如何清理資料以使其適合您的組織
Posted: Sun Dec 15, 2024 6:47 am
我們往往更擅長收集數據，而不是組織數據。但大數據時代已經存在一段時間了，組織已經能夠更好地利用每天流經其係統的大量資訊。以穀歌為例。每年，它處理 1.2 兆次搜索，每天處理超過 2.5 艾字節（2,500,000,000 GB）的數據。
雖然您的組織可能不會像 Google 那樣管理相同數量的數據，但它仍然需要清理數據，以便智慧地使用這些數據。
我們不是在談論使用肥皂和海綿。那什麼是資料清洗呢？
我們將引導您了解有關資料清理所需了解的所有信息，從內容到如何在創紀錄的時間內清理資料。
「資料清洗」是什麼意思？
資料清理是對記錄或資料集的實際查看，以檢測不準確或不完整的記錄，並刪除或 以色列电话格式 修正任何不準確的資料。資料不準確或不完整通常是由於資料損壞或使用者錯誤造成的。資料清理可以手動執行，也可以使用資料整理工具執行。
為什麼資料清理很重要？
擁有準確的資訊至關重要。在日常小範圍內，考慮一下當您收到地址不正確的聚會邀請時會發生什麼：您找不到該聚會。這意味著你得不到蛋糕。
同樣，資料清理可以幫助您消除錯誤的資訊並獲得準確的信息，以便您能夠獲得包含豐富有價值見解的資料「蛋糕」。以下是資料清理的一些重要好處。
它消除了重大錯誤和不一致
數據只有準確才有價值。錯誤和不一致可能會導致任何事情，從輕微的尷尬到聲譽受損。即使是很小的錯誤也會產生嚴重的後果。它們也可能要花很多錢。例如，如果您根據錯誤的用戶資訊進行廣告活動，您將無法有效地覆蓋目標受眾，這會浪費行銷資金和精力。資料清理可確保您的資料準確且更新，以便您可以有效地利用它。
它產生更好的見解
數據科學家在使用數據之前花費大量時間清理數據，因為他們知道，當他們處理不良數據時，即使是最好的演算法也會變得毫無用處。這就是古老的格言「垃圾進，垃圾出」。但是，如果您正確清理了數據，即使是簡單的演算法也可以提供出色的見解和解決方案。
更少的錯誤意味著更快樂的讀者和更順暢的導入
組織中的其他人也依賴數據來制定決策。錯誤的數據通常會導致錯誤的決策。當資料上傳或匯入到整個組織的程式和應用程式時，資料錯誤可能會導致問題和麻煩。乾淨的數據至關重要。
什麼是資料清理技術？
應系統地執行資料清理，以便可以在每個新資料集上複製該過程。在製定策略時，請記住解決以下每個問題。
不相關的數據
實際不需要的數據或不適合當前問題的背景的數據。
解決方案：建立一個資料模型，自動刪除不必要的資料。
重複項
資料集中的冗餘資料點。
解決方案：執行重複資料刪除腳本，該腳本將自動找到重複項並將其刪除。
類型轉換
數位儲存為實際的數字資料類型。
解決方案：將列中的值限制為特定資料類型，例如布林值、數字、資料等。
語法錯誤
由於額外的空格、填充字串、拼字錯誤等而導致的錯誤。
解決方案：運行腳本轉換字元並刪除多餘的空格。拼字檢查可用於檢查拼字錯誤，但您可能需要手動掃描其他錯誤。
標準化
每個值都以相同的標準化格式（字串、數值、日期等）進行識別和寫入。
解決方案：開發映射以標準化或透過值約束強制標準化。
縮放/轉換
轉換數據，使其符合特定規模集的參數。
解決方案：使用Box-Cox變換進行歸一化。
缺失值
數據中缺少數據點。
解決方案：大多數程式都會指示遺失的資料。在繼續之前必須手動或自動更正。
資料清理過程是什麼樣的？
雖然您的組織可能不會像 Google 那樣管理相同數量的數據，但它仍然需要清理數據，以便智慧地使用這些數據。
我們不是在談論使用肥皂和海綿。那什麼是資料清洗呢？
我們將引導您了解有關資料清理所需了解的所有信息，從內容到如何在創紀錄的時間內清理資料。
「資料清洗」是什麼意思？
資料清理是對記錄或資料集的實際查看，以檢測不準確或不完整的記錄，並刪除或 以色列电话格式 修正任何不準確的資料。資料不準確或不完整通常是由於資料損壞或使用者錯誤造成的。資料清理可以手動執行，也可以使用資料整理工具執行。
為什麼資料清理很重要？
擁有準確的資訊至關重要。在日常小範圍內，考慮一下當您收到地址不正確的聚會邀請時會發生什麼：您找不到該聚會。這意味著你得不到蛋糕。
同樣，資料清理可以幫助您消除錯誤的資訊並獲得準確的信息，以便您能夠獲得包含豐富有價值見解的資料「蛋糕」。以下是資料清理的一些重要好處。
它消除了重大錯誤和不一致
數據只有準確才有價值。錯誤和不一致可能會導致任何事情，從輕微的尷尬到聲譽受損。即使是很小的錯誤也會產生嚴重的後果。它們也可能要花很多錢。例如，如果您根據錯誤的用戶資訊進行廣告活動，您將無法有效地覆蓋目標受眾，這會浪費行銷資金和精力。資料清理可確保您的資料準確且更新，以便您可以有效地利用它。
它產生更好的見解
數據科學家在使用數據之前花費大量時間清理數據，因為他們知道，當他們處理不良數據時，即使是最好的演算法也會變得毫無用處。這就是古老的格言「垃圾進，垃圾出」。但是，如果您正確清理了數據，即使是簡單的演算法也可以提供出色的見解和解決方案。
更少的錯誤意味著更快樂的讀者和更順暢的導入
組織中的其他人也依賴數據來制定決策。錯誤的數據通常會導致錯誤的決策。當資料上傳或匯入到整個組織的程式和應用程式時，資料錯誤可能會導致問題和麻煩。乾淨的數據至關重要。
什麼是資料清理技術？
應系統地執行資料清理，以便可以在每個新資料集上複製該過程。在製定策略時，請記住解決以下每個問題。
不相關的數據
實際不需要的數據或不適合當前問題的背景的數據。
解決方案：建立一個資料模型，自動刪除不必要的資料。
重複項
資料集中的冗餘資料點。
解決方案：執行重複資料刪除腳本，該腳本將自動找到重複項並將其刪除。
類型轉換
數位儲存為實際的數字資料類型。
解決方案：將列中的值限制為特定資料類型，例如布林值、數字、資料等。
語法錯誤
由於額外的空格、填充字串、拼字錯誤等而導致的錯誤。
解決方案：運行腳本轉換字元並刪除多餘的空格。拼字檢查可用於檢查拼字錯誤，但您可能需要手動掃描其他錯誤。
標準化
每個值都以相同的標準化格式（字串、數值、日期等）進行識別和寫入。
解決方案：開發映射以標準化或透過值約束強制標準化。
縮放/轉換
轉換數據，使其符合特定規模集的參數。
解決方案：使用Box-Cox變換進行歸一化。
缺失值
數據中缺少數據點。
解決方案：大多數程式都會指示遺失的資料。在繼續之前必須手動或自動更正。
資料清理過程是什麼樣的？