az adatok használatakor a legtöbb ember egyetért abban, hogy a betekintése és elemzése csak annyira jó, mint az Ön által használt adatok. Lényegében, a szemétadatok a szemételemzés. Az adattisztítás, más néven adattisztítás és adattisztítás, az egyik legfontosabb lépés a szervezet számára, ha kultúrát szeretne létrehozni a minőségi adatok döntéshozatalában.

mi az adattisztítás?

az adattisztítás a helytelen, sérült, helytelenül formázott, duplikált vagy hiányos adatok rögzítésének vagy eltávolításának folyamata az adatkészleten belül.

több adatforrás kombinálásakor számos lehetőség van az adatok másolására vagy téves címkézésére. Ha az adatok helytelenek, az eredmények és az algoritmusok megbízhatatlanok, még akkor is, ha helyesnek tűnnek. Az adattisztítási folyamat pontos lépéseinek előírására nincs egyetlen abszolút módszer, mivel a folyamatok adatkészletről adatkészletre változnak. De elengedhetetlen, hogy létrehozzon egy sablont az adatok tisztítási folyamatához, így tudja, hogy minden alkalommal helyesen csinálja.

mi a különbség az adattisztítás és az adatátalakítás között?

az adattisztítás az a folyamat, amely eltávolítja az adatkészletbe nem tartozó adatokat. Az adatátalakítás az adatok egyik formátumból vagy struktúrából a másikba történő konvertálásának folyamata. Az átalakítási folyamatokat úgy is nevezhetjük, mint az adatok összevonását, vagy az adatok mungálását, az adatok átalakítását és leképezését egy “nyers” adatlapból egy másik formátumba raktározás és elemzés céljából. Ez a cikk az adatok tisztításának folyamataira összpontosít.

Hogyan tisztítsa meg az adatokat?

míg az adattisztításhoz használt technikák a vállalat által tárolt adatok típusától függően változhatnak, kövesse ezeket az alapvető lépéseket a szervezet keretrendszerének feltérképezéséhez.

1. lépés: Távolítsa el az ismétlődő vagy irreleváns megfigyeléseket

távolítsa el a nem kívánt megfigyeléseket az adatkészletből, beleértve az ismétlődő megfigyeléseket vagy az irreleváns megfigyeléseket. Az adatgyűjtés során leggyakrabban ismétlődő megfigyelések történnek. Ha több helyről származó adatkészleteket kombinál, adatokat lekapar, vagy adatokat fogad ügyfelektől vagy több részlegtől, lehetőség van ismétlődő adatok létrehozására. A duplikáció megszüntetése az egyik legnagyobb terület, amelyet ebben a folyamatban figyelembe kell venni.

Irreleváns megfigyelések azok, amikor olyan megfigyeléseket észlel, amelyek nem illenek bele az elemezni kívánt konkrét problémába. Például, ha a millenniumi ügyfelekre vonatkozó adatokat szeretné elemezni, de az adatkészlet régebbi generációkat tartalmaz, eltávolíthatja ezeket az irreleváns megfigyeléseket. Ez hatékonyabbá teheti az elemzést, és minimalizálhatja az elsődleges céltól való elterelést—valamint kezelhetőbb és hatékonyabb adatkészletet hozhat létre.

2. lépés: javítsa ki a strukturális hibákat

szerkezeti hibák akkor jelentkeznek, amikor adatokat mér vagy továbbít, és furcsa elnevezési konvenciókat, elírásokat vagy helytelen nagybetűket észlel. Ezek az ellentmondások tévesen címkézett kategóriákat vagy osztályokat okozhatnak. Előfordulhat például, hogy mind az” N/A”, mind a” nem alkalmazható ” megjelenik, de ugyanazon kategóriaként kell elemezni őket.

3. lépés: Szűrje a nem kívánt kiugró értékeket

gyakran előfordul, hogy egyszeri megfigyelések történnek, ahol egy pillanat alatt úgy tűnik, hogy nem illenek bele az elemzett adatokba. Ha jogos oka van arra, hogy eltávolítson egy outlier-t, például a nem megfelelő adatbevitelt, ez elősegíti az Ön által használt adatok teljesítményét. Néha azonban egy outlier megjelenése bizonyítja azt az elméletet, amelyen dolgozik.

ne feledje: csak azért, mert létezik egy kiugró, nem jelenti azt, hogy helytelen. Ez a lépés szükséges a szám érvényességének meghatározásához. Ha egy kiugró elemzés irrelevánsnak bizonyul, vagy hiba, fontolja meg annak eltávolítását.

4. lépés: hiányzó adatok kezelése

nem hagyhatja figyelmen kívül a hiányzó adatokat, mert sok algoritmus nem fogadja el a hiányzó értékeket. A hiányzó adatok kezelésének néhány módja van. Egyik sem optimális, de mindkettő figyelembe vehető.

