How Do You Validate Your Data is Clean?
Come verificare che i dati siano puliti?
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
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