Iegūstiet labākus rezultātus, izmantojot pareizās datu tīrīšanas stratēģijas [+5 Tools]

Vai vēlaties uzzināt, kā iegūt uzticamus un konsekventus datus datu analīzei? Ieviesiet šīs datu attīrīšanas stratēģijas tūlīt!

Jūsu biznesa lēmums ir atkarīgs no datu analīzes ieskatiem. Tāpat no ievades datu kopām iegūtie ieskati ir atkarīgi no avota datu kvalitātes. Zemas kvalitātes, neprecīzi, atkritumi un nekonsekventi datu avoti ir smags izaicinājums datu zinātnes un datu analīzes nozarei.

Tāpēc eksperti ir izstrādājuši risinājumus. Šis risinājums ir datu tīrīšana. Tas pasargā jūs no datu balstītu lēmumu pieņemšanas, kas nodarīs kaitējumu uzņēmumam, nevis uzlabos to.

Lasiet tālāk, lai uzzinātu labākās datu attīrīšanas stratēģijas, ko izmanto veiksmīgi datu zinātnieki un analītiķi. Izpētiet arī rīkus, kas var piedāvāt tīrus datus tūlītējiem datu zinātnes projektiem.

Kas ir datu attīrīšana?

Datu kvalitātei ir piecas dimensijas. Ievades datu kļūdu identificēšana un labošana, ievērojot datu kvalitātes politikas, tiek dēvēta par datu tīrīšanu.

Šī piecu dimensiju standarta kvalitātes parametri ir:

#1. Pilnīgums

Šis kvalitātes kontroles parametrs nodrošina, ka ievades datiem ir visi datu zinātnes projektam nepieciešamie parametri, galvenes, rindas, kolonnas, tabulas utt.

#2. Precizitāte

Datu kvalitātes indikators, kas norāda, ka dati ir tuvu ievades datu patiesajai vērtībai. Dati var būt patiesi vērtīgi, ja ievērojat visus statistikas standartus attiecībā uz apsekojumiem vai nodošanu metāllūžņos datu vākšanai.

#3. Derīgums

Šis parametrs datu zinātnē norāda, ka dati atbilst jūsu iestatītajiem uzņēmējdarbības noteikumiem.

#4. Vienveidība

Vienveidība apstiprina, vai dati satur vienotu saturu vai nē. Piemēram, enerģijas patēriņa apsekojuma datos ASV jāietver visas vienības kā impērijas mērīšanas sistēma. Ja tajā pašā aptaujā izmantojat metrisko sistēmu noteiktam saturam, dati nav vienoti.

#5. Konsekvence

Konsekvence nodrošina datu vērtību konsekvenci starp tabulām, datu modeļiem un datu kopām. Pārvietojot datus starp sistēmām, šis parametrs ir arī rūpīgi jāuzrauga.

Īsumā, piemērojiet iepriekš minētos kvalitātes kontroles procesus neapstrādātām datu kopām un notīriet datus, pirms tos ievadāt biznesa informācijas rīkā.

Datu attīrīšanas nozīme

Tāpat jūs nevarat vadīt savu digitālo biznesu, izmantojot sliktu interneta joslas platuma plānu; jūs nevarat pieņemt lieliskus lēmumus, ja datu kvalitāte ir nepieņemama. Ja mēģināsit izmantot atkritumus un kļūdainus datus, lai pieņemtu biznesa lēmumus, jūs redzēsiet ieņēmumu zudumu vai sliktu ieguldījumu atdevi (IA).

Saskaņā ar Gartner ziņojumu par sliktu datu kvalitāti un tās sekām, ideju laboratorija ir atklājusi, ka vidējie zaudējumi biznesam ir 12,9 miljoni USD. Tas ir paredzēts tikai lēmumu pieņemšanai, balstoties uz kļūdainiem, viltotiem un nelietderīgiem datiem.

  Kā pieteikties pakalpojumā Amazon Chime

Tajā pašā ziņojumā norādīts, ka sliktu datu izmantošana ASV izmaksā valstij satriecošus ikgadējos zaudējumus 3 triljonu dolāru apmērā.

Pēdējais ieskats noteikti būs atkritums, ja pabarosit BI sistēmu ar atkritumu datiem.

Tāpēc jums ir jāiztīra neapstrādātie dati, lai izvairītos no naudas zaudējumiem un pieņemtu efektīvus biznesa lēmumus no datu analīzes projektiem.

