بینش و تجزیه و تحلیل صحیح تنها زمانی به دست می آید که داده های شما از کیفیت بالایی برخوردار باشد، در غیر این صورت تجزیه و تحلیل بی فایده خواهد بود. پاکسازی داده ها، که به عنوان پالایش داده نیز شناخته می شود، یکی از مهم ترین مراحل برای کمک به تصمیم گیری صحیح با استفاده از داده های با کیفیت بالا است.
حذف داده ها چیست؟
پاکسازی داده ها فرآیند تصحیح یا حذف داده های نادرست، خراب، نادرست، تکراری یا ناقص در یک مجموعه داده است. ممکن است هنگام ترکیب چندین منبع داده، داده ها تکراری یا نامناسب شوند. اگر داده ها نادرست باشند، حتی اگر درست به نظر برسند، نمی توان به نتایج و الگوریتم ها اعتماد کرد. هیچ مرحله دقیقی برای پاکسازی داده ها وجود ندارد، زیرا فرآیند از مجموعه ای به جمع آوری دیگر متفاوت است. با این حال، مهم است که یک مدل برای فرآیند پاکسازی داده های خود ایجاد کنید تا مطمئن شوید که هر بار آن را به درستی انجام می دهید.
تفاوت بین پاکسازی داده و تبدیل داده چیست؟
پاکسازی داده ها فرآیند حذف داده هایی است که به مجموعه داده شما تعلق ندارند. تبدیل داده فرآیند تبدیل داده ها از یک فرمت یا ساختار به دیگری است.
فرآیند پاکسازی داده ها چگونه انجام می شود؟
تکنیک های مورد استفاده برای پاک کردن داده ها ممکن است بسته به نوع داده هایی که سازمان شما ذخیره می کند متفاوت باشد. با این حال، می توانید این مراحل اساسی را دنبال کنید:
مرحله اول: مشاهدات تکراری یا نامربوط را حذف کنید
مشاهدات ناخواسته، از جمله مشاهدات تکراری یا نامربوط را از مجموعه داده خود حذف کنید. مشاهدات تکراری اغلب در طول جمع آوری داده ها رخ می دهد. هنگامی که از منابع مختلف برای جمع آوری داده یا جمع آوری داده از مشتریان در بخش های مختلف استفاده می کنید، امکان تکرار داده ها وجود دارد. اجتناب از تکرار داده ها یکی از مهم ترین مراحلی است که در این فرآیند باید در نظر گرفته شود. مشاهدات بی ربط مشاهداتی هستند که در تجزیه و تحلیل یک مشکل خاص استفاده نمی شوند. برای مثال، اگر می‌خواهید داده‌های مشتریان قرن را تجزیه و تحلیل کنید، مجموعه داده‌های سال‌های قبل بی‌ربط هستند و باید کنار گذاشته شوند. این می تواند تجزیه و تحلیل را کارآمدتر کند، شما را روی هدف اصلی متمرکز کند و مجموعه داده های قابل مدیریت و کارآمدتری ایجاد کند.
مرحله دوم: رفع خطاهای ساختاری
هنگام اندازه‌گیری یا انتقال داده‌ها هنگامی که با نام‌گذاری عجیب، غلط املایی یا حروف بزرگ نامناسب مواجه می‌شوید، خطاهای ساختاری رخ می‌دهد. این ناسازگاری ها می تواند منجر به برچسب گذاری نادرست دسته ها یا دسته ها شود.
مرحله سوم: انحرافات ناخواسته را اصلاح کنید
اغلب مشاهداتی وجود دارد که در نگاه اول با داده های دیگر در گروه همخوانی ندارد. با حذف داده های اضافی، می توانید کارایی سایر داده هایی را که با آنها کار می کنید افزایش دهید. با این حال، به یاد داشته باشید که وجود یک انحراف لزوماً به معنای نادرست بودن آن نیست. در این مرحله، شما باید نقاط پرت را تایید کرده و در صورت بی ربط بودن آن به تحلیل، آنها را حذف کنید.
