数据清理

什么是数据清理?

数据清理, 也称为数据清理或擦除, 识别和修复错误, 重复的, 和无关紧要的
来自原始数据集的数据. 部分 数据准备流程、数据
清洁可以精确, 生成可靠可视化的可靠数据, 模型, 和业务
决定.

为什么数据清理很重要?

分析和算法的好坏取决于它们所依据的数据. 一般来说，组织相信这一点 近30% 他们的数据有一部分是不准确的. 这 脏数据让公司付出代价 他们总收入的12%
他们损失的不仅仅是钱. 清理产生一致的、结构化的、准确的数据，这允许
明智的决策. 它还强调了上游数据输入和存储方面有待改进的领域
环境，节省时间和金钱，现在和未来.

数据清理过程

数据清理是任何分析过程的基本步骤，通常包括六个步骤.

Dedupe: 当来自不同来源的数据混合在一起时，通常会出现重复或副本.g., 电子表格, 网站, 或者当客户与公司有多个联系点或提交了冗余表单时. 这些重复的数据会耗尽服务器空间和处理资源, 创建更大的文件和效率更低的分析. 关于重复计算的规则取决于公司想要的结果. 例如, 如果客户在网站的不同页面上提交了不同的电子邮件, 保守的方法只会消除每个字段都完全匹配的数据行.

 

删除不相关的观察: 与正在解决的问题无关的数据可能会减慢处理时间. 删除这些不相关的观察结果并不是将它们从源中删除，而是将它们排除在当前的分析之外. 例如, 在调查去年的竞选时, 没有必要包括那个时间段之外的数据. 记住, 然而, 即使某个变量不需要, 它可能与被调查的结果有关.g.例如，客户的年龄可能会影响哪封电子邮件最成功)。.

 

管理不完整数据: 数据可能由于以下几个原因(如.g., 客户未提供某些资料), 解决这个问题对分析至关重要，因为它可以防止偏见和误判. 在分离和检查不完整的值之后, 哪个可以显示为“0”,” “NA,”“没有,”“零,或“不适用”,确定这些值是否合理，还是由于信息缺失. 而最简单的七乐彩宝宝软件可能是删除不完整的数据, 注意任何可能导致这种行为的偏见. 其他方法包括基于统计或条件建模或标记和注释缺失数据，用替代品替换空值.

 

识别异常值: 远离人口其他部分的数据点可能会严重扭曲数据的真实性. 这些异常值可以用视觉或数字技术识别，包括箱形图, 柱状图, 散点图, or z-scores; when part of an automated process, 它允许快速的假设, 检验这些假设, 自信地解决数据问题. 一旦确定了, 根据异常值的极端程度和分析中使用的统计方法，可以包括或省略异常值.

 

修复结构错误: 重要的是要纠正错误和不一致，包括排版, 资本化, 缩写, 和格式. 看看这个 数据类型 并确保条目是正确和一致的, 这可能包括标准化领域, 并删除不需要的字符，如额外的空格.

 

验证: 验证是确保数据准确、完整、一致和统一的机会. 这在自动数据清理过程中发生, 但还是要做一个样本，以确保一切都是一致的. 这也是一个记录在整个清理过程中使用了哪些工具和技术的机会.

数据清理的未来

数据清理是有效的必要条件, 强大的分析, 然而，对许多公司来说，这是一本手册, 孤立的过程
浪费时间和资源. 分析自动化 允许可重复、可扩展、可访问的数据
清洁和实现:

• 数据和分析的民主化
• 业务流程的自动化
• 提高人们的技能，以获得快速的成功和变革性的成果

数据清理是分析自动化的基础，有了这个强大的基础，公司
对数据科学和机器学习的深入分析有清晰的路径吗.

开始数据清理

手动数据清理非常繁琐、容易出错且耗时. 它有一套易于使用的自动化建筑
块, 改变yx分析自动化使组织能够识别和清理各种类型的脏数据
方法-没有代码. 端到端分析平台设计的意义和规范
牢记数据探索，并理解干净的数据会带来好的分析. 改变yx平台
创建快速、可重复和可审计的流程，该流程可以构建一次并永远自动化.