Остварите боље резултате уз праве стратегије чишћења података [+5 Tools]

Питате се како да добијете поуздане и конзистентне податке за анализу података? Примените ове стратегије чишћења података одмах!

Ваша пословна одлука се ослања на увиде у анализу података. Слично томе, увиди изведени из улазних скупова података ослањају се на квалитет изворних података. Нискоквалитетни, нетачни, отпадни и недоследни извори података су тешки изазови за науку о подацима и индустрију анализе података.

Стога су стручњаци дошли до решења. Ово решење је чишћење података. То вас штеди од доношења одлука заснованих на подацима које ће нанети штету пословању уместо да га побољшају.

Читајте даље да бисте сазнали које су најбоље стратегије чишћења података које користе успешни научници и аналитичари података. Такође, истражите алате који могу да понуде чисте податке за тренутне пројекте науке о подацима.

Шта је чишћење података?

Квалитет података има пет димензија. Идентификовање и исправљање грешака у вашим улазним подацима праћењем смерница за квалитет података познато је као чишћење података.

Параметри квалитета овог петодимензионалног стандарда су:

#1. Потпуност

Овај параметар контроле квалитета осигурава да улазни подаци имају све потребне параметре, заглавља, редове, колоне, табеле, итд., за пројекат науке о подацима.

#2. Прецизност

Индикатор квалитета података који каже да су подаци близу праве вредности улазних података. Подаци могу бити од праве вредности када се придржавате свих статистичких стандарда за анкете или за прикупљање података.

#3. Пуноважност

Овај параметар науке о подацима да су подаци у складу са пословним правилима која сте поставили.

#4. Уједначеност

Уједначеност потврђује да ли подаци имају уједначен садржај или не. На пример, подаци истраживања потрошње енергије у САД треба да садрже све јединице као империјални мерни систем. Ако користите метрички систем за одређени садржај у истој анкети, онда подаци нису уједначени.

#5. Доследност

Конзистентност осигурава да су вредности података конзистентне између табела, модела података и скупова података. Такође морате пажљиво да пратите овај параметар када преносите податке између система.

Укратко, примените горенаведене процесе контроле квалитета на необрађене скупове података и очистите податке пре него што их унесете у алат за пословну интелигенцију.

Важност чишћења података

Управо тако, не можете да водите своје дигитално пословање на лошем плану пропусног опсега интернета; не можете доносити сјајне одлуке када је квалитет података неприхватљив. Ако покушате да користите смеће и погрешне податке за доношење пословних одлука, видећете губитак прихода или лош повраћај улагања (РОИ).

Према извештају Гартнера о лошем квалитету података и његовим последицама, истраживачки центар је открио да је просечни губитак са којим се бизнис суочава 12,9 милиона долара. Ово је само за доношење одлука које се ослањају на погрешне, фалсификоване и ђубретне податке.

  Зашто би требало да надоградите свој стари монитор рачунара

Исти извештај сугерише да коришћење лоших података широм САД кошта земљу запањујућих годишњих губитака од 3 билиона долара.

Коначни увид ће сигурно бити ђубре ако БИ систем нахраните ђубретом.

Због тога морате очистити необрађене податке да бисте избегли новчане губитке и донели ефикасне пословне одлуке из пројеката анализе података.

Предности чишћења података

#1. Избегавајте новчане губитке

Чишћењем улазних података, своју компанију можете спасити од новчаних губитака који би могли бити казна за непоштовање или губитак купаца.

#2. Доносите велике одлуке

Висококвалитетни и практични подаци дају сјајне увиде. Такви увиди вам помажу да донесете изванредне пословне одлуке о маркетингу производа, продаји, управљању залихама, ценама итд.

#3. Добијте предност над конкурентом

Ако се одлучите за чишћење података раније од конкуренције, уживаћете у предностима брзог покретања у својој индустрији.

#4. Учините пројекат ефикасним

Поједностављен процес чишћења података повећава ниво самопоуздања чланова тима. Пошто знају да су подаци поуздани, могу се више фокусирати на аналитику података.

#5. Саве Ресоурцес

Чишћење и исецање података смањује величину укупне базе података. Дакле, ослобађате простор за складиштење базе података тако што ћете елиминисати податке о смећу.

Стратегије за чишћење података

Стандардизујте визуелне податке

Скуп података ће садржати бројне типове знакова као што су текстови, цифре, симболи, итд. Морате да примените јединствени формат великих слова на све текстове. Уверите се да су симболи у исправном кодирању, као што су Уницоде, АСЦИИ, итд.

