Vă întrebați cum să obțineți date fiabile și consistente pentru analiza datelor? Implementați aceste strategii de curățare a datelor acum!
Decizia dvs. de afaceri se bazează pe statisticile de analiză a datelor. În mod similar, informațiile derivate din seturile de date de intrare se bazează pe calitatea datelor sursă. Sursele de date de calitate scăzută, inexacte, deșeuri și inconsistente sunt provocările grele pentru industria științei datelor și a analizei datelor.
Prin urmare, experții au venit cu soluții alternative. Această soluție este curățarea datelor. Vă scutește de a lua decizii bazate pe date care vor dăuna afacerii în loc să o îmbunătățească.
Citiți mai departe pentru a afla cele mai bune strategii de curățare a datelor pe care le folosesc oamenii de știință de date și analiștii de succes. De asemenea, explorați instrumente care pot oferi date curate pentru proiecte instantanee de știință a datelor.
Cuprins
Ce este curățarea datelor?
Calitatea datelor are cinci dimensiuni. Identificarea și corectarea erorilor din datele dvs. de intrare prin respectarea politicilor de calitate a datelor este cunoscută sub denumirea de curățare a datelor.
Parametrii de calitate ai acestui standard pe cinci dimensiuni sunt:
#1. Completitudine
Acest parametru de control al calității asigură că datele de intrare au toți parametrii necesari, anteturi, rânduri, coloane, tabele etc., pentru un proiect de știință a datelor.
#2. Precizie
Un indicator de calitate a datelor care spune că datele sunt aproape de valoarea reală a datelor de intrare. Datele pot fi de adevărată valoare atunci când respectați toate standardele statistice pentru sondaje sau casarea pentru colectarea datelor.
#3. Valabilitate
Acest parametru știința datelor conformează datele cu regulile de afaceri pe care le-ați configurat.
#4. Uniformitate
Uniformitatea confirmă dacă datele au conținut uniform sau nu. De exemplu, datele sondajului privind consumul de energie din SUA ar trebui să conțină toate unitățile ca sistem de măsurare imperial. Dacă utilizați sistemul de metrice pentru un anumit conținut în același sondaj, atunci datele nu sunt uniforme.
#5. Consecvență
Consecvența asigură că valorile datelor sunt consecvente între tabele, modele de date și seturi de date. De asemenea, trebuie să monitorizați îndeaproape acest parametru atunci când mutați date între sisteme.
Pe scurt, aplicați procesele de control al calității de mai sus la seturile de date brute și curățați datele înainte de a le furniza unui instrument de business intelligence.
Importanța curățării datelor
La fel, nu vă puteți conduce afacerea digitală cu un plan de bandă de internet slab; nu puteți lua decizii grozave când calitatea datelor este inacceptabilă. Dacă încercați să utilizați gunoiul și datele eronate pentru a lua decizii de afaceri, veți observa o pierdere de venituri sau o rentabilitate slabă a investiției (ROI).
Potrivit unui raport Gartner privind calitatea slabă a datelor și consecințele acesteia, think tank-ul a constatat că pierderea medie cu care se confruntă o afacere este de 12,9 milioane de dolari. Acest lucru este doar pentru luarea deciziilor bazându-se pe date eronate, falsificate și gunoaie.
Același raport sugerează că utilizarea datelor proaste în SUA costă țara o pierdere anuală uluitoare de 3 trilioane de dolari.
Perspectiva finală va fi cu siguranță gunoi dacă alimentați sistemul BI cu date de gunoi.
Prin urmare, trebuie să curățați datele brute pentru a evita pierderile monetare și pentru a lua decizii de afaceri eficiente din proiectele de analiză a datelor.
Beneficiile curățării datelor
#1. Evitați pierderile monetare
Prin curățarea datelor de intrare, vă puteți salva compania de pierderi monetare care ar putea veni ca o penalizare pentru neconformitate sau pierderea clienților.
