Ce este curățarea datelor?
Curățarea datelor este procesul de pregătire a datelor pentru analiză prin eliminarea sau modificarea datelor care sunt incorecte, incomplete, irelevante, duplicate sau formatate necorespunzător.
De obicei, aceste date nu sunt necesare sau utile atunci când vine vorba de analiza datelor, deoarece pot îngreuna procesul sau pot furniza rezultate inexacte. Există mai multe metode de curățare a datelor, în funcție de modul în care sunt stocate împreună cu răspunsurile căutate.
Curățarea datelor nu înseamnă pur și simplu ștergerea informațiilor pentru a face loc pentru date noi, ci mai degrabă găsirea unei modalități de a maximiza acuratețea unui set de date fără a șterge neapărat informații.
Pentru început, curățarea datelor include mai multe acțiuni decât eliminarea datelor, cum ar fi corectarea greșelilor de ortografie și sintaxă, standardizarea seturilor de date și corectarea greșelilor, cum ar fi câmpurile goale, codurile lipsă și identificarea punctelor de date duplicate. Curățarea datelor este considerată un element fundamental al bazelor științei datelor, deoarece joacă un rol important în procesul analitic și în descoperirea unor răspunsuri fiabile.
Cel mai important, scopul curățării datelor este de a crea seturi de date care sunt standardizate și uniforme pentru a permite instrumentelor de business intelligence și de analiză a datelor să acceseze și să găsească cu ușurință datele potrivite pentru fiecare interogare.
Cum pot utiliza curățarea datelor?
Indiferent de tipul de analiză sau de vizualizări de date de care aveți nevoie, curățarea datelor este un pas vital pentru a vă asigura că răspunsurile pe care le generați sunt corecte. Atunci când se colectează date din mai multe fluxuri și cu introducerea manuală de către utilizatori, informațiile pot purta greșeli, pot fi introduse incorect sau pot avea lacune.
Curățarea datelor ajută la asigurarea faptului că informațiile corespund întotdeauna câmpurilor corecte, facilitând în același timp interacțiunea instrumentelor de business intelligence cu seturile de date pentru a găsi informații mai eficient. Unul dintre cele mai comune exemple de curățare a datelor este aplicarea sa în depozitele de date.
Un depozit de date de succes stochează o varietate de date din surse disparate și le optimizează pentru analiză înainte de a se face orice modelare. Pentru a face acest lucru, aplicațiile de depozit trebuie să analizeze milioane de puncte de date primite pentru a se asigura că sunt corecte înainte de a putea fi încadrate în baza de date, tabelul sau altă structură potrivită.
Organizațiile care colectează date direct de la consumatorii care completează sondaje, chestionare și formulare folosesc, de asemenea, curățarea datelor pe scară largă. În cazul lor, aceasta include verificarea faptului că datele au fost introduse în câmpul corect, că nu prezintă caractere invalide și că nu există lacune în informațiile furnizate.
Veziți-o în acțiune:
Explorați tabloul de bord