На пример, израз написан великим словима Билл значи име особе. Супротно томе, рачун или рачун значи пријем трансакције; стога је одговарајуће форматирање великих слова кључно.

Уклоните реплициране податке

Дуплирани подаци збуњују БИ систем. Сходно томе, образац ће постати искривљен. Дакле, морате уклонити дупле уносе из улазне базе података.

Дупликати обично потичу из процеса уноса људских података. Ако можете да аутоматизујете процес уноса сирових података, можете искоренити репликације података из корена.

Поправите нежељене недостатке

Оутлиерс су необичне тачке података које се не налазе унутар обрасца података, као што је приказано на горњем графикону. Прави одступници су у реду јер помажу научницима да открију недостатке у анкети. Међутим, ако одступања произлазе из људских грешака, онда је то проблем.

Морате ставити скупове података у графиконе или графиконе да бисте потражили одступања. Ако их нађете, истражите извор. Ако је извор људска грешка, уклоните ванредне податке.

Фокусирајте се на структурне податке

То је углавном проналажење и исправљање грешака у скуповима података.

На пример, скуп података садржи једну колону УСД и много колона других валута. Ако су ваши подаци за америчку публику, претворите друге валуте у еквивалентан долар. Затим замените све остале валуте у УСД.

Скенирајте своје податке

Огромна база података преузета из складишта података може да садржи хиљаде табела. Можда вам неће требати све табеле за ваш пројекат науке о подацима.

Стога, након што добијете базу података, морате написати скрипту да бисте прецизно одредили табеле података које су вам потребне. Када то сазнате, можете да избришете нерелевантне табеле и минимизирате величину скупа података.

Ово ће на крају резултирати бржим откривањем образаца података.

Очистите податке у облаку

Ако ваша база података користи приступ шема при писању, потребно је да је конвертујете у шему при читању. Ово ће омогућити чишћење података директно у складишту у облаку и екстракцију форматираних, организованих и података спремних за анализу.

  Како да поправите календар који недостаје у Мицрософт тимовима

Преводите стране језике

Ако покренете анкету широм света, можете очекивати стране језике у сировим подацима. Морате превести редове и колоне који садрже стране језике на енглески или било који други језик који желите. У ту сврху можете користити алате за компјутерски потпомогнуто превођење (ЦАТ).

Чишћење података корак по корак

#1. Пронађите критична поља података

Складиште података садржи терабајте база података. Свака база података може да садржи неколико до хиљада колона података. Сада морате да погледате циљ пројекта и извучете податке из таквих база података у складу са тим.

Ако ваш пројекат проучава трендове куповине у е-трговини становника САД, прикупљање података о офлајн малопродајним радњама у истој радној свесци неће донети никакву корист.

#2. Организујте податке

Када лоцирате важна поља података, заглавља колона, табеле итд. из базе података, поређајте их на организован начин.

#3. Обришите дупликате

Необрађени подаци прикупљени из складишта података увек ће садржати дупле уносе. Морате да пронађете и избришете те реплике.

#4. Уклоните празне вредности и размаке

Нека заглавља колона и њихово одговарајуће поље података можда не садрже вредности. Морате да елиминишете та заглавља/поља колона или да замените празне вредности правим алфанумеричким.

#5. Извршите фино форматирање

Скупови података могу да садрже непотребне размаке, симболе, знакове итд. Морате их форматирати помоћу формула тако да укупан скуп података изгледа уједначено по величини и распону ћелије.

#6. Стандардизујте процес

Морате да креирате СОП који чланови тима за науку података могу да прате и да обављају своју дужност током процеса чишћења података. Мора да садржи следеће:

  • Учесталост прикупљања необрађених података
  • Надзорник складиштења сирових података и одржавања
  • Учесталост чишћења
  • Очистите складиште података и надзор над одржавањем

Ево неких популарних алата за чишћење података који вам могу помоћи у вашим пројектима науке о подацима:

ВинПуре

Ако тражите апликацију која вам омогућава да прецизно и брзо очистите и очистите податке, ВинПуре је поуздано решење. Овај водећи алат у индустрији нуди могућност чишћења података на нивоу предузећа са брзином и прецизношћу без премца.

Пошто је дизајниран да служи појединачним корисницима и предузећима, свако га може користити без потешкоћа. Софтвер користи функцију напредног профилисања података за анализу типова, формата, интегритета и вредности података ради провере квалитета. Његов моћан и интелигентан механизам за упаривање података бира савршена подударања са минималним лажним подударањем.