#2. Luați decizii grozave
Datele de înaltă calitate și acționabile oferă informații excelente. Astfel de informații vă ajută să luați decizii de afaceri remarcabile cu privire la marketingul produsului, vânzări, gestionarea stocurilor, prețuri etc.
#3. Obțineți un avantaj față de concurent
Dacă optați pentru curățarea datelor mai devreme decât concurenții dvs., vă veți bucura de beneficiile de a deveni o evoluție rapidă în industria dvs.
#4. Faceți proiectul eficient
Un proces simplificat de curățare a datelor crește nivelul de încredere al membrilor echipei. Deoarece știu că datele sunt de încredere, se pot concentra mai mult pe analiza datelor.
#5. Salvați resurse
Curățarea și tăierea datelor reduce dimensiunea bazei de date generale. Prin urmare, eliberați spațiul de stocare al bazei de date eliminând datele deșeurilor.
Strategii de curățare a datelor
Standardizați datele vizuale
Un set de date va conține numeroase tipuri de caractere, cum ar fi texte, cifre, simboluri etc. Trebuie să aplicați un format uniform de scriere cu majuscule pentru toate textele. Asigurați-vă că simbolurile sunt în codificarea corectă, cum ar fi Unicode, ASCII etc.
De exemplu, termenul scris cu majuscule Bill înseamnă numele unei persoane. Dimpotrivă, o notă sau factura înseamnă o chitanță a unei tranzacții; prin urmare, formatarea adecvată cu majuscule este crucială.
Eliminați datele replicate
Datele duplicate derutează sistemul BI. În consecință, modelul va deveni înclinat. Prin urmare, trebuie să eliminați intrările duplicate din baza de date de intrare.
Duplicatele provin de obicei din procesele de introducere a datelor umane. Dacă puteți automatiza procesul de introducere a datelor brute, puteți eradica replicările datelor de la rădăcină.
Remediați valorile aberante nedorite
Valorile aberante sunt puncte de date neobișnuite care nu se află în modelul de date, așa cum se arată în graficul de mai sus. Valorile excepționale autentice sunt în regulă, deoarece îi ajută pe oamenii de știință de date să descopere defectele sondajului. Cu toate acestea, dacă valorile aberante provin din erori umane, atunci este o problemă.
Trebuie să puneți seturile de date în diagrame sau grafice pentru a căuta valori aberante. Dacă găsiți vreuna, investigați sursa. Dacă sursa este o eroare umană, eliminați datele aberante.
Concentrați-vă pe datele structurale
În cea mai mare parte, găsește și remedia erorile din seturile de date.
De exemplu, un set de date conține o coloană de USD și multe coloane de alte monede. Dacă datele dvs. sunt pentru publicul din SUA, convertiți alte monede în echivalent USD. Apoi, înlocuiți toate celelalte monede în USD.
Scanați-vă datele
O bază de date uriașă descărcată dintr-un depozit de date poate conține mii de tabele. Este posibil să nu aveți nevoie de toate tabelele pentru proiectul dvs. de știință a datelor.
Prin urmare, după ce obțineți baza de date, trebuie să scrieți un script pentru a identifica tabelele de date de care aveți nevoie. Odată ce știți acest lucru, puteți șterge tabelele irelevante și puteți minimiza dimensiunea setului de date.
Acest lucru va duce în cele din urmă la o descoperire mai rapidă a modelelor de date.
Curățați datele de pe cloud
Dacă baza de date utilizează abordarea schema-on-write, trebuie să o convertiți în schema-on-read. Acest lucru va permite curățarea datelor direct pe stocarea în cloud și extragerea datelor formatate, organizate și gata de analizat.
Traduceți limbi străine
Dacă desfășurați un sondaj în întreaga lume, vă puteți aștepta la limbi străine în datele brute. Trebuie să traduceți rândurile și coloanele care conțin limbi străine în engleză sau în orice altă limbă pe care o preferați. Puteți utiliza instrumente de traducere asistată de calculator (CAT) în acest scop.
