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appariement's Introduction

Appariement de données individuelles sur traits d'identité

Exemples d'appariements de données individuelles et ressources d'auto-formation

📖 Documentation

Un document pédagogique d'introduction aux appariements est disponible sur le site de l'Insee.

D'autres ressources introductives se trouvent également dans le dossier slides.

📈 Données

Des données synthétiques de test sont disponibles dans le dossier data

💻 Tutoriels

Des tutoriels, sous forme de notebooks, sont disponibles dans le dossier examples pour différents packages R et Python d'appariement :

  • Package Record Linkage (Python) : Onyxia Open In Colab

  • Package dedupe (Python) : Onyxia Open In Colab

  • Package reclin2 (R) : Onyxia Open In Colab

appariement's People

Contributors

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appariement's Issues

Créer une section pour le partage d'idées de prétraitements

La mise en qualité et la préparation des données fait partie intégrante d'un appariement. Pour autant, il n'est pas toujours aisé de savoir quels prétraitements mettre en place sur ses données.

Il pourrait être utile d'avoir un espace collaboratif regroupant des idées de prétraitements. Cet espace pourrait prendre la forme d'une liste, chaque prétraitement serait illustré avec un exemple et possèderait un compteur que les utilisateurs incrémenteraient si ce prétraitement s'est avéré utile pour leur cas d'usage.

Convertir le notebook reclin2 en .qmd

Le notebook de prise en main du package R reclin2 est un jupyter notebook. Il pourrait toucher une audience plus large s'il était dans un format plus apprécié des utilisateurs de R, (.qmd par exemple).

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