Осим горе наведених функција, ВинПуре такође нуди запањујуће визуелне приказе за све податке, групне утакмице и неподударности.

Такође функционише као алатка за спајање која спаја дупле записе да би се генерисао главни запис који може да задржи све тренутне вредности. Штавише, можете користити овај алат да дефинишете правила за избор главног записа и одмах уклоните све записе.

ОпенРефине

ОпенРефине је бесплатна алатка отвореног кода која вам помаже да трансформишете своје неуредне податке у чист формат који се може користити за веб услуге. Користи аспекте за чишћење великих скупова података и ради на филтрираним приказима скупова података.

Уз помоћ моћне хеуристике, алат може да споји сличне вредности да би се ослободио свих недоследности. Нуди услуге усаглашавања тако да корисници могу да упореде своје скупове података са екстерним базама података. Поред тога, коришћење ове алатке значи да се можете вратити на старију верзију скупа података ако је потребно.

  Нека се аларм активира раније ако су временске прилике или саобраћај лоши [iOS]

Такође, корисници могу поново да репродукују историју операција на ажурираној верзији. Ако сте забринути за безбедност података, ОпенРефине је права опција за вас. Чисти ваше податке на вашој машини, тако да нема миграције података у облак за ову сврху.

Трифацта Десигнер Цлоуд

Иако чишћење података може бити сложено, Трифацта Десигнер Цлоуд вам га чини лакшим. Користи нови приступ припреми података за прочишћавање података тако да организације могу да извуку највећу вредност.

Његов интерфејс прилагођен кориснику омогућава нетехничким корисницима да чисте и бришу податке за софистицирану анализу. Сада предузећа могу да ураде више са својим подацима користећи интелигентне предлоге Трифацта Десигнер Цлоуд-а засноване на МЛ.

Штавише, мораће да уложе мање времена у овај процес док ће морати да се баве мањим бројем грешака. То захтева да користите смањене ресурсе да бисте добили више од анализе.

Цлоудинго

Да ли сте корисник Салесфорце-а забринути за квалитет прикупљених података? Користите Цлоудинго да очистите корисничке податке и имате само потребне податке. Ова апликација олакшава управљање подацима о клијентима помоћу функција као што су дедупликација, увоз и миграција.

Овде можете контролисати спајање записа са прилагодљивим филтерима и правилима и стандардизовати податке. Избришите бескорисне и неактивне податке, ажурирајте недостајуће тачке и осигурајте тачност поштанских адреса у САД.

Такође, предузећа могу да закажу Цлоудинго да аутоматски уклони дупликате података тако да увек можете да имате приступ чистим подацима. Одржавање синхронизације података са Салесфорце-ом је још једна кључна карактеристика овог алата. Помоћу њега можете чак и да упоредите Салесфорце податке са информацијама ускладиштеним у табели.

ЗоомИнфо

ЗоомИнфо је добављач решења за чишћење података који доприноси продуктивности и ефикасности вашег тима. Предузећа могу искусити већу профитабилност јер овај софтвер испоручује податке без дуплирања ЦРМ-у и МАТ-овима компаније.

Некомпликује управљање квалитетом података тако што уклања све скупе дупле податке. Корисници такође могу да обезбеде свој ЦРМ и МАТ периметар користећи ЗоомИнфо. Може да очисти податке у року од неколико минута уз аутоматизовану дедупликацију, упаривање и нормализацију.

Корисници ове апликације могу уживати у флексибилности и контроли над критеријумима подударања и спојеним резултатима. Помаже вам да изградите исплатив систем за складиштење података стандардизацијом било које врсте података.

Завршне речи

Требало би да будете забринути за квалитет улазних података у вашим пројектима науке о подацима. То је основни феед за велике пројекте као што су машинско учење (МЛ), неуронске мреже за аутоматизацију засновану на вештачкој интелигенцији, итд. Ако је фид неисправан, размислите шта би био резултат таквих пројеката.

Дакле, ваша организација треба да усвоји доказану стратегију чишћења података и да је примени као стандардну оперативну процедуру (СОП). Самим тим ће се побољшати и квалитет улазних података.

Ако сте довољно заузети пројектима, маркетингом и продајом, боље је да део чишћења података препустите стручњацима. Стручњак би могао бити било који од горе наведених алата за чишћење података.

Можда ће вас такође занимати дијаграм нацрта услуге за без напора имплементацију стратегија чишћења података.