Curățarea pas cu pas a datelor
#1. Localizați câmpurile de date critice
Un depozit de date conține terabytes de baze de date. Fiecare bază de date poate conține câteva până la mii de coloane de date. Acum, trebuie să vă uitați la obiectivul proiectului și să extrageți datele din astfel de baze de date în consecință.
Dacă proiectul dvs. studiază tendințele de cumpărături în comerțul electronic ale rezidenților din SUA, colectarea datelor despre magazinele de vânzare cu amănuntul offline în același registru de lucru nu va fi de niciun folos.
#2. Organizați datele
După ce ați localizat dintr-o bază de date câmpurile de date importante, anteturile coloanelor, tabelele etc., colaționați-le într-un mod organizat.
#3. Ștergeți duplicatele
Datele brute colectate din depozitele de date vor conține întotdeauna intrări duplicat. Trebuie să localizați și să ștergeți acele replici.
#4. Eliminați valorile și spațiile goale
Unele anteturi de coloană și câmpul lor de date corespunzător pot să nu conțină valori. Trebuie să eliminați acele anteturi/câmpuri de coloană sau să înlocuiți valorile goale cu cele alfanumerice potrivite.
#5. Efectuați formatare fină
Seturile de date pot conține spații inutile, simboluri, caractere etc. Trebuie să le formatați folosind formule, astfel încât setul de date general să pară uniform în dimensiunea celulei și întinderea.
#6. Standardizați procesul
Trebuie să creați un SOP pe care membrii echipei de știință a datelor să îl poată urma și să-și facă datoria în timpul procesului de curățare a datelor. Acesta trebuie să includă următoarele:
- Frecvența colectării datelor brute
- Supraveghetor de stocare și întreținere a datelor brute
- Frecvența de curățare
- Supraveghetor de stocare și întreținere a datelor curate
Iată câteva instrumente populare de curățare a datelor care vă pot ajuta în proiectele dvs. de știință a datelor:
WinPure
Dacă sunteți în căutarea unei aplicații care vă permite să curățați și să curățați datele cu acuratețe și rapiditate, WinPure este o soluție de încredere. Acest instrument lider în industrie oferă o facilitate de curățare a datelor la nivel de întreprindere cu viteză și precizie de neegalat.
Deoarece este conceput pentru a servi utilizatorilor individuali și companiilor, oricine îl poate folosi fără dificultate. Software-ul folosește caracteristica Advanced Data Profiling pentru a analiza tipurile, formatele, integritatea și valoarea datelor pentru verificarea calității. Motorul său puternic și inteligent de potrivire a datelor alege potriviri perfecte cu potriviri false minime.
Pe lângă caracteristicile de mai sus, WinPure oferă și imagini uimitoare pentru toate datele, meciurile de grup și non-potrivirile.
De asemenea, funcționează ca un instrument de îmbinare care unește înregistrările duplicate pentru a genera o înregistrare principală care poate păstra toate valorile curente. Mai mult, puteți folosi acest instrument pentru a defini regulile pentru selectarea înregistrărilor principale și pentru a elimina instantaneu toate înregistrările.
OpenRefine
OpenRefine este un instrument gratuit și open-source care vă ajută să vă transformați datele dezordonate într-un format curat care poate fi folosit pentru servicii web. Folosește fațete pentru a curăța seturi mari de date și funcționează pe vizualizările seturi de date filtrate.
Cu ajutorul unor euristice puternice, instrumentul poate îmbina valori similare pentru a scăpa de toate inconsecvențele. Oferă servicii de reconciliere, astfel încât utilizatorii să își poată potrivi seturile de date cu baze de date externe. În plus, utilizarea acestui instrument înseamnă că puteți reveni la versiunea mai veche a setului de date dacă este necesar.
