Jobb eredményeket érhet el a megfelelő adattisztítási stratégiákkal [+5 Tools]

Kíváncsi vagy, hogyan szerezhetsz megbízható és következetes adatokat az adatelemzéshez? Alkalmazza ezeket az adattisztítási stratégiákat most!

Üzleti döntése az adatelemzési betekintéseken alapul. Hasonlóképpen, a bemeneti adatkészletekből származó betekintések a forrásadatok minőségén alapulnak. Az alacsony minőségű, pontatlan, szemetes és következetlen adatforrások jelentik az adattudományi és adatelemzési ágazat kemény kihívásait.

Ezért a szakértők megoldásokat találtak ki. Ez a megoldás az adatok törlése. Megkíméli Önt az olyan adatvezérelt döntések meghozatalától, amelyek ahelyett, hogy javítanák, kárt okoznának az üzletnek.

Olvasson tovább, és ismerje meg a legjobb adattisztítási stratégiákat, amelyeket sikeres adattudósok és elemzők használnak. Fedezzen fel olyan eszközöket is, amelyek tiszta adatokat kínálnak az azonnali adattudományi projektekhez.

Mi az az adattisztítás?

Az adatminőségnek öt dimenziója van. A bevitt adatok hibáinak azonosítása és kijavítása az adatminőségi irányelvek követésével adattisztításnak nevezzük.

Ennek az ötdimenziós szabványnak a minőségi paraméterei a következők:

#1. Teljesség

Ez a minőség-ellenőrzési paraméter biztosítja, hogy a bemeneti adatok rendelkezzenek az adattudományi projektekhez szükséges összes paraméterrel, fejlécekkel, sorokkal, oszlopokkal, táblázatokkal stb.

#2. Pontosság

Adatminőség-mutató, amely azt mondja, hogy az adatok közel állnak a bemeneti adatok valódi értékéhez. Az adatok valódi értéket képviselhetnek, ha betartja a felmérésekre vagy az adatgyűjtésre vonatkozó összes statisztikai szabványt.

#3. Érvényesség

Ez a paraméter adattudomány arra utal, hogy az adatok megfelelnek az Ön által beállított üzleti szabályoknak.

#4. Egyöntetűség

Az egységesség megerősíti, hogy az adatok egységes tartalmat tartalmaznak-e vagy sem. Például az Egyesült Államokban az energiafogyasztás felmérési adatainak tartalmazniuk kell az összes mértékegységet, mint a birodalmi mérőrendszer. Ha ugyanabban a felmérésben bizonyos tartalmakhoz a metrikus rendszert használja, akkor az adatok nem egységesek.

#5. Következetesség

A konzisztencia biztosítja, hogy az adatértékek konzisztensek legyenek a táblák, adatmodellek és adatkészletek között. Ezt a paramétert szorosan figyelemmel kell kísérnie az adatok rendszerek közötti mozgatásakor is.

Dióhéjban: alkalmazza a fenti minőség-ellenőrzési folyamatokat a nyers adatkészletekre, és tisztítsa meg az adatokat, mielőtt betáplálja őket egy üzleti intelligencia eszközbe.

Az adattisztítás jelentősége

Hasonlóképpen, nem tudja működtetni digitális üzletét rossz internetes sávszélesség-terv mellett; nem hozhat nagy döntéseket, ha az adatok minősége elfogadhatatlan. Ha szemetet és hibás adatokat próbál felhasználni üzleti döntések meghozatalához, bevételkiesést vagy rossz megtérülést (ROI) tapasztalhat.

A rossz adatminőségről és annak következményeiről szóló Gartner-jelentés szerint az agytröszt úgy találta, hogy egy üzleti vállalkozás átlagos vesztesége 12,9 millió dollár. Ez csak a hibás, hamisított és szemét adatokra támaszkodó döntések meghozatalára szolgál.

  A Cloudflare SSL megszakítja a WordPress és a Joomla szolgáltatást, valamint a javítás módjait

Ugyanez a jelentés azt sugallja, hogy a rossz adatok felhasználása az Egyesült Államokban elképesztő, 3 billió dolláros éves veszteségbe kerül az országnak.

A végső betekintés minden bizonnyal szemét lesz, ha hulladékadatokkal táplálja a BI rendszert.

Ezért meg kell tisztítania a nyers adatokat, hogy elkerülje a pénzbeli veszteségeket, és hatékony üzleti döntéseket hozzon az adatelemzési projektekből.

