5 cruciale stappen voor effectieve gegevensopschoning
I write about fintech, data, and everything around it
Het opschonen van gegevens is een zeer belangrijke eerste stap vanhet opzetten van een data-analysestrategie. Als u weet hoe u uw gegevens moet opschonen, kunt u talloze uren besparen en zelfs voorkomen dat u ernstige fouten maakt door de verkeerde gegevens te selecteren om uw analyse voor te bereiden, of erger nog, de verkeerde conclusies te trekken. Leer de 5 essentiële stappen voor effectieve gegevensopschoning.
Gegevens zijn macht. Het is een van de kostbaarste bronnen die we hebben, maar velen begrijpen niet hoe ze het op de juiste manier moeten gebruiken. De mogelijkheid om informatie te verzamelen en te verwerken is nu algemeen beschikbaar voor iedereen. In onze race om meer ‘big data’ te creëren, mogen we echter niet uit het oog verliezen dat ruwe data op zichzelf niets bijzonders betekenen. Om gebruik te kunnen maken van data, moeten we deze eerst analyseren en daarnaar handelen.
En het opschonen van gegevens is de eerste stap van elk gegevensanalysewerk en kan tot 80% van uw tijd in beslag nemen. Het selecteren van de verkeerde gegevens kan uw tijd verspillen en zelfs ernstige fouten en verkeerde conclusies veroorzaken als u niet voorzichtig bent bij het selecteren van de juiste gegevens om uw gegevens voor te bereiden en te analyseren.
Gegevens opschonen: Inleiding
Het opschonen van gegevens is een proces waarbij gegevens handmatig of automatisch worden voorbereid met de bedoeling de kwaliteit ervan te verbeteren en geschikt te maken voor analyse. Het gaat om het identificeren en verwerken van ongeldige, onvolledige of inconsistente gegevens. Het opschonen van gegevens is een noodzakelijke stap in elk gegevensanalyseproject. Alteryx is een populaire tool voor gegevensanalyse en gegevenswetenschap tegenwoordig gebruikt, Alteryx-training certificering van een gerenommeerd instituut kan zeker een waardevol bezit zijn.
Er zijn veel verschillende benaderingen voor het opschonen van gegevens. Het belangrijkste is om systematisch en consistent te zijn in je aanpak. Hier volgen enkele praktische tips voor het opschonen van gegevens:
Identificeer de bron van uw gegevens: Dit zal u helpen bepalen wat voor soort reiniging nodig is.
Documenteer alles: Houd bij welke stappen u neemt om uw gegevens op te schonen. Dit kan je helpen bij het werk dat je hebt gedaan. Het is ook handig als u later terug moet gaan om wijzigingen aan te brengen.
Wees consistent: Gebruik dezelfde methode om ontbrekende waarden, uitschieters, etc. in uw hele dataset te behandelen.
5 kritieke methoden voor effectieve gegevensopschoning
Om ervoor te zorgen dat u geen verkeerde conclusies trekt, volgt u de 5 essentiële stappen voor effectieve gegevensopschoning.
1. Gegevensformattering
De eerste stap bij het opschonen van gegevens is het beoordelen van de kwaliteit van uw gegevens. Dit omvat het controleren op ontbrekende waarden, onjuiste waarden en inconsistenties in de indeling van uw gegevens. Zodra u deze problemen heeft geïdentificeerd, kunt u beginnen met het opschonen van uw gegevens door correcties en opmaakwijzigingen aan te brengen.
Er zijn een paar verschillende manieren om uw gegevens op te maken. Een gebruikelijke methode is om alle waarden om te zetten in kleine letters. Dit zorgt ervoor dat er geen inconsistenties zijn tussen verschillende spellingen van hetzelfde woord. Een andere optie is om datums te standaardiseren zodat ze allemaal hetzelfde formaat hebben. Dit maakt het gemakkelijker om berekeningen op datums uit te voeren, zoals het vinden van het verschil tussen twee datums.
Nadat u alle benodigde opmaakwijzigingen hebt aangebracht, moet u uw gegevens in een nieuw bestand opslaan.
2. Gegevensinvoer
Gegevensinvoer is een van de belangrijkste stappen bij het opschonen van gegevens. Gegevensinvoer kan handmatig of via een geautomatiseerd proces worden gedaan. Bij het kiezen van een gegevensinvoermethode is het belangrijk om rekening te houden met de nauwkeurigheid en efficiëntie van de methode.
Handmatige gegevensinvoer is vaak nauwkeuriger dan geautomatiseerde methoden, maar kan erg tijdrovend zijn. Geautomatiseerde methoden, zoals scannen of het gebruik van optische tekenherkenning, kunnen sneller zijn, maar zijn vaak minder nauwkeurig.
Het is belangrijk om gegevens te valideren nadat deze zijn ingevoerd om er zeker van te zijn dat ze volledig en nauwkeurig zijn. Fouten bij het invoeren van gegevens kunnen onnauwkeurigheden in uw dataset introduceren die kunnen leiden tot onjuiste resultaten.
Om fouten te voorkomen, kunt u het beste meerdere methoden voor gegevensinvoer gebruiken en ervoor zorgen dat getraind personeel de gegevens controleert op juistheid. Door deze stappen te nemen, kunt u ervoor zorgen dat uw dataset schoon en nauwkeurig is.
