كيف تتحقق من أن بياناتك نظيفة كما ينبغي؟
How Do You Validate Your Data is Clean?
تستلزم عملية تنظيف البيانات عدة خطوات لتحديد إدخالات المشكلة وإصلاحها. الخطوة الأولى هي تحليل البيانات لتحديد الأخطاء. قد يتضمن ذلك استخدام أدوات التحليل النوعي التي تعتمد على القواعد والأنماط والقيود لتحديد القيم غير الصالحة. الخطوة التالية هي إزالة الأخطاء أو تصحيحها.
تتضمن الخطوات الشائعة لتنظيف البيانات علاج كل من:
البيانات المكررة: إسقاط المعلومات المكررة.
البيانات غير ذات الصلة: تحديد الحقول المهمة لإجراء تحليل معين وإسقاط البيانات غير ذات الصلة من التحليل.
القيم المتطرفة: يمكن أن تؤثر القيم المتطرفة جذريًا في أداء النموذج، لذا تُحدد القيم المتطرفة والإجراء المناسب.
البيانات المفقودة: تمييز البيانات المفقودة بعلامة وإسقاطها أو تنسيبها.
الأخطاء الهيكلية: تصحيح الأخطاء المطبعية وغيرها من التناقضات، وجعل البيانات متوافقة مع نمط أو اصطلاح شائع.
The data cleansing process entails several steps to identify and fix problem entries. The first step is to analyze the data to identify errors. This may involve using qualitative analysis tools that use rules, patterns, and constraints to identify invalid values. The next step is to remove or correct errors.
Common data cleaning steps include remediating:
Duplicate data: Drop duplicate information
Irrelevant data: Identify critical fields for the particular analysis and drop irrelevant data from the analysis
Outliers: Outliers can dramatically affect model performance, so identify outliers and determine appropriate action
Missing data: Flag and drop or impute missing data
Structural errors: Correct typographical errors and other inconsistencies, and make data conform to a common pattern or convention