Что такое очистка данных

Что такое очистка данных База данных

Что такое очистка данных

Когда специалисты по обработке данных говорят об «очистке» данных, их трудно интерпретировать буквально. Это разумно, потому что специалисты по обработке данных не очищают данные. Очистка данных заключается в том, чтобы сделать набор данных полезным путём удаления и изменения ошибочных или нерелевантных значений.

В этом руководстве мы собираемся обсудить, что такое очистка данных? Почему она важна и как специалисты по обработке данных очищают данные?

Что такое очистка данных?

Очистка данных — это когда программист удаляет неправильные и повторяющиеся значения из набора данных и гарантирует, что все значения отформатированы так, как они хотят. Очистку данных называют, потому что она включает в себя очистку «грязных данных».

Редко необработанные данные поступают в виде аккуратно упакованного файла, в котором учитывается всё, что вам нужно сделать с набором данных. Вот где приходит чистка.

Когда специалист по данным получает набор данных, первая задача, которую он должен выполнить, — очистка данных. Им нужно потратить время на чтение набора данных. Чтобы убедиться, что они могут использовать его в своей программе.

Очистка данных — хорошая возможность для специалиста по данным познакомиться с набором данных. Очищая набор данных, специалист по данным узнаёт больше о том, какие данные включены в набор данных, как они отформатированы и какие данные им недоступны.

Почему так важна очистка данных?

Очистка данных помогает людям, работающим в области науки о данных, повысить точность своих выводов. Задача специалиста по данным — найти ответы на вопросы, используя данные. Если специалист по данным работает с неверными данными, их вывод вряд ли будет точным.

Более того, очистка данных помогает сэкономить время в дальнейшем. Очистка данных предшествует анализу. Это означает, что к тому времени, когда специалист по данным проанализирует данные и задолго до того, как он сделает какие-либо выводы. Их набор данных будет подготовлен именно так, как они хотят.

Наличие чистого набора данных означает, что специалист по данным может продвигаться к анализу. Зная, что ему не придётся возвращаться и исправлять неправильно отформатированные или удалять неточные значения.

В конечном счёте, специалист по данным хочет, чтобы их набор данных имел смысл и включал все данные. Необходимые для того, чтобы сделать обоснованный вывод по вопросу.

Как вы очищаете данные?

Как вы очищаете данные

Каждый специалист по данным следует собственной процедуре очистки данных. Многие организации имеют свои стандартные правила. Позволяющие убедиться, что набор данных прошёл тщательную очистку, прежде чем он будет использоваться в любом анализе данных .

Просмотр недостающих данных

Специалисты по обработке данных хотят, чтобы все данные, необходимые для проведения анализа, были готовы до того, как они начнут работать. Вот почему специалист по анализу данных проверяет любые недостающие данные в процессе очистки.

Если данные недоступны в наборе данных, специалист по анализу данных может изменить свой план так, чтобы он не полагался на эти данные. Это необходимо тщательно рассмотреть. Поскольку это может изменить окончательные выводы, которые может сделать специалист по данным.

Специалист по данным может решить вычислить недостающие значения на основе существующих данных. Например, если специалисту по данным требуется среднее число, он может вычислить его с помощью программы. Им не нужно удалять какой-либо анализ, зависящий от среднего из их анализа.

Специалист по данным может также добавлять значения, такие как 0, чтобы убедиться, что набор данных может быть легко обработан программой. Эти значения заменят пустые пробелы в наборе данных, что может вызвать структурные ошибки.

Удалить бесполезные данные

Некоторые данные, входящие в набор данных, не добавляют ценности набору данных. Хотя может быть полезно иметь больше данных, некоторые точки данных могут отвлекать специалиста по данным во время анализа.

Прежде чем анализ начнётся с использованием инструментов анализа данных , специалист по данным удалит все данные, не относящиеся к его исследованиям. Это уменьшит размер их набора данных, тем самым упростив работу с ним.

Удалить повторяющиеся данные

Когда набор данных собран, есть вероятность, что в него попадут повторяющиеся записи. Это может произойти, если набор данных не был проверен при его сборе или если объединяются несколько наборов данных, которые имеют перекрывающиеся точки данных.

Удаление повторяющихся данных гарантирует, что сделанные выводы основаны на правильных значениях. Если в наборе данных должны существовать повторяющиеся данные, данные могут отклоняться в сторону одного вывода над другим. Это существенно повлияет на точность окончательных выводов.

Обработка данных о выбросах

Набор данных может содержать значения выбросов. Например, может быть одно пустое значение или повреждённая запись. Специалист по анализу данных изучит набор данных и убедится, что в нём нет выбросов.

Если есть выбросы значений, есть два варианта действий. Специалист по анализу данных может полностью удалить выбросы из набора данных. Это вероятно, если у значения выброса низкий шанс быть точным.

Специалист по данным также может решить перепроверить значение. Это позволяет специалисту по обработке данных проверять ошибки при вводе или сборе данных, прежде чем исключить значение.

Заключение

Очистка данных — фундаментальная часть процесса анализа данных. Очистка происходит после сбора данных и до анализа. В процессе очистки специалист по данным будет работать над тем, чтобы набор данных был действительным, точным и включал все необходимые значения.

Без очистки данных специалистам по обработке данных пришлось бы переключаться между анализом набора данных и исправлением проблем с базовыми данными. Это может запутать процесс анализа данных до такой степени, что окончательный вывод потеряет свою точность.

Читайте также:  Типы распределенных СУБД
Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий