vwin德赢娱乐官网有效数据清理是数据分析过程的一个重要部分但它是什么,为什么它重要, 和如何做它
良好的数据卫生对商业如此重要首先,良好的实践保持数据顶端, 保证它准确并更新vwin德赢娱乐官网数据清理也是数据分析过程的一个重要部分数据前后不一或错误,可以打赌结果也会有缺陷。做商业决策时 依据这些洞察力, 并用不着天才来判断出出出错
市场营销等领域不良洞察力可指将钱浪费在目标偏差运动上田里像保健或科学,它完全能表示生死之差文章中,我将探究数据清理的精确性, 并探求为何它如此关键地正确处理它数据清理关键步骤概述
vwin德赢娱乐官网为何不熟悉数据清理过程 和数据解析过程免费5天数据短程?
问题解答
先起
开工数据清理是什么
数据清理(有时还称数据清理或数据串通)是前期重要步骤vwin德赢娱乐官网数据解析过程.
关键演练包括编译和验证数据,通常在核心分析前进行数据清理并不仅仅是消除错误数据的例子,尽管这往往是它的一部分大部分工作用于检测流氓数据并(尽可能)纠正数据
流氓数据是什么
Rugue数据包括不完全、不准确、无关、腐蚀或错误格式化数据等进程还包含反演或'ddsuping'有效指合并或删除相同数据点
何必纠正流氓数据
答案足够直截了当:如果你不回答, 他们会影响分析结果
由于数据分析常用为企业决策提供信息,结果需要准确性在这种情况下,简单清除流氓或不完整数据似乎比较安全数据集不完整 也会影响分析结果正因如此数据清理的主要目标之一是尽可能保持数据集原封不动这有助于提高你洞察力的可靠性
数据清理不仅对数据分析很重要这对于企业总管(或数据管治)也很重要上头大数据源动态变化定期维护数据库, 帮助你保持事物之上有一些附加福利 下一节将覆盖
想要用手打扫数据集吗由Dr.Service主讲的介绍性数据清理教程Humera NoorMi
二叉数据清理为何重要
vwin德赢娱乐官网数据分析界会听到常见节奏是:数据分析师常用的这个句法 甚至有它自己的缩写GIGO但它意味着什么
GIGO基本意指,如果数据质量分级,则使用这些数据的任何分析结果也将有缺陷。vwin德赢娱乐官网即使是从数据分析过程的每一个步骤到字母,如果数据乱成一团,它也不会改变
正经清理数据的重要性不可夸大仿佛为一楼打基础:做对,你可以建强长的东西做错事,你的楼很快倒塌正因有这种思维模式 数据分析师会从别处花60-80%时间执行数据清理活动vwin德赢娱乐官网除数据分析外,良好的数据卫生还有其他几个好处现在就看吧
密钥清理数据的好处
数据分析需要有效净化数据 产生准确可信洞察力干净数据还有其他各种好处
- 保持组织性:今日企业收集客户、客户、产品用户等信息细节包括地址和手机号 银行细节和更多定期清理数据意味着保持整洁并可以更有效安全存储
- 避免错误:vwin德赢娱乐官网脏数据并不只是数据解析问题并影响日常运维营销团队通常有客户数据库数据库井然有序, 他们将访问 帮助准确信息乱成一团 误差必发生个人化邮件流出使用错误名.
- 提高生产率:定期清理和更新数据意味着流氓信息快速清除避免团队通过老数据库或文档查找所寻找的东西
- 避免不必要的费用:商业决策差数据可能导致代价高昂的错误差数据也可能以其他方式产生代价简单事物如处理错误可快速雪球变大问题定期检查数据能更快检测blips这使你有机会纠正它们,免得它们需要更耗时(和成本)修复
- 改善映射组织正越来越多地寻求改善内部数据基础设施并搭建新应用程序自始有净数据更容易整理映射 表示固态数据卫生计划 是一个明智度量
数据质量
密钥数据清理概念数据质量数据质量测量所有数据集客观和主观适配性
有一些特征影响数据质量,包括精度、完整性、一致性、及时性、有效性和独特性你可以更多了解全文章中数据质量.
3级如何清理数据
至今为止,我们已经覆盖数据清理和它为何重要本节探讨有效数据清理的实际方面有多重方法完成每一项任务后, 我们将专注于高层活动
步骤1:消除不必要的观察
数据清理过程的第一阶段是删除不想要的观察点包括无关观察,即与问题格格不入
举例说,如果我们对素食习惯进行分析, 我们可以从数据集删除任何肉类相关观察过程的这一步还涉及删除重复数据重复数据常发生时,组合多数据集、在线抓取数据或从第三方源接收数据
步骤2:修复结构错误
结构错误通常因数据内部操作差而出现内含打字和前后不一资本化等事物,这些常发生于人工数据录入过程
假设你有一个数据集覆盖不同金属特性iron(超例数)和iron(低例数)可显示为单类或类确保资本化一致性使数据更加清洁易用并检查标签错误类别
举个例子,Iron和Fe(iron化学符号)可能被标为单类,即使它们相同需要留意的其他事物有用下划线、破折线和其他流氓标点
步骤3:数据标准化
标准化数据与修复结构错误密切相关,但它向前跨步校正打字很重要,但你也需要确保每个单元格类型都遵循相同的规则。
举例说,你应该判断值应全部小写或所有大写并在整个数据集保持一致性标准化还意味着确保数值数据使用同单元测量
举个例子 组合数里数组 将产生问题即使是日期也有不同的约定 美国前一个月 欧元前天保持双目分明令你惊讶的是什么滑动
步骤4:清除意外异常
外部值数据点与集中其他值大相径庭可能引起某些类型数据模型分析问题
比方说,同时决策树算法外延很容易扭曲线性回归模型外部线可影响分析结果,但你应始终谨慎地取出外部线
只有在能证明异常值错误时才能删除异常值,例如或它不匹配比较'黄金标准'数据集
第五步:修复自相矛盾数据错误
矛盾数据错误(或交叉集)是另一个常见问题需要注意相矛盾错误指全记录内含前后不一或互不兼容数据
举个例子 运动者赛时日志列显示总时间运行量不等于每次赛时总和时,你就会有交叉误差
学生分数与字段关联, 域中只允许选择批量和退税, 或员工课税高于总薪额。
步骤6:类型转换和语法错误
处理出其他前后不一致之处后,你电子表格或数据集的内容可能看起来不错。
然而,你需要检查一切 井井有条后场景,太类型转换指数据集中数据类别简单例子就是数字数据,货币使用货币值应确保数字像数字数据、文本像文本输入、日期像对象等适当存储一
例2中遗漏任何部分,你也应该消除语法错误/空白(词前、中或词间逆差)。
步骤7:处理缺失数据
数据缺失时,你做什么?这个问题有三种常见方法处理
首选删除项关联缺失数据第二位为估计(或猜想)缺失数据基于其他类似数据多数情况下 这两种选择都以其他方式对数据集有负面影响清除数据往往意味着丢失其他重要信息猜数据可能增强现有模式,这可能有误
第三个选项(往往是最佳选项)标注数据缺失.要做到这一点,请确保空字段有相同的值,例如缺失或0(如果它是一个数值字段)等分析完成后,你至少会考虑到数据缺失, 数据本身可提供资讯
步骤8:验证数据集
清理数据集后,最后步骤是验证数据集验证数据意味着检验校正过程、分层整理过程、标准化过程等都已完成
常使用脚本检验数据集是否与预定义的验证规则(或“检查例程”)一致并可用已有的“黄金标准”数据集验证
听来都有点技术化, 但目前阶段你真正需要知道的是 验证意味着验证数据准备分析数据分析员花这么多时间清理数据有其原因!
4级数据清理工具
现在我们覆盖数据清理过程的阶梯, 很明显这不是人工作业什么样的工具有帮助答案取决于各种因素,例如你正在使用的数据和系统但这里有一些基准工具可处理
微软Excel
MSExcel自1985年启动以来一直是计算主机爱它或讨厌它,它仍然是广受欢迎的数据清理工具至今Excel带多项内部函数实现数据清理过程自动化,从拆卸到替换数字和文本,成列和行或合并多单元数据.相对易学性 使其成为大多数新数据分析师的第一个调用港
编程语言
数据清理常使用脚本实现过程自动化Excel使用原已存在的函数基本上可以做这些事然而,对大型复杂数据集执行具体的批处理(操作任务不与终端用户交互)往往意味着自己写脚本
通常用像编程语言ython语言鲁比SQL或-如果你是一个实编码wizz-R经验丰富的数据分析师可能从零开始编码脚本,但许多现成库是存在的ython系统特别拥有一吨数据清理库,可以加速过程,例如熊猫并NumPy.
可视化
使用数据可视化可大法查找数据集错误举例说,条形图极能视觉化独有值并可能帮助你识别以多种方式贴上标签的类别(像我们先前的Iron和Fe例子)。相似地,散射图可帮助点外线,以便你更近距离调查(并在需要时删除)。
私有软件
vwin德赢娱乐官网多家公司用专利软件交换数据解析软件大都旨在使数据清理对非数据保存用户更直截了当外头有数吨应用物(其中许多是面向不同行业和任务定制的),我们不在此列但我们鼓励你去看看有什么可用启动使用免费开源工具受人欢迎者包括打开Refine并三法特.
你会发现更彻底比较本指南中某些最佳数据清理工具.
终极思想
vwin德赢娱乐官网数据清理可能是数据分析过程最重要的部分vwin德赢娱乐官网良好的数据卫生并不只是数据解析良好实践维护并定期更新数据vwin德赢娱乐官网净数据核心原则数据分析广度数据科学领域
文章中,我们学到
- vwin德赢娱乐官网干净数据对数据分析极为重要:使用脏数据会导致有缺陷的洞察力句子上写道 归并 垃圾排出
- 数据清理耗时 :重大时空投资数据分析师从60-80%的时间清理数据中 花到任何地方
- 数据清理过程复杂数据清理指消除不必要的观察、外部线程、修复结构错误、规范化、处理缺失信息并验证结果这不是快速或人工作业
- 外头有工具帮助你免恐惧工具MSExcel和Python编程语言帮助清理数据还有许多专利软件工具可用
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