Mitä on datan puhdistus?
Datan puhdistus on prosessi, jossa tiedot valmistellaan analyysia varten poistamalla tai muokkaamalla virheellisiä, epätäydellisiä, epäolennaisia, epäolennaisia, päällekkäisiä tai väärin muotoiltuja tietoja.
Tällaiset tiedot eivät yleensä ole tarpeellisia tai hyödyllisiä tietoja analysoitaessa, koska ne voivat haitata prosessia tai tuottaa epätarkkoja tuloksia. Tiedon puhdistamiseen on useita menetelmiä riippuen siitä, miten se on tallennettu sekä siitä, mitä vastauksia etsitään.
Tiedon puhdistamisessa ei ole kyse pelkästään tietojen poistamisesta, jotta uusille tiedoille saataisiin tilaa, vaan pikemminkin siitä, että etsitään keino maksimoida tietokokonaisuuden tarkkuus ilman, että tietoja välttämättä poistetaan.
Tiedon puhdistaminen käsittää muitakin toimintoja kuin tietojen poistamisen, kuten oikeinkirjoitus- ja kirjoitusvirheiden ja syntaksivirheiden korjaamisen, tietokokonaisuuksien standardoimisen sekä tyhjien kenttien, puuttuvien koodien kaltaisten virheiden korjaamisen ja päällekkäisten aineistopisteiden tunnistamisen. Tiedonpuhdistusta pidetään perustavanlaatuisena elementtinä datatieteen perusteissa, sillä sillä on tärkeä rooli analyysiprosessissa ja luotettavien vastausten löytämisessä.
Tärkeintä on, että tiedonpuhdistuksen tavoitteena on luoda standardoituja ja yhdenmukaisia tietokokonaisuuksia, jotta liiketoimintatiedonkeruu- ja data-analyysityökalut pääsevät helposti käsiksi oikeisiin tietoihin ja löytävät ne helposti kuhunkin kyselyyn.
Miten voin käyttää tietojen puhdistusta?
Riippumatta siitä, minkä tyyppistä analyysia tai datan visualisointia tarvitset, tietojen puhdistus on elintärkeä vaihe sen varmistamiseksi, että tuottamasi vastaukset ovat tarkkoja. Kun tietoja kerätään useista tietovirroista ja kun käyttäjät syöttävät tietoja manuaalisesti, tiedoissa voi olla virheitä, ne voidaan syöttää väärin tai niissä voi olla aukkoja.
Tietojen puhdistus auttaa varmistamaan, että tiedot vastaavat aina oikeita kenttiä, ja samalla se helpottaa business intelligence -työkalujen vuorovaikutusta tietokokonaisuuksien kanssa, jotta tietoja voidaan etsiä tehokkaammin. Yksi yleisimpiä esimerkkejä tietojen puhdistamisesta on sen soveltaminen tietovarastoissa.
Erin menestyksekäs tietovarasto tallentaa erilaisia tietoja erilaisista lähteistä ja optimoi ne analyysia varten ennen mallintamista. Tätä varten tietovarastosovellusten on analysoitava miljoonia saapuvia datapisteitä varmistaakseen, että ne ovat tarkkoja, ennen kuin ne voidaan sijoittaa oikeaan tietokantaan, taulukkoon tai muuhun rakenteeseen.
Organisaatiot, jotka keräävät tietoja suoraan kuluttajilta, jotka täyttävät kyselytutkimuksia, kyselylomakkeita ja lomakkeita, käyttävät myös datan puhdistusta laajasti. Heidän tapauksessaan tähän kuuluu sen tarkistaminen, että tiedot on syötetty oikeaan kenttään, että niissä ei ole virheellisiä merkkejä ja että annetuissa tiedoissa ei ole aukkoja.
See it in action:
Explore Dashboard