Az adattisztítás előnyei

#1. Kerülje el a pénzbeli veszteségeket

A bemeneti adatok megtisztításával megkímélheti cégét a pénzbeli veszteségektől, amelyek büntetésként járhatnak az előírások be nem tartása vagy az ügyfelek elvesztése esetén.

#2. Hozz nagyszerű döntéseket

A kiváló minőségű és használható adatok nagyszerű betekintést nyújtanak. Az ilyen betekintések segítenek kiemelkedő üzleti döntések meghozatalában a termékmarketinggel, értékesítéssel, készletgazdálkodással, árképzéssel stb.

#3. Szerezzen előnyt a versenyzővel szemben

Ha korábban választja az adattisztítást, mint versenytársai, akkor élvezni fogja az iparágában gyorsan fejlődővé válás előnyeit.

#4. Tedd hatékonysá a projektet

Az egyszerűsített adattisztítási folyamat növeli a csapattagok bizalmi szintjét. Mivel tudják, hogy az adatok megbízhatóak, jobban összpontosíthatnak az adatelemzésre.

#5. Mentse az erőforrásokat

Az adatok tisztítása és kivágása csökkenti a teljes adatbázis méretét. Így az adatbázis tárhelyét a szemetes adatok eltávolításával ürítheti ki.

Stratégiák az adatok tisztítására

Szabványosítsa a vizuális adatokat

Az adatkészlet számos típusú karaktert tartalmazhat, például szövegeket, számjegyeket, szimbólumokat stb. Minden szöveghez egységes nagybetűs formátumot kell alkalmaznia. Győződjön meg arról, hogy a szimbólumok a megfelelő kódolásban vannak, például Unicode, ASCII stb.

Például a nagybetűs Bill kifejezés egy személy nevét jelenti. Ezzel szemben a számla vagy a számla egy ügyletről szóló bizonylatot jelent; ezért a megfelelő nagybetűs formázás kulcsfontosságú.

Replikált adatok eltávolítása

A megkettőzött adatok összezavarják a BI-rendszert. Ennek következtében a minta ferde lesz. Ezért ki kell gyomlálnia a duplikált bejegyzéseket a bemeneti adatbázisból.

A másolatok általában emberi adatbeviteli folyamatokból származnak. Ha automatizálni tudja a nyers adatbeviteli folyamatot, törölheti az adatreplikációkat a gyökérből.

Javítsa ki a nem kívánt kiugró értékeket

A kiugró értékek szokatlan adatpontok, amelyek nem az adatmintán belül helyezkednek el, amint az a fenti grafikonon látható. A valódi kiugró értékek rendben vannak, mivel segítenek az adatkutatóknak felfedezni a felmérési hibákat. Ha azonban a kiugró értékek emberi tévedésekből származnak, akkor az probléma.

A kiugró értékek kereséséhez az adatkészleteket diagramokba vagy grafikonokba kell helyeznie. Ha talál ilyet, keresse a forrást. Ha a forrás emberi hiba, távolítsa el a kiugró adatokat.

Fókuszban a strukturális adatok

Leginkább az adatkészletekben található hibák felkutatása és javítása.

Például egy adatkészlet egy USD-oszlopot és sok más valutát tartalmazó oszlopot tartalmaz. Ha adatai az egyesült államokbeli közönségre vonatkoznak, váltson át más valutákat egyenértékű USD-re. Ezután cserélje le az összes többi valutát USD-re.

Olvassa be adatait

Egy adattárházból letöltött hatalmas adatbázis több ezer táblát tartalmazhat. Lehet, hogy nincs szüksége az összes táblázatra az adattudományi projekthez.

Ezért az adatbázis beszerzése után egy szkriptet kell írnia a szükséges adattáblázatok meghatározásához. Ha ezt tudja, törölheti a nem releváns táblákat, és minimalizálhatja az adatkészlet méretét.

Ez végső soron gyorsabb adatmintázat-felderítést eredményez.

Adatok törlése a felhőben

Ha az adatbázis séma-on-write megközelítést használ, akkor azt konvertálnia kell sémák olvasásakor. Ez lehetővé teszi az adatok megtisztítását közvetlenül a felhőalapú tárhelyen, valamint a formázott, rendszerezett és elemzésre kész adatok kinyerését.