Datu tīrīšanas priekšrocības

#1. Izvairieties no naudas zaudējumiem

Notīrot ievades datus, jūs varat glābt savu uzņēmumu no naudas zaudējumiem, kas var tikt sodīti par neatbilstību vai klientu zaudēšanu.

#2. Pieņemiet lieliskus lēmumus

Augstas kvalitātes un praktiski izmantojami dati sniedz lielisku ieskatu. Šādi ieskati palīdz pieņemt izcilus biznesa lēmumus par produktu mārketingu, pārdošanu, krājumu pārvaldību, cenu noteikšanu utt.

#3. Iegūstiet priekšrocības pār konkurentiem

Ja izvēlaties datu tīrīšanu agrāk nekā jūsu konkurenti, jūs izbaudīsit priekšrocības, ko sniedzat, kļūstot par ātru virzītāju savā nozarē.

#4. Padariet projektu efektīvu

Racionalizēts datu tīrīšanas process palielina komandas locekļu uzticības līmeni. Tā kā viņi zina, ka dati ir uzticami, viņi var vairāk koncentrēties uz datu analīzi.

#5. Saglabājiet resursus

Datu tīrīšana un apgriešana samazina kopējās datu bāzes lielumu. Tādējādi jūs atbrīvojat datu bāzes krātuves vietu, novēršot atkritumu datus.

Datu tīrīšanas stratēģijas

Standartizējiet vizuālos datus

Datu kopā būs daudzu veidu rakstzīmes, piemēram, teksti, cipari, simboli utt. Visiem tekstiem ir jāizmanto vienots teksta lielo burtu lietojuma formāts. Pārliecinieties, vai simboli ir pareizajā kodējumā, piemēram, Unicode, ASCII utt.

Piemēram, ar lielo burtu rakstīts vārds Bill nozīmē personas vārdu. Turpretim vekselis jeb veks ir darījuma kvīts; tāpēc atbilstošs lielo burtu lietojuma formatējums ir ļoti svarīgs.

Noņemiet replicētos datus

Dublēti dati mulsina BI sistēmu. Līdz ar to raksts kļūs šķībs. Tādējādi ievades datubāzē ir jāizslēdz ierakstu dublikāti.

Dublikāti parasti rodas cilvēku datu ievades procesos. Ja varat automatizēt neapstrādātu datu ievades procesu, varat izskaust datu replikācijas no saknes.

Novērsiet nevēlamās novirzes

Ārpuses ir neparasti datu punkti, kas neietilpst datu shēmā, kā parādīts iepriekš redzamajā diagrammā. Patiesas novirzes ir piemērotas, jo tās palīdz datu zinātniekiem atklāt apsekojuma trūkumus. Tomēr, ja novirzes rodas cilvēku kļūdu dēļ, tā ir problēma.

Lai meklētu novirzes, datu kopas ir jāievieto diagrammās vai diagrammās. Ja atrodat, izpētiet avotu. Ja avots ir cilvēka kļūda, noņemiet ārzemju datus.

Koncentrējieties uz strukturālajiem datiem

Tas galvenokārt ir kļūdu atrašana un labošana datu kopās.

Piemēram, datu kopā ir viena USD kolonna un daudzas citu valūtu kolonnas. Ja jūsu dati ir paredzēti ASV auditorijai, konvertējiet citas valūtas līdzvērtīgos USD. Pēc tam nomainiet visas pārējās valūtas USD.

Skenējiet savus datus

Milzīgā datu bāzē, kas lejupielādēta no datu noliktavas, var būt tūkstošiem tabulu. Jums var nebūt vajadzīgas visas tabulas jūsu datu zinātnes projektam.

Tādējādi pēc datu bāzes iegūšanas jums ir jāraksta skripts, lai precīzi noteiktu vajadzīgās datu tabulas. Kad to zināt, varat dzēst neatbilstošās tabulas un samazināt datu kopas lielumu.

  Kā instalēt Google Chrome paplašinājumus programmā Microsoft Edge

Tas galu galā radīs ātrāku datu modeļa atklāšanu.

Notīriet datus mākonī

Ja jūsu datu bāzē tiek izmantota shēmas rakstīšanas pieeja, tā ir jāpārvērš par shēmu lasīšanas režīmā. Tas ļaus tīrīt datus tieši mākoņkrātuvē un iegūt formatētus, sakārtotus un analīzei gatavus datus.