مرحله چهارم: مدیریت داده های از دست رفته
شما نمی توانید داده های از دست رفته را نادیده بگیرید زیرا بسیاری از الگوریتم ها مقادیر از دست رفته را نمی پذیرند. راه های مختلفی برای مقابله با داده های از دست رفته وجود دارد. هیچ یک از این راه ها بهینه نیستند، اما می توان آنها را در نظر گرفت:
- به عنوان اولین قدم، می توانید داده های از دست رفته را دور بیندازید. این منجر به حذف یا از دست رفتن داده ها می شود. پس قبل از حذف آنها به این نکته توجه داشته باشید.
- از طرف دیگر، می‌توانید داده‌های از دست رفته را بر اساس مشاهدات دیگر نسبت دهید. اگر این کار را انجام دهید، خطر از دست دادن یکپارچگی داده ها را دارید، زیرا ممکن است به جای مشاهدات واقعی، بر روی فرضیات کار کنید.
- به عنوان آخرین راه حل، می توانید نحوه استفاده از داده ها را برای مدیریت موثر مقادیر از دست رفته تغییر دهید.
مرحله پنجم: اعتبارسنجی و پرسش و پاسخ
در پایان فرآیند پاکسازی داده ها، باید بتوانید به عنوان بخشی از اعتبارسنجی اولیه به این سؤالات پاسخ دهید:
آیا داده ها منطقی هستند؟
آیا داده ها از قوانین مربوطه در حوزه خود پیروی می کنند؟
آیا این فرآیند نظریه کاری شما را اثبات یا رد می کند یا ایده روشن تری به شما می دهد؟
آیا می توانید روندهایی را در داده ها پیدا کنید تا به شما در شکل گیری نظریه بعدی کمک کند؟
اگر نه، آیا این به دلیل مشکل کیفیت داده است؟
داشتن داده های اشتباه و به دنبال آن نتیجه گیری نادرست می تواند به معنای استراتژی و تصمیم گیری ضعیف تجاری باشد. از این رو، بهتر است داده های با کیفیت را جمع آوری کنید تا بتوانید بر اساس داده ها تصمیم درستی بگیرید.
داده های کیفی
تعیین کیفیت داده ها مستلزم بررسی ویژگی های آن است. سازمان باید داده ها را با توجه به اولویت ها و برنامه های خود ارزیابی کند.
5 ویژگی برای داده های با کیفیت
- اعتبار: میزان مطابقت داده های شما با قوانین یا محدودیت های تجاری خاص.
- دقت: اطمینان حاصل کنید که داده های شما به مقادیر واقعی نزدیک است.
- کامل بودن: یکپارچگی که همه داده های مورد نیاز باید داشته باشند.
- سازگاری: مطمئن شوید که داده‌های شما در یک مجموعه داده یا چندین مجموعه داده سازگار هستند.
- تمامیت: با استفاده از واحد اندازه گیری یکسان می توان یکنواختی داده ها را تعیین کرد.
مزایای پاکسازی داده ها
به طور کلی داده های پاک بهره وری را افزایش می دهد و به شما امکان می دهد از اطلاعات با کیفیت در تصمیم گیری های خود استفاده کنید. مزایای پاکسازی داده ها عبارتند از:
- هنگام استفاده از چندین منبع داده، خطاها را حذف کنید
- خطاهای کمتری که باعث رضایت مشتریان و کارمندان شود.
- توانایی نقشه برداری از توابع مختلف و اینکه داده های شما برای چه هستند.
- نظارت و گزارش بهتر خطا به شما کمک می کند منبع خطاها را بیابید و داده های نادرست را برطرف کنید.
استفاده از ابزارهای پاکسازی داده ها به شما کمک می کند تا شیوه های تجاری کارآمدتری را پیاده سازی کنید و تصمیمات سریع تری بگیرید.
