Чудите се как да получите надеждни и последователни данни за анализ на данни? Приложете тези стратегии за почистване на данни сега!
Вашето бизнес решение разчита на прозрения за анализ на данни. По същия начин, прозренията, получени от входните набори от данни, разчитат на качеството на изходните данни. Нискокачественият, неточен, боклук и непоследователен източник на данни са трудните предизвикателства за науката за данни и индустрията за анализ на данни.
Следователно експертите са измислили решения. Това решение е почистване на данни. Това ви спестява от вземането на решения, базирани на данни, които ще навредят на бизнеса, вместо да го подобрят.
Прочетете, за да научите кои са най-добрите стратегии за почистване на данни, използвани от успешните учени и анализатори на данни. Освен това проучете инструменти, които могат да предложат чисти данни за незабавни научни проекти за данни.
Съдържание
Какво е почистване на данни?
Качеството на данните има пет измерения. Идентифицирането и коригирането на грешки във вашите входни данни чрез спазване на политиките за качество на данните е известно като почистване на данни.
Параметрите за качество на този петизмерен стандарт са:
#1. Пълнота
Този параметър за контрол на качеството гарантира, че входните данни имат всички необходими параметри, заглавки, редове, колони, таблици и т.н. за проект за наука за данни.
#2. точност
Индикатор за качество на данните, който казва, че данните са близки до истинската стойност на входните данни. Данните могат да бъдат с истинска стойност, когато следвате всички статистически стандарти за проучвания или бракуване за събиране на данни.
#3. Валидност
Този параметър за наука за данни, че данните са в съответствие с бизнес правилата, които сте задали.
#4. Еднородност
Еднородността потвърждава дали данните съдържат еднородно съдържание или не. Например данните от проучването на потреблението на енергия в САЩ трябва да съдържат всички единици като имперската система за измерване. Ако използвате метричната система за определено съдържание в едно и също проучване, тогава данните не са еднакви.
#5. Последователност
Съгласуваността гарантира, че стойностите на данните са съгласувани между таблици, модели на данни и набори от данни. Също така трябва да наблюдавате внимателно този параметър, когато премествате данни между системите.
С две думи, приложете горните процеси за контрол на качеството към необработени набори от данни и изчистете данните, преди да ги подадете към инструмент за бизнес разузнаване.
Значение на изчистването на данните
Точно така, не можете да управлявате цифровия си бизнес с лош план за интернет честотна лента; не можете да вземате големи решения, когато качеството на данните е неприемливо. Ако се опитате да използвате боклук и грешни данни, за да вземете бизнес решения, ще видите загуба на приходи или ниска възвръщаемост на инвестициите (ROI).
Според доклад на Gartner за лошото качество на данните и последиците от него мозъчният тръст е установил, че средната загуба, с която се сблъсква бизнес, е 12,9 милиона долара. Това е само за вземане на решения, разчитащи на грешни, фалшифицирани и боклук данни.
Същият доклад предполага, че използването на лоши данни в САЩ струва на страната зашеметяваща годишна загуба от 3 трилиона долара.
Крайното прозрение със сигурност ще бъде боклук, ако захранвате BI системата с боклук данни.
Следователно трябва да изчистите необработените данни, за да избегнете парични загуби и да вземете ефективни бизнес решения от проекти за анализ на данни.
Ползи от почистването на данни
#1. Избягвайте парични загуби
Чрез почистване на входните данни можете да спасите вашата компания от парични загуби, които биха могли да дойдат като наказание за неспазване или загуба на клиенти.
#2. Вземете страхотни решения
Висококачествените и приложими данни предоставят страхотна информация. Такива прозрения ви помагат да вземете изключителни бизнес решения относно продуктов маркетинг, продажби, управление на инвентара, ценообразуване и т.н.
#3. Спечелете предимство пред конкурента
Ако изберете изчистване на данни по-рано от вашите конкуренти, ще се насладите на предимствата да станете бързо движещ се във вашата индустрия.
#4. Направете проекта ефективен
Опростеният процес на почистване на данни повишава нивото на увереност на членовете на екипа. Тъй като знаят, че данните са надеждни, те могат да се съсредоточат повече върху анализа на данни.
#5. Спестете ресурси
Почистването и изрязването на данните намалява размера на общата база данни. Следователно вие освобождавате пространството за съхранение на базата данни, като елиминирате ненужните данни.
Стратегии за изчистване на данни
Стандартизирайте визуалните данни
Наборът от данни ще съдържа множество типове знаци като текстове, цифри, символи и т.н. Трябва да приложите единен формат за главни букви на текста към всички текстове. Уверете се, че символите са в правилното кодиране, като Unicode, ASCII и др.