  Rögzítsen osztott képernyős videókat egyéni elrendezésben, és kombinálja őket [Paid]

Fordítson idegen nyelveket

Ha világszerte lefuttat egy felmérést, akkor idegen nyelvekre számíthat a nyers adatokban. Az idegen nyelveket tartalmazó sorokat és oszlopokat le kell fordítania angolra vagy bármely más nyelvre, amelyet szeretne. Erre a célra számítógépes fordítási (CAT) eszközöket használhat.

Adattisztítás lépésről lépésre

#1. Keresse meg a kritikus adatmezőket

Egy adattárház terabájtnyi adatbázist tartalmaz. Minden adatbázis néhány vagy több ezer adatoszlopot tartalmazhat. Most meg kell vizsgálnia a projekt célját, és ennek megfelelően kell adatokat kinyernie az ilyen adatbázisokból.

Ha a projektje az Egyesült Államok lakosainak e-kereskedelmi vásárlási trendjeit tanulmányozza, az offline kiskereskedelmi üzletek adatainak gyűjtése ugyanabban a munkafüzetben nem tesz jót.

#2. Adatok rendszerezése

Miután megtalálta a fontos adatmezőket, oszlopfejléceket, táblázatokat stb. egy adatbázisból, rendezett módon gyűjtse össze őket.

#3. Törölje ki a másolatokat

Az adattárházakból gyűjtött nyers adatok mindig ismétlődő bejegyzéseket tartalmaznak. Meg kell keresnie és törölnie kell ezeket a replikákat.

#4. Távolítsa el az üres értékeket és tereket

Előfordulhat, hogy egyes oszlopfejlécek és a hozzájuk tartozó adatmezők nem tartalmaznak értékeket. El kell távolítania ezeket az oszlopfejléceket/mezőket, vagy ki kell cserélnie az üres értékeket a megfelelő alfanumerikus értékekkel.

#5. Végezze el a Finom formázást

Az adatkészletek szükségtelen szóközöket, szimbólumokat, karaktereket stb. tartalmazhatnak. Ezeket képletekkel kell formázni, hogy a teljes adatkészlet egyforma legyen a cella méretében és terjedelmében.

#6. Szabványosítsa a folyamatot

Létre kell hoznia egy SOP-t, amelyet az adattudományi csoport tagjai követhetnek és teljesíthetik kötelességüket az adattisztítási folyamat során. A következőket kell tartalmaznia:

  • A nyers adatgyűjtés gyakorisága
  • Nyers adatok tárolása és karbantartása felügyelő
  • Tisztítási gyakoriság
  • Tiszta adattárolási és karbantartási felügyelő

Íme néhány népszerű adattisztító eszköz, amelyek segíthetnek az adattudományi projektekben:

WinPure

Ha olyan alkalmazást keres, amely lehetővé teszi az adatok pontos és gyors tisztítását és tisztítását, a WinPure megbízható megoldás. Ez az iparágvezető eszköz vállalati szintű adattisztítási lehetőséget kínál páratlan sebességgel és pontossággal.

Mivel egyéni felhasználók és vállalkozások kiszolgálására készült, bárki gond nélkül használhatja. A szoftver az Advanced Data Profiling funkciót használja az adatok típusainak, formátumainak, integritásának és értékének elemzésére a minőségellenőrzés céljából. Erőteljes és intelligens adategyeztető motorja tökéletes egyezéseket választ ki minimális hamis egyezéssel.

A fenti funkciókon kívül a WinPure lenyűgöző látványelemeket is kínál minden adathoz, csoportegyezéshez és nem egyezéshez.

Egyesítési eszközként is funkcionál, amely a duplikált rekordokat egyesíti, hogy létrehozzon egy főrekordot, amely az összes aktuális értéket megőrzi. Ezenkívül ezzel az eszközzel szabályokat határozhat meg a főrekord kiválasztásához, és azonnal eltávolíthatja az összes rekordot.

OpenRefine

Az OpenRefine egy ingyenes és nyílt forráskódú eszköz, amely segít a zavaros adatok tiszta formátummá alakításában, amelyet webszolgáltatásokhoz is használhat. Fazeteket használ a nagy adatkészletek tisztítására, és szűrt adatkészlet-nézeteken működik.

A hatékony heurisztika segítségével az eszköz hasonló értékeket egyesíthet, hogy megszabaduljon minden következetlenségtől. Egyeztetési szolgáltatásokat kínál, így a felhasználók hozzáigazíthatják adatkészleteiket külső adatbázisokhoz. Ezenkívül az eszköz használatával szükség esetén visszatérhet a régebbi adatkészlet-verzióhoz.

