Хотите знать, как получить надежные и непротиворечивые данные для анализа данных? Реализуйте эти стратегии очистки данных прямо сейчас!
Ваше бизнес-решение зависит от результатов анализа данных. Точно так же выводы, полученные из входных наборов данных, зависят от качества исходных данных. Низкокачественные, неточные, бесполезные и несогласованные источники данных являются серьезными проблемами для отрасли науки о данных и аналитики данных.
Поэтому специалисты придумали обходные пути. Этот обходной путь — очистка данных. Это избавляет вас от принятия решений, основанных на данных, которые нанесут вред бизнесу, а не улучшат его.
Читайте дальше, чтобы узнать о лучших стратегиях очистки данных, которые используют успешные ученые и аналитики данных. Кроме того, изучите инструменты, которые могут предложить чистые данные для мгновенных проектов по науке о данных.
Оглавление
Что такое очистка данных?
Качество данных имеет пять измерений. Выявление и исправление ошибок во входных данных в соответствии с политиками качества данных называется очисткой данных.
Параметры качества этого пятимерного стандарта:
№1. Полнота
Этот параметр контроля качества гарантирует, что входные данные имеют все необходимые параметры, заголовки, строки, столбцы, таблицы и т. д. для проекта обработки данных.
№ 2. Точность
Индикатор качества данных, указывающий, что данные близки к истинному значению входных данных. Данные могут иметь истинную ценность, если вы соблюдаете все статистические стандарты для опросов или сбора данных.
№3. Срок действия
Этот параметр науки о данных указывает на то, что данные соответствуют установленным вами бизнес-правилам.
№ 4. Единообразие
Единообразие подтверждает, содержат ли данные однородное содержимое или нет. Например, данные обследования энергопотребления в США должны содержать все единицы имперской системы измерения. Если вы используете метрическую систему для определенного контента в одном и том же опросе, данные неоднородны.
№ 5. Последовательность
Непротиворечивость гарантирует согласованность значений данных между таблицами, моделями данных и наборами данных. Вам также необходимо внимательно следить за этим параметром при перемещении данных между системами.
В двух словах, примените описанные выше процессы контроля качества к необработанным наборам данных и очистите данные перед их передачей в инструмент бизнес-аналитики.
Важность очистки данных
Точно так же вы не можете вести свой цифровой бизнес с плохим планом пропускной способности интернета; вы не можете принимать важные решения, когда качество данных неприемлемо. Если вы попытаетесь использовать мусор и ошибочные данные для принятия бизнес-решений, вы столкнетесь с потерей дохода или плохой окупаемостью инвестиций (ROI).
Согласно отчету Gartner о низком качестве данных и его последствиях, аналитический центр обнаружил, что средний убыток бизнеса составляет 12,9 миллиона долларов. Это как раз для того, чтобы принимать решения, опираясь на ошибочные, фальсифицированные и мусорные данные.
В том же отчете говорится, что использование неверных данных в США обходится стране в ошеломляющие ежегодные убытки в размере 3 триллионов долларов.
Окончательное понимание, безусловно, будет мусором, если вы снабдите систему BI мусорными данными.
Поэтому вы должны очищать необработанные данные, чтобы избежать денежных потерь и принимать эффективные бизнес-решения из проектов по анализу данных.
Преимущества очистки данных
№1. Избегайте денежных потерь
Очистив входные данные, вы можете уберечь свою компанию от денежных потерь, которые могут возникнуть в результате несоблюдения требований или потери клиентов.
№ 2. Принимайте важные решения
Высококачественные и действенные данные позволяют получить ценную информацию. Такая информация поможет вам принимать выдающиеся бизнес-решения о маркетинге продуктов, продажах, управлении запасами, ценообразовании и т. д.
№3. Получите преимущество над конкурентом
Если вы выберете очистку данных раньше, чем ваши конкуренты, вы получите преимущества быстрого продвижения в своей отрасли.
№ 4. Сделайте проект эффективным
Оптимизированный процесс очистки данных повышает уровень доверия членов команды. Поскольку они знают, что данные надежны, они могут больше сосредоточиться на анализе данных.
№ 5. Экономьте ресурсы
Очистка и обрезка данных уменьшает размер всей базы данных. Следовательно, вы очищаете пространство для хранения базы данных, удаляя мусорные данные.
Стратегии очистки данных
Стандартизируйте визуальные данные
Набор данных будет содержать множество типов символов, таких как тексты, цифры, символы и т. д. Вам необходимо применить единый формат заглавных букв ко всем текстам. Убедитесь, что символы имеют правильную кодировку, например Unicode, ASCII и т. д.