3. Gegevensnormalisatie
Gegevensnormalisatie is het proces van het organiseren van gegevens zodat deze effectief in een database kunnen worden gebruikt. Het doel van gegevensnormalisatie is het verminderen van redundantie en het verbeteren van de efficiëntie van gegevensopslag. Normalisatie omvat meestal het opsplitsen van gegevens in meerdere tabellen, die elk een specifiek type informatie bevatten. Een klantendatabase kan bijvoorbeeld aparte tabellen hebben voor klantinformatie, bestelinformatie en productinformatie.
Normalisatie begint vaak met het identificeren van de verschillende soorten gegevens die in een database zijn opgeslagen. Dit kan worden gedaan door naar de verschillende velden in elke tabel te kijken en te bepalen wat voor soort informatie ze bevatten. Zodra de verschillende soorten gegevens zijn geïdentificeerd, kunnen ze worden gegroepeerd in afzonderlijke tabellen. Elke tabel zou dan slechts één type informatie moeten bevatten.
Een belangrijk ding om in gedachten te houden bij het normaliseren van gegevens is dat alle relaties tussen de verschillende gegevens moeten worden onderhouden.
4. Gegevenstransformatie
Datatransformatie is de procedure waarbij gegevens vanuit één formaat worden geconverteerd Algemene datatransformatietaken zijn onder meer:
- Gegevens van een relationele database naar een plat bestand converteren
- Gegevens converteren van een plat bestand naar een relationele database
- Gegevens converteren van het ene type tekencodering naar het andere (bijv. ASCII naar UTF-8)
- Datums converteren van het ene formaat naar het andere (bijv. MM/DD/JJJJ naar JJJJ-MM-DD)
- Normaliseren of standaardiseren van gegevenswaarden (bijv. alle telefoonnummers converteren naar het E.164-formaat)
Er zijn veel verschillende tools en technieken die kunnen worden gebruikt voor datatransformatie, afhankelijk van de specifieke behoeften van het project. Enkele voorbeelden van beschikbare tools staan hieronder vermeld: -Scripttalen (bijv. Python, Ruby en Groovy) -XSLT-stylesheets -Databases (bijv. SQL) -XML-transformaties (bijv. XSLT) -JavaScript (bijv. met Node.js) -CSV transformatietools -RDBMS-manipulatie van metagegevens Een gebruikelijke aanpak is het gebruik van een scripttaal om transformatieregels te schrijven en uit te voeren. Als de gegevens bijvoorbeeld moeten worden genormaliseerd, kan een set scripts worden geschreven die elk specifiek geval zal afhandelen (bijvoorbeeld het gegevensformaat, het aantal items per rij, enz.). Er zijn een aantal open source-frameworks die kunnen helpen bij deze taak, waaronder Apache NiFi.
5. Gegevensaggregatie
Gegevensaggregatie is het proces van het combineren van gegevens uit meerdere bronnen tot één gegevensset. Het doel van data-aggregatie is om het gemakkelijker te maken om grote datasets te analyseren door de hoeveelheid te verwerken data te verminderen.
Er zijn een paar verschillende methoden die kunnen worden gebruikt voor gegevensaggregatie, waaronder:
- Middelen: het gemiddelde nemen van meerdere waarden
- Sampling: het selecteren van een subset van datapunten uit een grotere dataset
- Samenvoegen: het combineren van twee of meer datasets tot één dataset
De methode die u gebruikt, is afhankelijk van het type gegevens waarmee u werkt en uw analysedoelen. Een veelgemaakte fout bij het aggregeren van gegevens is de veronderstelling dat alle waarden even belangrijk zijn, terwijl sommige waarden representatiever zijn dan andere. Het is belangrijk om zorgvuldig te overwegen welke methode het beste bij uw behoeften past voordat u uw gegevens samenvoegt.
Het gemiddelde, of de gemiddelde waarde in een voorbeeldgegevensset, is de som van alle waarden gedeeld door het aantal waarden. Het gemiddelde is de meest gebruikelijke maatstaf voor centrale tendens en wordt gebruikt wanneer gegevens de neiging hebben symmetrisch te zijn rond een centrale waarde. Met andere woorden, het is het getal dat het middelpunt vertegenwoordigt tussen alle waarden in uw dataset. Het gemiddelde kan worden berekend met of zonder uitschieters.
Conclusie
Het opschonen van gegevens is een belangrijke stap in elk gegevensanalyseproces. Het is belangrijk om de verschillende methoden voor het opschonen van gegevens te begrijpen en wanneer u deze moet gebruiken. Door de stappen in dit artikel te volgen, kunt u ervoor zorgen dat uw gegevens schoon zijn en klaar voor analyse.
Bij Zuci Systems helpen we bedrijven van elke omvang om trends en statistieken te onthullen die verloren zijn gegaan in hun massa aan informatie met onze diensten op het gebied van gegevenswetenschap en -analyse. We helpen bedrijven hun bedrijfsstrategie aan te passen en te voorspellen wat de toekomst biedt voor hun bedrijf – heel snel. Boek een demo en verander de manier waarop u gegevens analyseert!