Ezenkívül a felhasználók visszajátszhatják a műveleti előzményeket egy frissített verzióban. Ha aggódik az adatok biztonsága miatt, az OpenRefine a megfelelő választás az Ön számára. Megtisztítja az adatait a gépén, így erre a célra nincs adatmigráció a felhőbe.

  Mik azok a hardver-illesztőprogramok, és miért okoznak sok problémát?

Trifacta Designer Cloud

Bár az adattisztítás bonyolult lehet, a Trifacta Designer Cloud megkönnyíti az Ön számára. Újszerű adat-előkészítési megközelítést alkalmaz az adattisztításhoz, hogy a szervezetek a legtöbb értéket hozhassák ki belőle.

Felhasználóbarát felülete lehetővé teszi a nem műszaki felhasználók számára, hogy megtisztítsák és súrolják az adatokat a kifinomult elemzés érdekében. Mostantól a vállalkozások többet tehetnek adataikkal a Trifacta Designer Cloud ML-alapú intelligens javaslatainak kihasználásával.

Mi több, kevesebb időt kell ebbe a folyamatba fektetni, miközben kevesebb hibával kell megküzdeniük. Csökkentett erőforrások felhasználására van szükség ahhoz, hogy többet hozzon ki az elemzésből.

Cloudingo

Ön Salesforce-felhasználó, és aggódik az összegyűjtött adatok minősége miatt? Használja a Cloudingót az ügyféladatok megtisztításához, és csak a szükséges adatok birtokába juthat. Ez az alkalmazás megkönnyíti az ügyféladatok kezelését olyan funkciókkal, mint a deduplikáció, az importálás és a migráció.

Itt testreszabható szűrőkkel és szabályokkal szabályozhatja a rekordok egyesítését, és szabványosíthatja az adatokat. Törölje a haszontalan és inaktív adatokat, frissítse a hiányzó adatpontokat, és biztosítsa az egyesült államokbeli levelezési címek pontosságát.

Ezenkívül a vállalkozások ütemezhetik a Cloudingót az adatok automatikus deduplikációjának megszüntetésére, így Ön mindig hozzáférhet a tiszta adatokhoz. Az adatok Salesforce-szal való szinkronizálása az eszköz másik kulcsfontosságú funkciója. Ezzel akár a Salesforce-adatokat is összehasonlíthatja a táblázatban tárolt információkkal.

ZoomInfo

A ZoomInfo egy adattisztító megoldás-szolgáltató, amely hozzájárul csapata termelékenységéhez és hatékonyságához. A vállalkozások nagyobb jövedelmezőséget tapasztalhatnak, mivel ez a szoftver párhuzamos adatszolgáltatást biztosít a vállalati CRM-nek és MAT-nak.

Egyszerűbbé teszi az adatminőség-kezelést az összes költséges ismétlődő adat eltávolításával. A felhasználók a ZoomInfo segítségével is biztosíthatják CRM- és MAT-körüket. Perceken belül képes megtisztítani az adatokat az automatikus duplikáció, egyeztetés és normalizálás segítségével.

Az alkalmazás felhasználói rugalmasságot élvezhetnek, és szabályozhatják az egyezési feltételeket és az egyesített eredményeket. Segít költséghatékony adattároló rendszer felépítésében bármilyen típusú adat szabványosításával.

Végső szavak

Aggódnia kell az adattudományi projektek bemeneti adatainak minősége miatt. Ez az alapvető hírcsatorna olyan nagy projektekhez, mint a gépi tanulás (ML), neurális hálózatok az AI-alapú automatizáláshoz stb. Ha a hírfolyam hibás, gondolja át, mi lenne az eredménye az ilyen projekteknek.

Ezért a szervezetnek bevált adattisztítási stratégiát kell elfogadnia, és ezt szabványos működési eljárásként (SOP) kell végrehajtania. Ennek következtében a bemeneti adatok minősége is javulni fog.

Ha elég elfoglalt vagy a projektekkel, marketinggel és értékesítéssel, akkor jobb, ha az adattisztítást a szakértőkre bízza. A szakértő a fenti adattisztító eszközök bármelyike ​​lehet.

Érdekelheti egy szolgáltatási tervrajz is, amellyel könnyedén megvalósíthatja az adattisztítási stratégiákat.