Mi az adattisztítás?
Az adattisztítás az adatok elemzésre való előkészítésének folyamata a hibás, hiányos, irreleváns, duplikált vagy nem megfelelően formázott adatok eltávolításával vagy módosításával.
Ezek az adatok általában nem szükségesek vagy hasznosak az adatok elemzése során, mert akadályozhatják a folyamatot vagy pontatlan eredményeket adhatnak. Az adatok tisztítására számos módszer létezik, attól függően, hogy az adatokat hogyan tárolják, valamint a keresett válaszoktól függően.
Az adattisztítás nem egyszerűen az információk törléséről szól, hogy helyet csináljunk az új adatoknak, hanem inkább arról, hogy megtaláljuk a módját annak, hogy maximalizáljuk az adathalmaz pontosságát anélkül, hogy feltétlenül törölnénk az információkat.
Az adattisztítás egyrészt több műveletet tartalmaz az adatok eltávolításánál, mint például a helyesírási és szintaktikai hibák javítása, az adathalmazok szabványosítása és az olyan hibák javítása, mint az üres mezők, a hiányzó kódok és a duplikált adatpontok azonosítása. Az adattisztítás az adattudományi alapok alapvető elemének tekinthető, mivel fontos szerepet játszik az elemzési folyamatban és a megbízható válaszok feltárásában.
Az adattisztítás célja mindenekelőtt az, hogy szabványosított és egységes adathalmazokat hozzon létre, hogy az üzleti intelligencia és az adatelemzés eszközei könnyen hozzáférjenek és megtalálják a megfelelő adatokat az egyes lekérdezésekhez.
Hogyan használhatom az adattisztítást?
Függetlenül attól, hogy milyen típusú elemzésre vagy adatvizualizációra van szüksége, az adattisztítás elengedhetetlen lépés annak biztosításához, hogy a generált válaszok pontosak legyenek. Több adatfolyamból és a felhasználók kézi bevitelével történő adatgyűjtés során az információk hibákat hordozhatnak, helytelenül vannak beírva vagy hiányosak lehetnek.
Az adattisztítás segít biztosítani, hogy az információk mindig megfeleljenek a helyes mezőknek, miközben megkönnyíti az üzleti intelligenciaeszközök számára az adathalmazokkal való interakciót az információk hatékonyabb megtalálása érdekében. Az egyik leggyakoribb adattisztítási példa az adattárházakban való alkalmazása.
Egy sikeres adattárház különböző forrásokból származó különféle adatokat tárol, és még a modellezés előtt optimalizálja azokat elemzésre. Ehhez a raktáralkalmazásoknak több millió beérkező adatpontot kell elemezniük, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy azok pontosak, mielőtt a megfelelő adatbázisba, táblázatba vagy más struktúrába illeszthetők.
A felméréseket, kérdőíveket és űrlapokat kitöltő fogyasztóktól közvetlenül adatokat gyűjtő szervezetek is széles körben használják az adattisztítást. Az ő esetükben ez magában foglalja annak ellenőrzését, hogy az adatok a megfelelő mezőbe kerültek-e beírásra, hogy nem tartalmaznak-e érvénytelen karaktereket, és hogy nincsenek-e hiányosságok a megadott információkban.
Nézze meg a gyakorlatban:
Explore Dashboard