كيف تتحقق من أن بياناتك نظيفة كما ينبغي؟
Come verificare che i dati siano puliti?
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.
Il processo di pulizia dei dati prevede diverse fasi per identificare e correggere le voci problematiche. Il primo passo consiste nell'analizzare i dati per identificare gli errori. Ciò può comportare l'uso di strumenti di analisi qualitativa che utilizzano regole, modelli e vincoli per identificare i valori non validi. Il passo successivo consiste nel rimuovere o correggere gli errori.
La pulizia dei dati prevede alcuni passaggi comuni, tra cui la correzione di:
Dati duplicati: eliminazione di informazioni duplicate
Dati irrilevanti: identificazione di campi fondamentali per l'analisi specifica ed eliminazione dei dati irrilevanti dall'analisi
Outlier: gli outlier possono incidere profondamente nella prestazione dei modelli; bisogna pertanto identificarli e agire in modo opportuno
Dati mancanti: segnalazione e imputazione dei dati mancanti
Errori strutturali: correzione di errori tipografici e altre incoerenze, rendendo i dati conformi a un modello comune o convenzione