Data Cleaning

Що таке очищення даних?

Виправлення або видалення помилкових, пошкоджених, неправильно відформатованих, дубльованих або відсутніх даних з набору даних називається процесом очищення даних.

Існує багато можливостей для дублювання або неправильного маркування даних через інтеграцію різних джерел даних. І навіть якщо дані точні, результати та алгоритми можуть бути непослідовними. Оскільки методи очищення даних відрізняються від набору даних до набору даних, не існує універсального підходу до визначення точних кроків протягом усього методу. Однак створення плану процедури очищення даних гарантує, що ви будете виконувати її правильно кожного разу.

Важливість очищення даних в аналітиці

Використання чистих даних максимізує загальну ефективність і дає змогу приймати рішення на основі найякісніших наявних доказів. Деякі з переваг очищення даних в науці про дані є наступними:

• Усунення помилок там, де задіяно багато точок даних.
• Клієнти будуть щасливішими, а менеджери менш роздратованими, якщо буде менше помилок.
• Здатність зрозуміти різні завдання і те, що повинні робити дані.
• Моніторинг помилок і краща документація для визначення джерела помилок дає можливість виправити неточні або пошкоджені дані для потенційних застосувань.
• Програмне забезпечення для очищення даних може дозволити підвищити ефективність бізнес-процесів і пришвидшити прийняття рішень.

Як зробити очищення даних

Хоча методи очищення даних різняться залежно від типів даних, які зберігає ваша компанія, ви можете скористатися цими простими кроками, щоб створити структуру для своєї компанії.

• Видаліть з вашого набору даних усі непотрібні спостереження, наприклад, дублікати або недостовірні спостереження. Під час збору даних найчастіше трапляються дублікати результатів. Дублікати даних можуть з'явитися, коли ви об'єднуєте набори даних з різних джерел, вилучаєте дані або збираєте дані від клієнтів чи кількох установ. Одним із найважливіших аспектів, про які слід пам'ятати на цьому етапі, є дедуплікація. Коли ви помічаєте спостереження, які не є важливими для дилеми, яку ви намагаєтеся вирішити, ви зробили нерелевантні спостереження.
• Коли ви обчислюєте або переміщуєте дані і знаходите дивні шаблони імен, друкарські помилки або неточне написання великої літери, ви маєте структурні помилки. Ці невідповідності можуть призвести до неправильного позначення підрозділів або груп. Наприклад, терміни "N/A" і "Not Applicable" можуть зустрічатися в одній категорії, але їх слід розглядати як такі.
• Часто трапляються поодинокі результати, які, на перший погляд, не узгоджуються з даними, які ви вивчаєте. Якщо у вас є вагоме виправдання для видалення викиду, наприклад, неправильне введення даних, це зробить дані, з якими ви маєте справу, кращими. З іншого боку, наявність викиду також підтвердить гіпотезу, над якою ви працюєте.
• Багато алгоритмів не враховують відсутні значення, тому ви не можете їх відкинути. Існує кілька варіантів роботи з втраченими записами. Жоден з них не є ідеальним, але всі вони можуть бути розглянуті.

Як другий варіант, ви можете заповнити пропущені значення на основі інших спостережень, але ви ризикуєте втратити достовірність даних, коли працюєте з гіпотезами, а не з реальними спостереженнями.

Як третій варіант, ви можете змінити спосіб використання даних, щоб ефективніше обробляти нульові значення.

В рамках простого підтвердження ви повинні бути в змозі відповісти на ці питання в кінці процесу очищення даних:

• Чи є інформація логічною?
• Чи відформатовані дані відповідно до правил поля?
• Чи підтверджують вони вашу робочу гіпотезу або спростовують її, чи містять нову інформацію?
• Чи можете ви виявити закономірності в даних, які допоможуть у створенні наступної гіпотези?
• Чи пов'язано це з проблемою якості даних?

Погане бізнес-планування та прийняття рішень може бути зумовлене неправдивими твердженнями, що ґрунтуються на помилкових або "брудних" доказах. Хибні припущення призведуть до незручного моменту під час брифінгу, коли ви дізнаєтесь, що докази не витримують перевірки.

Дані є, мабуть, однією з найважливіших речей зараз, включаючи тривожне зростання оцифрування. Одним із найцікавіших аспектів даних у наш час є те, наскільки легко до них можна отримати доступ через соціальні мережі, пошукові системи та веб-сайти.

Однак усі ми стикаємося з проблемою, що значна частина даних є або неправильною, або містить неактуальну інформацію. Як наслідок, щоб отримати вигоду з легкодоступних великих даних, ми повинні витратити час на їхнє очищення.

Очищення даних, без сумніву, є одним з найважливіших етапів отримання відмінних результатів від процесу аналізу даних. Простіше кажучи, обробка даних не може забезпечити бездоганний результат, якщо дані не очищені.