1. első lehetőségként elhagyhatja a hiányzó értékekkel rendelkező megfigyeléseket, de ezzel elveszíti vagy elveszíti az információkat, ezért vegye figyelembe ezt, mielőtt eltávolítja azokat.
2. második lehetőségként hiányzó értékeket adhat meg más megfigyelések alapján; ismét lehetőség van arra, hogy elveszítsük az adatok integritását, mert feltételezésekből, nem pedig tényleges megfigyelésekből működhetünk.
3. harmadik lehetőségként megváltoztathatja az adatok felhasználásának módját a null értékek hatékony navigálásához.

4. lépés: Validate and QA

az adattisztítási folyamat végén meg kell tudnia válaszolni ezeket a kérdéseket az alapvető érvényesítés részeként:

• van-e értelme az adatoknak?
• az adatok megfelelnek-e a mezőre vonatkozó szabályoknak?
• bizonyítja vagy megcáfolja a munka elméletét, vagy fényt derít bármilyen betekintésre?
• megtalálja az adatok trendjeit, amelyek segítenek a következő elmélet kialakításában?
• ha nem ,akkor az adatminőségi probléma miatt van?

a helytelen vagy “piszkos” adatok miatti hamis következtetések rossz üzleti stratégiát és döntéshozatalt jelenthetnek. A hamis következtetések kínos pillanathoz vezethetnek a jelentéstételi értekezleten, amikor rájössz, hogy adatai nem felelnek meg az ellenőrzésnek.

mielőtt odaérne, fontos, hogy hozzon létre egy minőségi adatkultúrát a szervezetében. Ehhez dokumentálnia kell azokat az eszközöket, amelyekkel létrehozhatja ezt a kultúrát, és hogy mit jelent az adatminőség az Ön számára.

A minőségi adatok összetevői

Az adatok minőségének meghatározásához meg kell vizsgálni azok jellemzőit, majd mérlegelni kell azokat a jellemzőket, amelyek a legfontosabbak az Ön szervezete számára, valamint az alkalmazás(OK) nak, amelyekhez azokat használni fogják.

5 minőségi adatok jellemzői

1. érvényesség. Az, hogy az Ön adatai milyen mértékben felelnek meg a meghatározott üzleti szabályoknak vagy korlátozásoknak.
2. pontosság. Győződjön meg arról, hogy adatai közel vannak a valódi értékekhez.
3. teljesség. Az összes szükséges adat ismerete.
4. konzisztencia. Győződjön meg arról, hogy adatai konzisztensek ugyanazon adatkészleten belül és/vagy több adatkészleten belül.
5. egységesség. Az adatok azonos mértékegységgel történő meghatározásának mértéke.

az adattisztítás előnyei

a tiszta adatok végső soron növelik az általános termelékenységet és lehetővé teszik a legmagasabb minőségű információkat a döntéshozatalban. Az előnyök közé tartozik:

• hibák eltávolítása, ha több adatforrás van játékban.
• kevesebb hiba teszi a boldogabb ügyfeleket és a kevésbé frusztrált alkalmazottakat.
• képes leképezni a különböző funkciókat és az adatokat.
• Monitoring hibák és jobb jelentési látni, ahol a hibák jönnek, így könnyebb kijavítani hibás vagy sérült adatokat a jövőbeli alkalmazások.
• az adatok tisztítására szolgáló eszközök használata hatékonyabb üzleti gyakorlatot és gyorsabb döntéshozatalt tesz lehetővé.

Adattisztító eszközök és szoftverek a hatékonyság érdekében

az olyan szoftverek, mint a Tableau Prep, segítenek a minőségi adatkultúra kialakításában azáltal, hogy vizuális és közvetlen módszereket biztosítanak az adatok kombinálására és tisztítására. A Tableau Prep két termékkel rendelkezik: a Tableau Prep Builder az adatfolyamok felépítéséhez és a Tableau Prep karmester az ütemezéshez, a megfigyeléshez és a szervezeten belüli áramlások kezeléséhez. Az adattisztító eszköz használata jelentős időt takaríthat meg az adatbázis-adminisztrátor számára azáltal, hogy segít az elemzőknek vagy a rendszergazdáknak az elemzések gyorsabb elindításában és az adatok iránti nagyobb bizalomban.

az adatminőség és az adatok létrehozásához, kezeléséhez és átalakításához szükséges eszközök megértése fontos lépés a hatékony és eredményes üzleti döntések meghozatala felé. Ez a döntő folyamat tovább fejleszti az adatkultúrát a szervezetében. Ha meg szeretné tudni, hogy a Tableau Prep hogyan befolyásolhatja a szervezetet, olvassa el, hogyan központosította a tinuiti marketing Ügynökség a 100 plusz adatforrásokat a Tableau Prep-ben, és méretezte marketingelemzéseit 500 ügyfél számára.