Например, термин Билл с большой буквы означает имя человека. Наоборот, вексель или вексель означает квитанцию о транзакции; следовательно, правильное форматирование заглавных букв имеет решающее значение.
Удалить реплицированные данные
Дублированные данные сбивают с толку систему BI. Следовательно, узор будет скошенным. Следовательно, вам необходимо отсеять повторяющиеся записи из входной базы данных.
Дубликаты обычно возникают в процессе ввода данных вручную. Если вы можете автоматизировать процесс ввода необработанных данных, вы можете исключить репликацию данных из корня.
Исправление нежелательных выбросов
Выбросы — это необычные точки данных, которые не входят в шаблон данных, как показано на графике выше. С настоящими выбросами все в порядке, поскольку они помогают специалистам по данным обнаруживать недостатки опроса. Однако если выбросы происходят из-за человеческих ошибок, то это проблема.
Вы должны поместить наборы данных в диаграммы или графики, чтобы найти выбросы. Если найдете, исследуйте источник. Если источником является человеческая ошибка, удалите выбросы данных.
Сосредоточьтесь на структурных данных
В основном это поиск и исправление ошибок в наборах данных.
Например, набор данных содержит один столбец долларов США и множество столбцов других валют. Если ваши данные предназначены для аудитории из США, конвертируйте другие валюты в эквивалентные доллары США. Затем замените все остальные валюты на доллары США.
Сканируйте свои данные
Огромная база данных, загруженная из хранилища данных, может содержать тысячи таблиц. Возможно, вам не понадобятся все таблицы для вашего проекта по науке о данных.
Следовательно, после получения базы данных вы должны написать сценарий для точного определения нужных вам таблиц данных. Зная это, вы можете удалить ненужные таблицы и минимизировать размер набора данных.
В конечном итоге это приведет к более быстрому обнаружению шаблонов данных.
Очистить данные в облаке
Если ваша база данных использует схему при записи, вам необходимо преобразовать ее в схему при чтении. Это позволит очищать данные непосредственно в облачном хранилище и извлекать отформатированные, упорядоченные и готовые к анализу данные.
Перевести иностранные языки
Если вы проводите опрос по всему миру, вы можете ожидать иностранные языки в необработанных данных. Вы должны перевести строки и столбцы, содержащие иностранные языки, на английский или любой другой язык, который вы предпочитаете. Для этой цели вы можете использовать инструменты автоматизированного перевода (CAT).
Пошаговая очистка данных
№1. Найдите важные поля данных
Хранилище данных содержит терабайты баз данных. Каждая база данных может содержать от нескольких до тысяч столбцов данных. Теперь вам нужно посмотреть на цель проекта и соответствующим образом извлечь данные из таких баз данных.
Если ваш проект изучает тенденции покупок жителей США в электронной коммерции, сбор данных об офлайн-магазинах в одной книге не принесет никакой пользы.
№ 2. Организуйте данные
Как только вы нашли важные поля данных, заголовки столбцов, таблицы и т. д. в базе данных, сопоставьте их организованным образом.
№3. Удалить дубликаты
Необработанные данные, собранные из хранилищ данных, всегда будут содержать повторяющиеся записи. Вам нужно найти и удалить эти реплики.
№ 4. Удалите пустые значения и пробелы
Некоторые заголовки столбцов и соответствующие им поля данных могут не содержать значений. Вам необходимо удалить эти заголовки/поля столбцов или заменить пустые значения правильными буквенно-цифровыми.
№ 5. Выполнить точное форматирование
Наборы данных могут содержать ненужные пробелы, символы, символы и т. д. Вам необходимо отформатировать их с помощью формул, чтобы общий набор данных выглядел единым по размеру и диапазону ячеек.
№ 6. Стандартизируйте процесс
Вам необходимо создать СОП, которой члены команды по обработке и анализу данных смогут следовать и выполнять свои обязанности в процессе очистки данных. Он должен включать следующее:
- Частота сбора необработанных данных
- Супервайзер по хранению и обслуживанию необработанных данных
- Частота чистки
- Супервайзер по хранению и обслуживанию чистых данных
Вот некоторые популярные инструменты очистки данных, которые могут помочь вам в ваших проектах по науке о данных:
WinPure
Если вы ищете приложение, которое позволяет точно и быстро очищать и очищать данные, WinPure — это надежное решение. Этот ведущий в отрасли инструмент предлагает средство очистки данных корпоративного уровня с непревзойденной скоростью и точностью.
