25e percentile des données.

Implémentation VBA pour Robust Scaling :

Sub RobustScaling()
    Dim ws As Worksheet
    Dim rng As Range
    Dim cell As Range
    Dim MedianVal As Double
    Dim Q1 As Double
    Dim Q3 As Double
    Dim IQR As Double
    Dim ScaledValue As Double
    ' Définir la feuille de travail et la plage de données
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")
    Set rng = ws.Range("A2:A100") ' Modifier la plage si nécessaire
    ' Calculer la médiane, le 25e percentile (Q1) et le 75e percentile (Q3)
    MedianVal = Application.WorksheetFunction.Median(rng)
    Q1 = Application.WorksheetFunction.Percentile(rng, 0.25)
    Q3 = Application.WorksheetFunction.Percentile(rng, 0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    ' Boucler sur chaque cellule et appliquer la mise à l'échelle robuste
    For Each cell In rng
        If IQR <> 0 Then
            ScaledValue = (cell.Value - MedianVal) / IQR
            cell.Offset(0, 1).Value = ScaledValue ' Écrire la valeur normalisée dans la colonne suivante
        Else
            cell.Offset(0, 1).Value = 0 ' En cas d'IQR égal à 0, laisser la valeur à 0
        End If
    Next cell
End Sub

Explication :

• MedianVal, Q1 (25e percentile), et Q3 (75e percentile) sont calculés à l’aide des fonctions appropriées.
• L’IQR est calculé comme la différence entre Q3 et Q1, puis les données sont mises à l’échelle en utilisant cette valeur.

4. Log Transformation (Transformation logarithmique)
La transformation logarithmique est une transformation non linéaire qui est utile pour réduire l’asymétrie des données. Elle fonctionne bien pour les données ayant une distribution asymétrique longue. La formule est :
Xlog = log⁡(X+1)
Où :

• X est la valeur originale (une valeur positive).
• On ajoute 1 pour éviter de prendre le logarithme de 0.

Cette transformation est couramment utilisée pour les ensembles de données présentant une croissance exponentielle, comme les données financières.
Implémentation VBA pour Log Transformation :

Sub LogTransformation()
    Dim ws As Worksheet
    Dim rng As Range
    Dim cell As Range
    Dim LogValue As Double
    ' Définir la feuille de travail et la plage de données
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")
    Set rng = ws.Range("A2:A100") ' Modifier la plage si nécessaire
    ' Boucler sur chaque cellule et appliquer la transformation logarithmique
    For Each cell In rng
        If cell.Value > 0 Then
            LogValue = Log(cell.Value + 1)
            cell.Offset(0, 1).Value = LogValue ' Écrire la valeur transformée dans la colonne suivante
        Else
            cell.Offset(0, 1).Value = 0 ' Traiter les valeurs non positives
        End If
    Next cell
End Sub

Explication :

• La fonction Log est utilisée pour appliquer la transformation logarithmique. On ajoute 1 à la valeur pour éviter de prendre le logarithme de zéro ou de valeurs négatives.

Conclusion :
Ces techniques avancées de normalisation des données — Min-Max Scaling, Z-Score Standardization, Robust Scaling, et Log Transformation — aident à transformer les données pour les rendre plus adaptées aux modèles d’apprentissage automatique et à l’analyse de données.
Dans le code VBA fourni pour chaque technique :

• Les données sont traitées dans la plage spécifiée (A2:A100 dans l’exemple).
• Les valeurs normalisées sont écrites dans la colonne adjacente.

Assurez-vous d’ajuster la plage en fonction de votre ensemble de données. Ces techniques peuvent être choisies en fonction des caractéristiques de vos données (par exemple, la présence d’outliers ou de distributions asymétriques).