Tulkot svešvalodas

Ja veicat aptauju visā pasaulē, neapstrādātajos datos varat sagaidīt svešvalodas. Rindas un kolonnas, kurās ir svešvalodas, ir jātulko angļu valodā vai jebkurā citā jums vēlamā valodā. Šim nolūkam varat izmantot datorizētās tulkošanas (CAT) rīkus.

Soli pa solim datu tīrīšana

#1. Atrodiet kritiskos datu laukus

Datu noliktavā ir terabaiti datu bāzu. Katrā datu bāzē var būt no dažiem līdz tūkstošiem datu kolonnu. Tagad jums ir jāaplūko projekta mērķis un attiecīgi jāizņem dati no šādām datu bāzēm.

Ja jūsu projektā tiek pētītas ASV iedzīvotāju e-komercijas iepirkšanās tendences, datu apkopošana par bezsaistes mazumtirdzniecības veikaliem vienā darbgrāmatā neko labu nedos.

#2. Sakārtot datus

Kad datu bāzē esat atradis svarīgos datu laukus, kolonnu galvenes, tabulas utt., salīdziniet tos sakārtotā veidā.

#3. Noslaukiet dublikātus

Neapstrādātajos datos, kas savākti no datu noliktavām, vienmēr būs ierakstu dublikāti. Jums ir jāatrod un jāizdzēš šīs kopijas.

#4. Likvidējiet tukšās vērtības un atstarpes

Dažas kolonnu galvenes un tām atbilstošais datu lauks var nesaturēt vērtības. Jums ir jānovērš šīs kolonnu galvenes/lauki vai jāaizstāj tukšās vērtības ar pareizajām burtciparu vērtībām.

#5. Veiciet smalko formatēšanu

Datu kopās var būt nevajadzīgas atstarpes, simboli, rakstzīmes utt. Tās ir jāformatē, izmantojot formulas, lai kopējā datu kopa izskatītos vienāda pēc šūnas lieluma un diapazona.

#6. Standartizējiet procesu

Jums ir jāizveido SOP, kam datu zinātnes komandas dalībnieki var sekot un veikt savus pienākumus datu tīrīšanas procesa laikā. Tajā jāiekļauj:

  • Neapstrādātu datu vākšanas biežums
  • Neapstrādātu datu uzglabāšanas un apkopes vadītājs
  • Tīrīšanas biežums
  • Tīras datu glabāšanas un apkopes vadītājs

Šeit ir daži populāri datu tīrīšanas rīki, kas var jums palīdzēt jūsu datu zinātnes projektos.

WinPure

Ja meklējat lietojumprogrammu, kas ļauj precīzi un ātri notīrīt un attīrīt datus, WinPure ir uzticams risinājums. Šis nozarē vadošais rīks piedāvā uzņēmuma līmeņa datu attīrīšanas iespēju ar nepārspējamu ātrumu un precizitāti.

Tā kā tas ir paredzēts individuālu lietotāju un uzņēmumu apkalpošanai, ikviens to var izmantot bez grūtībām. Programmatūra izmanto uzlaboto datu profilēšanas līdzekli, lai analizētu datu veidus, formātus, integritāti un vērtību kvalitātes pārbaudei. Tā jaudīgais un inteliģentais datu saskaņošanas dzinējs izvēlas perfektas atbilstības ar minimālu nepatiesu atbilstību.

Papildus iepriekš minētajām funkcijām WinPure piedāvā arī satriecošus vizuālos attēlus visiem datiem, grupu atbilstībām un neatbilstībām.

Tas darbojas arī kā apvienošanas rīks, kas savieno ierakstu dublikātus, lai ģenerētu galveno ierakstu, kurā var saglabāt visas pašreizējās vērtības. Turklāt varat izmantot šo rīku, lai definētu galveno ierakstu atlases noteikumus un nekavējoties noņemtu visus ierakstus.

OpenRefine

OpenRefine ir bezmaksas atvērtā koda rīks, kas palīdz pārveidot netīros datus tīrā formātā, ko var izmantot tīmekļa pakalpojumiem. Tas izmanto aspektus, lai notīrītu lielas datu kopas, un darbojas filtrētos datu kopu skatos.

  Kā atjaunināt savu Apple Watch

Ar jaudīgas heiristikas palīdzību rīks var apvienot līdzīgas vērtības, lai atbrīvotos no visām neatbilstībām. Tas piedāvā saskaņošanas pakalpojumus, lai lietotāji varētu saskaņot savas datu kopas ar ārējām datu bāzēm. Turklāt šī rīka izmantošana nozīmē, ka vajadzības gadījumā varat atgriezties pie vecākas datu kopas versijas.