Поскольку он предназначен для обслуживания отдельных пользователей и предприятий, любой может без труда использовать его. Программное обеспечение использует функцию расширенного профилирования данных для анализа типов, форматов, целостности и значения данных для проверки качества. Его мощный и интеллектуальный механизм сопоставления данных выбирает идеальные совпадения с минимальным количеством ложных совпадений.
Помимо вышеперечисленных функций, WinPure также предлагает потрясающие визуальные эффекты для всех данных, групповых совпадений и несоответствий.
Он также функционирует как инструмент слияния, который объединяет повторяющиеся записи для создания основной записи, в которой могут храниться все текущие значения. Кроме того, вы можете использовать этот инструмент для определения правил выбора основной записи и мгновенного удаления всех записей.
OpenRefine
OpenRefine — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который помогает преобразовать беспорядочные данные в чистый формат, который можно использовать для веб-служб. Он использует фасеты для очистки больших наборов данных и работает с отфильтрованными представлениями наборов данных.
С помощью мощной эвристики инструмент может объединять похожие значения, чтобы избавиться от всех несоответствий. Он предлагает услуги сверки, чтобы пользователи могли сопоставлять свои наборы данных с внешними базами данных. Кроме того, использование этого инструмента означает, что при необходимости вы можете вернуться к старой версии набора данных.
Кроме того, пользователи могут воспроизводить историю операций в обновленной версии. Если вы беспокоитесь о безопасности данных, OpenRefine — правильный выбор для вас. Он очищает ваши данные на вашем компьютере, поэтому для этой цели нет переноса данных в облако.
Облако дизайнеров Trifacta
Хотя очистка данных может быть сложной задачей, Trifacta Designer Cloud упрощает ее. Он использует новый подход к подготовке данных для очистки данных, чтобы организации могли извлечь из этого максимальную пользу.
Его удобный интерфейс позволяет пользователям, не являющимся техническими специалистами, очищать и очищать данные для сложного анализа. Теперь компании могут делать больше со своими данными, используя интеллектуальные предложения Trifacta Designer Cloud на основе машинного обучения.
Более того, им нужно будет тратить меньше времени на этот процесс и сталкиваться с меньшим количеством ошибок. Это требует, чтобы вы использовали меньше ресурсов, чтобы получить больше от анализа.
Клаудинго
Вы пользователь Salesforce и беспокоитесь о качестве собранных данных? Используйте Cloudingo для очистки данных клиентов и получения только необходимых данных. Это приложение упрощает управление данными клиентов благодаря таким функциям, как дедупликация, импорт и миграция.
Здесь вы можете управлять объединением записей с помощью настраиваемых фильтров и правил, а также стандартизировать данные. Удаляйте бесполезные и неактивные данные, обновляйте отсутствующие точки данных и обеспечивайте точность почтовых адресов в США.
Кроме того, предприятия могут запланировать Cloudingo для автоматической дедупликации данных, чтобы у вас всегда был доступ к чистым данным. Синхронизация данных с Salesforce — еще одна важная функция этого инструмента. С его помощью вы даже можете сравнивать данные Salesforce с информацией, хранящейся в электронной таблице.
ZoomИнформация
ZoomInfo — это поставщик решений для очистки данных, который способствует повышению производительности и эффективности вашей команды. Предприятия могут получить большую прибыль, поскольку это программное обеспечение предоставляет данные без дублирования в корпоративные CRM и MAT.
Он упрощает управление качеством данных, удаляя все дорогостоящие повторяющиеся данные. Пользователи также могут защитить свой периметр CRM и MAT с помощью ZoomInfo. Он может очищать данные за считанные минуты с помощью автоматической дедупликации, сопоставления и нормализации.
Пользователи этого приложения могут наслаждаться гибкостью и контролем над критериями сопоставления и объединенными результатами. Это поможет вам создать экономичную систему хранения данных путем стандартизации любого типа данных.
Заключительные слова
Вы должны быть обеспокоены качеством входных данных в своих проектах по науке о данных. Это основной канал для крупных проектов, таких как машинное обучение (ML), нейронные сети для автоматизации на основе ИИ и т. д. Если канал неисправен, подумайте о том, что будет результатом таких проектов.
Следовательно, вашей организации необходимо принять проверенную стратегию очистки данных и внедрить ее в качестве стандартной операционной процедуры (СОП). Следовательно, качество входных данных также улучшится.
Если вы достаточно заняты проектами, маркетингом и продажами, лучше оставить часть очистки данных экспертам. Экспертом может быть любой из вышеперечисленных инструментов очистки данных.
Вас также может заинтересовать диаграмма плана службы для простой реализации стратегий очистки данных.