Vad är datarengöring?
Datarengöring är en process för att förbereda data för analys genom att ta bort eller ändra data som är felaktiga, ofullständiga, irrelevanta, dubblerade eller felaktigt formaterade.
Dessa data är vanligtvis inte nödvändiga eller användbara när det gäller att analysera data eftersom de kan hindra processen eller ge felaktiga resultat. Det finns flera metoder för att rensa data beroende på hur de lagras tillsammans med de svar som söks.
Rensning av data handlar inte bara om att radera information för att göra plats för nya data, utan snarare om att hitta ett sätt att maximera en datamängds noggrannhet utan att nödvändigtvis radera information.
För det första innefattar rensning av data fler åtgärder än att ta bort data, till exempel att åtgärda stavnings- och syntaxfel, standardisera datamängder och korrigera misstag som tomma fält, saknade koder och identifiera dubbla datapunkter. Datarengöring anses vara en grundläggande del av datavetenskapens grunder, eftersom den spelar en viktig roll i analysprocessen och för att avslöja tillförlitliga svar.
Det viktigaste är att målet med datarengöring är att skapa datamängder som är standardiserade och enhetliga för att göra det möjligt för business intelligence- och dataanalysverktyg att enkelt få tillgång till och hitta rätt data för varje förfrågan.
Hur kan jag använda datarengöring?
Oavsett vilken typ av analys eller datavisualiseringar du behöver är datarengöring ett viktigt steg för att säkerställa att de svar du genererar är korrekta. När data samlas in från flera flöden och med manuell inmatning från användare kan informationen innehålla fel, vara felaktigt inmatad eller ha luckor.
Datarengöring hjälper till att se till att informationen alltid stämmer överens med rätt fält, samtidigt som det blir lättare för business intelligence-verktyg att interagera med datamängder för att hitta information på ett mer effektivt sätt. Ett av de vanligaste exemplen på datarengöring är dess tillämpning i datalager.
Ett framgångsrikt datalager lagrar en mängd data från olika källor och optimerar dem för analys innan någon modellering görs. För att göra detta måste lagerprogrammen analysera miljontals inkommande datapunkter för att se till att de är korrekta innan de kan placeras i rätt databas, tabell eller annan struktur.
Organisationer som samlar in data direkt från konsumenter som fyller i undersökningar, frågeformulär och blanketter använder också datarengöring i stor utsträckning. I deras fall ingår det bland annat att kontrollera att uppgifterna har matats in i rätt fält, att de inte innehåller ogiltiga tecken och att det inte finns några luckor i den tillhandahållna informationen.
Se det i praktiken:
Explore Dashboard