Очистка данных: определение, важность и как это сделать

2 сентября 2021 г.

В области анализа данных, статистики и технологий очистка данных имеет важное значение для обеспечения точности и достоверности собранных данных. Прежде чем загружать данные для хранения и анализа, очистка сортирует и упорядочивает необработанные данные, чтобы компаниям было легче интерпретировать важную информацию. Во многих технических приложениях очистка данных имеет решающее значение для поддержки предприятий и организаций в хранении и использовании точных данных. В этой статье мы рассмотрим, что такое очистка данных, почему это важно и как очистить данные с помощью некоторых инструментов и ресурсов, которые могут быть полезны в этом процессе.

Что такое очистка данных?

Очистка данных — это процесс сортировки, оценки и подготовки необработанных данных для передачи и хранения. Очистка или очистка данных состоит из определения, где возникают отсутствующие значения данных и ошибки, и исправления этих ошибок, чтобы вся информация была точной и загружалась в соответствующую базу данных. Прежде чем анализировать данные в коммерческих целях, аналитики данных проходят процесс очистки, чтобы убедиться, что они упорядочивают и хранят только релевантную информацию.

Почему важна очистка данных?

Помимо организации необработанных данных в понятную информацию, очистка данных полезна по целому ряду причин, в том числе:

Обеспечивает точность анализа

Одним из преимуществ эффективной очистки данных является то, что анализ становится более точным. Благодаря устранению нерелевантных и повторяющихся данных вы можете гарантировать, что необработанные данные будут полными и безошибочными. Это предоставляет аналитикам файлы данных, которые легче интерпретировать и использовать для бизнес-приложений, таких как продажи, маркетинг и финансовый анализ.

Подготавливает данные для преобразования

Перед преобразованием необработанных данных из одного формата в другой данные должны быть свободны от нерелевантных значений, ошибок и дубликатов. Очистка данных также позволяет убедиться, что вы конвертируете точные наборы данных для анализа. Очистка данных перед преобразованием обеспечивает эффективную работу хранилищ данных и процессов хранения.

Удаляет ненужную информацию

Процесс очистки данных помогает удалить любые несвязанные точки данных из наборов, которые вы хотите проанализировать. При сборе необработанных данных нерелевантная информация может привести к неточностям и ошибкам в подсчетах, если вы передаете данные до их очистки. Выявление и удаление любых фрагментов данных, не связанных с проводимым вами анализом, необходимо для обеспечения точности и качества информации.

Делает данные согласованными

Согласованность данных имеет важное значение при проведении бизнес- и финансового анализа. Таким образом, очистка или очистка данных перед помещением в хранилище может помочь уменьшить количество ошибок, дубликатов и отсутствующей информации. Этот процесс гарантирует, что данные, которые ваша компания систематизирует, сортирует и хранит для бизнес-операций, будут более согласованными, упрощая доступ и использование для всех сотрудников.

Как очистить данные

Очистка данных может стать сложной. Однако следование схеме может помочь вам разделить каждый процесс, чтобы вам было легче подходить к очистке данных. При запуске очистки данных рассмотрите следующие шаги:

1. Установите цели очистки данных

При запуске очистки данных важно оценить необработанные данные по определенным критериям, прежде чем выполнять процесс очистки. Как правило, очистка данных происходит в рамках одной базы данных, например, во внутреннем хранилище данных компании или отдела. При оценке необработанных данных учитывайте объем имеющихся у вас данных, чтобы вы могли собрать их все в одном месте для очистки.

2. Создайте шаблон для подражания

Очистка больших объемов данных может стать сложной задачей, поэтому полезно создать шаблон или схему, которой можно следовать на каждом этапе процесса очистки. Рассмотрите возможность использования электронной таблицы или таблицы, в которой вы можете упорядочить критерии, которые ищете. Несколько вещей, на которые нужно оценить ваши данные, включают несвязанные значения данных, повторяющиеся данные, ошибки и неполные наборы данных. По мере прохождения каждого процесса очистки вы можете обновлять свою электронную таблицу, чтобы отражать каждый этап, который вы завершили.

3. Выявление случаев дублирования данных

Приступая к очистке данных, ищите любую повторяющуюся информацию. Исключите случаи, когда метрики повторяются, например одни и те же транзакции продаж или подсчеты выручки. Также важно определить, нужны ли какие-либо дубликаты в данных. Например, если вы просматриваете даты транзакций продаж, у вас могут быть повторяющиеся данные для дат, поскольку в один и тот же день могут происходить разные транзакции.

4. Удалите любые выбросы

Выбросы представляют собой необычные или неожиданные значения в ваших данных. Хотя в некоторых случаях выбросы могут потребоваться для более четкого понимания наборов выборок, в большинстве случаев требуется очистка данных для удаления выбросов. Это связано с тем, что выбросы могут вызвать крайнюю дисперсию ваших данных, что приведет к менее точным измерениям. Устраняя ненужные выбросы, данные становятся более репрезентативными для выборки. Кроме того, выбросы также могут возникать из-за ошибок при сборе данных, поэтому важно оценивать любые выбросы, чтобы понимать, как они влияют на выборку данных.

5. Устраните недостающие данные

Иногда загружаются необработанные данные из исследований или исследований с пропусками. Отсутствующие данные могут возникать по разным причинам, в том числе из-за ошибок в выборке, орфографических ошибок или неверного представления значений данных. Однако во время очистки данных разрешение отсутствующих данных происходит посредством:

• Устранение полей данных, в которых отсутствуют значения

• Перепрограммирование отсутствующих значений в другие форматы

• Дополнение отсутствующих категорийных данных новыми классами

• Исправление отсутствующих числовых данных посредством оценки

6. Проверьте полный набор данных на точность

После процесса очистки данных очень важно оценить организованные данные на точность и качество. Процесс обеспечения качества включает в себя оценку того, соответствует ли чистый набор данных вашим критериям и точно ли он отражает деятельность вашей компании и текущие цели. Если есть какие-либо несоответствия или данные все еще неполные, вы можете исправить любые дополнительные проблемы перед преобразованием в хранилище и анализ.

Инструменты для очистки данных

Существует множество ресурсов и инструментов, упрощающих процесс очистки данных. Программное обеспечение и приложения могут помочь вам легче организовать большие наборы данных и быстрее выявлять ошибки, дубликаты и недостающую информацию. Несколько инструментов и ресурсов для начала включают в себя:

• Программное обеспечение для визуализации и моделирования, позволяющее обобщать данные в виде диаграмм, графиков и 2D- и 3D-моделей.

• Методы преобразования и обработки данных для объединения, упорядочивания, сортировки, фильтрации и преобразования полных наборов данных от очистки до хранения.

• Журналы мультимедиа, электронной почты и внутренней сети, помогающие классифицировать, сортировать и интерпретировать данные для бизнеса, продаж, маркетинга и финансового анализа.