Например терминът Bill с главна буква означава името на човек. Обратно, сметката или сметката означава разписка за сделка; следователно подходящото форматиране на главни букви е от решаващо значение.
Премахване на репликирани данни
Дублираните данни объркват BI системата. В резултат на това моделът ще се изкриви. Следователно, трябва да премахнете дублиращите се записи от входната база данни.
Дубликатите обикновено идват от човешки процеси за въвеждане на данни. Ако можете да автоматизирате процеса на въвеждане на необработени данни, можете да премахнете репликациите на данни от корена.
Коригирайте нежеланите отклонения
Извънредните стойности са необичайни точки от данни, които не се намират в модела на данните, както е показано на горната графика. Истинските извънредни стойности са добре, тъй като помагат на специалистите по данни да открият недостатъци в проучването. Въпреки това, ако отклоненията идват от човешки грешки, тогава това е проблем.
Трябва да поставите наборите от данни в диаграми или графики, за да търсите отклонения. Ако намерите такива, проучете източника. Ако източникът е човешка грешка, премахнете данните, които се различават.
Съсредоточете се върху структурните данни
Това е най-вече намиране и коригиране на грешки в наборите от данни.
Например набор от данни съдържа една колона с USD и много колони с други валути. Ако вашите данни са за аудитория в САЩ, конвертирайте други валути в еквивалентни щатски долари. След това заменете всички други валути в USD.
Сканирайте вашите данни
Огромна база данни, изтеглена от хранилище на данни, може да съдържа хиляди таблици. Може да не се нуждаете от всички таблици за вашия проект за наука за данни.
Следователно, след като получите базата данни, трябва да напишете скрипт, за да посочите таблиците с данни, от които се нуждаете. След като разберете това, можете да изтриете неподходящи таблици и да минимизирате размера на набора от данни.
Това в крайна сметка ще доведе до по-бързо откриване на шаблони на данни.
Почистете данните в облака
Ако вашата база данни използва подхода schema-on-write, трябва да я преобразувате в schema-on-read. Това ще позволи почистване на данни директно в облачното хранилище и извличане на форматирани, организирани и готови за анализиране данни.
Превеждайте чужди езици
Ако проведете проучване в световен мащаб, можете да очаквате чужди езици в необработените данни. Трябва да преведете редове и колони, съдържащи чужди езици, на английски или друг език, който предпочитате. Можете да използвате инструменти за компютърно подпомаган превод (CAT) за тази цел.
Стъпка по стъпка Почистване на данните
#1. Намерете критични полета с данни
Складът за данни съдържа терабайти бази данни. Всяка база данни може да съдържа от няколко до хиляди колони с данни. Сега трябва да разгледате целта на проекта и съответно да извлечете данни от такива бази данни.
Ако вашият проект проучва тенденциите за пазаруване в електронната търговия на жителите на САЩ, събирането на данни за офлайн магазини за търговия на дребно в една и съща работна книга няма да помогне.
#2. Организирайте данните
След като намерите важните полета с данни, заглавки на колони, таблици и т.н. от база данни, съпоставете ги по организиран начин.
#3. Изтриване на дубликати
Необработените данни, събрани от хранилищата на данни, винаги ще съдържат дублиращи се записи. Трябва да намерите и изтриете тези реплики.
#4. Елиминирайте празните стойности и интервали
Някои заглавки на колони и съответните им полета с данни може да не съдържат стойности. Трябва да премахнете тези заглавки/полета на колони или да замените празните стойности с правилните буквено-цифрови.
#5. Извършете фино форматиране
Наборите от данни може да съдържат ненужни интервали, символи, знаци и т.н. Трябва да ги форматирате с помощта на формули, така че общият набор от данни да изглежда еднакъв по размер и обхват на клетката.
#6. Стандартизирайте процеса
Трябва да създадете SOP, който членовете на екипа за наука за данни да могат да следват и да изпълняват своите задължения по време на процеса на почистване на данни. Тя трябва да включва следното:
- Честота на събиране на необработени данни
- Супервайзор за съхранение и поддръжка на необработени данни
- Честота на почистване
- Чисто съхранение на данни и надзорник по поддръжката
Ето някои популярни инструменти за почистване на данни, които могат да ви помогнат във вашите проекти за наука за данни:
WinPure
Ако търсите приложение, което ви позволява да почиствате и изтривате данните точно и бързо, WinPure е надеждно решение. Този водещ в индустрията инструмент предлага средство за почистване на данни на корпоративно ниво с несравнима скорост и прецизност.