Tāpat lietotāji var atkārtot operāciju vēsturi atjauninātajā versijā. Ja uztraucaties par datu drošību, OpenRefine ir jums piemērotākā iespēja. Tas attīra jūsu datus jūsu datorā, tāpēc šim nolūkam netiek veikta datu migrācija uz mākoni.

Trifacta Designer mākonis

Lai gan datu tīrīšana var būt sarežģīta, Trifacta Designer Cloud to atvieglo. Tas izmanto jaunu datu sagatavošanas pieeju datu tīrīšanai, lai organizācijas varētu no tā gūt vislielāko labumu.

Tā lietotājam draudzīgais interfeiss ļauj lietotājiem, kas nav tehniski, tīrīt un berzt datus sarežģītai analīzei. Tagad uzņēmumi var paveikt vairāk ar saviem datiem, izmantojot ML nodrošinātos viedos Trifacta Designer Cloud ieteikumus.

Turklāt viņiem šajā procesā būs jāiegulda mazāk laika, vienlaikus samazinot kļūdu skaitu. Tas prasa izmantot mazākus resursus, lai iegūtu vairāk no analīzes.

Cloudingo

Vai esat Salesforce lietotājs, kas uztraucas par savākto datu kvalitāti? Izmantojiet Cloudingo, lai notīrītu klientu datus un iegūtu tikai nepieciešamos datus. Šī lietojumprogramma atvieglo klientu datu pārvaldību, izmantojot tādas funkcijas kā dublēšanās, importēšana un migrēšana.

Šeit jūs varat kontrolēt ierakstu sapludināšanu, izmantojot pielāgojamus filtrus un noteikumus, kā arī standartizēt datus. Izdzēsiet nederīgos un neaktīvos datus, atjauniniet trūkstošos datu punktus un nodrošiniet ASV pasta adrešu precizitāti.

Turklāt uzņēmumi var ieplānot Cloudingo automātisku datu dublikātu atcelšanu, lai jūs vienmēr varētu piekļūt tīriem datiem. Datu sinhronizēšana ar Salesforce ir vēl viena svarīga šī rīka funkcija. Ar to jūs pat varat salīdzināt Salesforce datus ar informāciju, kas saglabāta izklājlapā.

ZoomInfo

ZoomInfo ir datu tīrīšanas risinājumu nodrošinātājs, kas veicina jūsu komandas produktivitāti un efektivitāti. Uzņēmumi var iegūt lielāku rentabilitāti, jo šī programmatūra uzņēmuma CRM un MAT nodrošina datus bez dublēšanās.

Tas atvieglo datu kvalitātes pārvaldību, noņemot visus dārgos dublētos datus. Lietotāji var arī nodrošināt savu CRM un MAT perimetru, izmantojot ZoomInfo. Tas var notīrīt datus dažu minūšu laikā, izmantojot automātisku dublēšanas, saskaņošanas un normalizācijas funkciju.

Šīs lietojumprogrammas lietotāji var baudīt elastību un kontroli pār atbilstības kritērijiem un apvienotajiem rezultātiem. Tas palīdz jums izveidot rentablu datu uzglabāšanas sistēmu, standartizējot jebkura veida datus.

Nobeiguma vārdi

Jums vajadzētu uztraukties par datu zinātnes projektu ievades datu kvalitāti. Tā ir pamata plūsma lieliem projektiem, piemēram, mašīnmācībai (ML), neironu tīkliem AI balstītai automatizācijai utt. Ja plūsma ir bojāta, padomājiet par to, kāds būtu šādu projektu rezultāts.

Tādējādi jūsu organizācijai ir jāpieņem pārbaudīta datu tīrīšanas stratēģija un jāievieš tā kā standarta darbības procedūra (SOP). Līdz ar to uzlabosies arī ievaddatu kvalitāte.

Ja esat pietiekami aizņemts ar projektiem, mārketingu un pārdošanu, datu tīrīšanas daļu labāk atstāt ekspertu ziņā. Eksperts varētu būt jebkurš no iepriekš minētajiem datu tīrīšanas rīkiem.

Iespējams, jūs interesēs arī pakalpojuma shēma, lai bez piepūles īstenotu datu tīrīšanas stratēģijas.