De asemenea, utilizatorii pot reda istoricul operațiunilor pe o versiune actualizată. Dacă vă îngrijorează securitatea datelor, OpenRefine este opțiunea potrivită pentru dvs. Vă curăță datele de pe computer, astfel încât nu există nicio migrare a datelor în cloud în acest scop.
Trifacta Designer Cloud
În timp ce curățarea datelor poate fi complexă, Trifacta Designer Cloud vă ușurează. Utilizează o abordare nouă de pregătire a datelor pentru curățarea datelor, astfel încât organizațiile să poată obține cea mai mare valoare din aceasta.
Interfața sa ușor de utilizat le permite utilizatorilor non-tehnici să curețe și să curățeze datele pentru analize sofisticate. Acum, companiile pot face mai mult cu datele lor, valorificând sugestiile inteligente bazate pe ML ale Trifacta Designer Cloud.
În plus, vor trebui să investească mai puțin timp în acest proces, în timp ce trebuie să facă față unui număr mai mic de greșeli. Este necesar să utilizați resurse reduse pentru a obține mai mult din analiză.
Cloudingo
Sunteți un utilizator Salesforce, îngrijorat de calitatea datelor colectate? Utilizați Cloudingo pentru a curăța datele clienților și pentru a avea doar datele necesare. Această aplicație facilitează gestionarea datelor clienților cu funcții precum deduplicarea, importul și migrarea.
Aici, puteți controla îmbinarea înregistrărilor cu filtre și reguli personalizabile și puteți standardiza datele. Ștergeți datele inutile și inactive, actualizați punctele de date lipsă și asigurați acuratețea adreselor poștale din SUA.
De asemenea, companiile pot programa Cloudingo pentru a deduplica automat datele, astfel încât să aveți întotdeauna acces la date curate. Menținerea datelor sincronizate cu Salesforce este o altă caracteristică crucială a acestui instrument. Cu acesta, puteți chiar să comparați datele Salesforce cu informațiile stocate într-o foaie de calcul.
ZoomInfo
ZoomInfo este un furnizor de soluții de curățare a datelor care contribuie la productivitatea și eficacitatea echipei dumneavoastră. Companiile pot experimenta mai multă profitabilitate, deoarece acest software oferă date fără duplicare către CRM și MAT-uri ale companiei.
Nu complică gestionarea calității datelor prin eliminarea tuturor datelor duplicate costisitoare. De asemenea, utilizatorii își pot securiza perimetrul CRM și MAT folosind ZoomInfo. Poate curăța datele în câteva minute prin deduplicare automată, potrivire și normalizare.
Utilizatorii acestei aplicații se pot bucura de flexibilitate și control asupra criteriilor de potrivire și a rezultatelor îmbinate. Vă ajută să construiți un sistem de stocare a datelor rentabil prin standardizarea oricărui tip de date.
Cuvinte finale
Ar trebui să vă preocupați de calitatea datelor de intrare în proiectele dvs. de știință a datelor. Este fluxul de bază pentru proiecte mari, cum ar fi învățarea automată (ML), rețelele neuronale pentru automatizarea bazată pe inteligență artificială etc. Dacă fluxul este defect, gândiți-vă care ar fi rezultatul unor astfel de proiecte.
Prin urmare, organizația dvs. trebuie să adopte o strategie dovedită de curățare a datelor și să o implementeze ca o procedură de operare standard (SOP). În consecință, calitatea datelor de intrare se va îmbunătăți.
Dacă sunteți suficient de ocupat cu proiecte, marketing și vânzări, este mai bine să lăsați partea de curățare a datelor în seama experților. Expertul ar putea fi oricare dintre instrumentele de curățare a datelor de mai sus.
Ați putea fi, de asemenea, interesat de o diagramă a planului de serviciu pentru a implementa strategiile de curățare a datelor fără efort.