Тъй като е проектиран да обслужва отделни потребители и фирми, всеки може да го използва без затруднения. Софтуерът използва функцията Advanced Data Profiling, за да анализира типовете, форматите, целостта и стойността на данните за проверка на качеството. Неговата мощна и интелигентна машина за съпоставяне на данни избира перфектни съвпадения с минимални фалшиви съвпадения.
Освен горните характеристики, WinPure също предлага зашеметяващи визуализации за всички данни, групови съвпадения и несъвпадения.
Той също така функционира като инструмент за сливане, който обединява дублирани записи, за да генерира главен запис, който може да запази всички текущи стойности. Освен това можете да използвате този инструмент, за да дефинирате правила за избор на главен запис и незабавно да премахнете всички записи.
OpenRefine
OpenRefine е безплатен инструмент с отворен код, който ви помага да трансформирате обърканите си данни в чист формат, който може да се използва за уеб услуги. Той използва аспекти за почистване на големи набори от данни и работи с филтрирани изгледи на набори от данни.
С помощта на мощна евристика инструментът може да обедини подобни стойности, за да се отърве от всички несъответствия. Той предлага услуги за съгласуване, така че потребителите да могат да съпоставят своите набори от данни с външни бази данни. В допълнение, използването на този инструмент означава, че можете да се върнете към по-старата версия на набора от данни, ако е необходимо.
Освен това потребителите могат да възпроизведат историята на операциите на актуализирана версия. Ако се притеснявате за сигурността на данните, OpenRefine е правилната опция за вас. Той почиства вашите данни на вашата машина, така че няма миграция на данни към облака за тази цел.
Trifacta Designer Cloud
Въпреки че почистването на данни може да бъде сложно, Trifacta Designer Cloud го прави по-лесно за вас. Той използва нов подход за подготовка на данни за пречистване на данни, така че организациите да могат да извлекат максимална полза от него.
Неговият удобен за потребителя интерфейс позволява на нетехнически потребители да почистват и пречистват данните за сложен анализ. Сега фирмите могат да правят повече с данните си, като използват базираните на ML интелигентни предложения на Trifacta Designer Cloud.
Нещо повече, те ще трябва да инвестират по-малко време в този процес, докато трябва да се справят с по-малко грешки. Това изисква да използвате намалени ресурси, за да извлечете повече от анализа.
Клаудинго
Вие сте потребител на Salesforce и се притеснявате за качеството на събраните данни? Използвайте Cloudingo, за да изчистите клиентските данни и да имате само необходимите данни. Това приложение прави управлението на клиентски данни лесно с функции като дедупликация, импортиране и мигриране.
Тук можете да контролирате обединяването на записи с персонализирани филтри и правила и да стандартизирате данните. Изтрийте безполезни и неактивни данни, актуализирайте липсващи точки с данни и осигурете точност на пощенските адреси в САЩ.
Освен това фирмите могат да планират Cloudingo автоматично да дедупликира данните, така че винаги да имате достъп до чисти данни. Поддържането на синхронизиране на данните със Salesforce е друга важна характеристика на този инструмент. С него можете дори да сравните данни от Salesforce с информация, съхранена в електронна таблица.
ZoomInfo
ZoomInfo е доставчик на решение за почистване на данни, което допринася за производителността и ефективността на вашия екип. Бизнесът може да изпита по-голяма рентабилност, тъй като този софтуер доставя данни без дублиране на фирмените CRM и MAT.
Това улеснява управлението на качеството на данните, като премахва всички скъпи дублирани данни. Потребителите могат също да осигурят своя CRM и MAT периметър с помощта на ZoomInfo. Той може да изчисти данни в рамките на минути с автоматизирана дедупликация, съпоставяне и нормализиране.
Потребителите на това приложение могат да се насладят на гъвкавост и контрол върху критериите за съвпадение и обединените резултати. Помага ви да изградите рентабилна система за съхранение на данни чрез стандартизиране на всеки тип данни.
Заключителни думи
Трябва да сте загрижени за качеството на входните данни във вашите проекти за наука за данни. Това е основният канал за големи проекти като машинно обучение (ML), невронни мрежи за базирана на AI автоматизация и т.н. Ако каналът е дефектен, помислете какъв би бил резултатът от такива проекти.
Следователно вашата организация трябва да приеме доказана стратегия за почистване на данни и да я приложи като стандартна оперативна процедура (SOP). Следователно качеството на входните данни също ще се подобри.
Ако сте достатъчно заети с проекти, маркетинг и продажби, по-добре оставете частта за почистване на данни на експертите. Експертът може да бъде всеки от горните инструменти за почистване на данни.
Може да се заинтересувате и от диаграма на схема на услуга за безпроблемно прилагане на стратегии за почистване на данни.