پاک‌سازی داده ها

data cleaning

بینش و تجزیه‌وتحلیل‌های درست فقط زمانی به دست می‌آیند که داده‌های شما باکیفیت باشند، در غیر این صورت، تجزیه‌وتحلیل‌ها بی‌فایده خواهند بود. پاک‌سازی داده‌ها که به آن پالایش داده‌ها نیز گفته می‌شود، یکی از مهم‌ترین اقداماتی است که به شما کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌های باکیفیت تصمیمات درستی اتخاذ کنید.

پاک‌سازی داده‌ها چیست؟

پاک‌سازی داده‌ها فرایند اصلاح یا حذف داده‌های نادرست، خراب، فرمت اشتباه، تکراری یا ناقص در مجموعه‌ای از داده‌ها است. این امکان وجود دارد که هنگام ترکیب چندین منبع داده، داده‌ها تکرار شوند یا به ‌اشتباه برچسب‌گذاری شوند. اگر داده‌ها نادرست باشند، نمی‌توان به نتایج و الگوریتم‌ها اعتماد کرد، حتی اگر درست به نظر برسند. مراحل دقیقی برای پاک‌سازی داده‌ها وجود ندارد، زیرا این فرایند از مجموعه‌ای به مجموعه دیگر متفاوت خواهد بود؛ بااین‌حال، بسیار مهم است که یک الگو برای فرایند پاک‌سازی داده‌های خود ایجاد کنید تا هر بار از انجام صحیح این فرایند اطمینان حاصل کنید.

تفاوت بین پاک‌سازی داده‌ها و تبدیل داده‌ها چیست؟

پاک‌سازی داده‌ها فرایندی است که در آن داده‌هایی که به مجموعه‌داده‌های شما تعلق ندارند، حذف می‌شوند. تبدیل داده فرایند تبدیل داده‌ها از یک فرمت یا ساختار به فرمت دیگر است.

فرایند پاک‌سازی داده‌ها چگونه انجام می‌شود؟

ممکن است تکنیک‌های مورداستفاده برای پاک‌سازی داده‌ها بسته به نوع داده‌هایی که سازمان شما ذخیره می‌کند متفاوت باشد؛ بااین‌حال، می‌توانید این مراحل پایه را دنبال کنید:

مرحله یک: مشاهدات تکراری یا نامربوط را حذف کنید

مشاهدات ناخواسته از جمله مشاهدات تکراری یا نامربوط را از مجموعه‌داده‌های خود حذف کنید. مشاهدات تکراری اغلب در طول جمع‌آوری داده‌ها رخ می‌دهند. وقتی از منابع مختلفی برای جمع‌آوری داده‌ها استفاده می‌کنید یا داده‌ها را از مشتریان بخش‌های مختلف جمع‌آوری می‌کنید، این امکان وجود دارد که داده‌ها تکرار شوند. جلوگیری از تکرار داده‌ها یکی از مهم‌ترین مراحلی است که در این فرایند باید در نظر گرفته شود. مشاهدات نامربوط، مشاهداتی هستند که در تجزیه‌وتحلیل مشکلی خاص به کار نمی‌آیند. به‌عنوان‌مثال، اگر می‌خواهید داده‌های مربوط به مشتریان قرن را تجزیه‌وتحلیل کنید، مجموعه‌داده‌های سال‌های قبل‌تر نامربوط هستند و باید حذف شوند. این کار می‌تواند تجزیه‌وتحلیل را کارآمدتر کند، شما را بر روی هدف اصلی متمرکز کند و همچنین یک مجموعه‌داده قابل مدیریت و مؤثرتر ایجاد کند.

مرحله  دو : رفع خطاهای ساختاری

خطاهای ساختاری هنگام سنجش یا انتقال داده‌ها رخ می‌دهند، زمانی که با نام‌گذاری‌های عجیب، اشتباهات تایپی یا استفاده از حروف بزرگ به طور نامناسب مواجه می‌شوید. این ناهماهنگی‌ها می‌توانند باعث برچسب‌گذاری اشتباه دسته‌بندی یا رده‌بندی‌ها شوند.

مرحله سه: داده‌های پرت ناخواسته را اصلاح کنید

اغلب، مشاهداتی وجود دارند که در یک نگاه می‌توان متوجه شد که با دیگر داده‌های هم گروه مطابقت ندارند. با حذف داده‌های پرت می‌توانید کارایی سایر داده‌هایی را که با آن‌ها کار می‌کنید، افزایش دهید. بااین‌حال، به یاد داشته باشید که وجود یک داده پرت، صرفاً به معنی نادرست بودن آن نیست. در این مرحله باید داده‌های پرت را اعتبارسنجی کنید و اگر ثابت شد که یک داده پرت به تجزیه‌وتحلیل ارتباطی ندارد، آن را حذف کنید.

مرحله چهار: داده‌های گمشده را مدیریت کنید

شما نمی‌توانید داده‌های گمشده را نادیده بگیرید، زیرا بسیاری از الگوریتم‌ها مقادیر گمشده را نمی‌پذیرند. چند راه برای مقابله با داده‌های گمشده وجود دارد. هیچ‌کدام از این راه‌ها بهینه نیستند، اما می‌توان آن‌ها در نظر گرفت:

  1. به‌عنوان اولین راه، می‌توانید داده‌های گمشده را کنار بگذارید. انجام این کار باعث حذف یا ازدست‌رفتن اطلاعات می‌شود؛ بنابراین، قبل از حذف آن‌ها به این موضوع توجه داشته باشید.
  2. به‌عنوان راه دوم، می‌توانید داده‌های گمشده را بر اساس دیگر مشاهدات وارد کنید. با انجام این کار احتمال ازبین‌رفتن یکپارچگی داده‌ها وجود دارد، زیرا ممکن است به‌جای مشاهدات حقیقی، بر اساس فرضیات عمل کنید.
  3. به‌عنوان راه آخر، می‌توانید روش استفاده از داده‌ها را تغییر دهید تا به طور مؤثر با مقادیر گمشده کنار بیایید.

مرحله پنج: اعتبارسنجی و پرسش‌وپاسخ

در پایان فرایند پاک‌سازی داده‌ها، باید بتوانید به‌عنوان بخشی از اعتبارسنجی اولیه به این سؤالات پاسخ دهید:

آیا داده‌ها منطقی هستند؟

آیا داده‌ها از قوانین مناسب در حوزه خود پیروی می‌کنند؟

آیا این فرایند نظریه کاری شما را اثبات یا رد می‌کند، یا بینش واضح‌تری را در اختیار شما قرار می‌دهد؟

آیا می‌توانید روندهایی را در داده‌ها پیدا کنید تا به شما در شکل‌گیری نظریه بعدی کمک کنند؟

در غیر این صورت، آیا دلیل آن مشکل کیفی داده است؟

وجود داده‌های اشتباه و به دنبال آن نتیجه‌گیری نادرست می‌تواند نشان‌دهنده استراتژی و تصمیم‌گیری ضعیف کسب‌وکار شما باشد؛ بنابراین، بهتر است داده‌های باکیفیت را جمع‌آوری کنید.تا بتوانید تصمیم گیری داده محور درستی اتخاذ کنید.

داده‌های باکیفیت

تعیین کیفیت داده‌ها مستلزم بررسی ویژگی‌های آن‌ها است. سازمان باید باتوجه‌ به اولویت‌های خود و برنامه‌هایی که دارد، داده‌ها را ارزیابی کند.

5 ویژگی داده باکیفیت

  1. اعتبار: میزان انطباق داده‌های شما با قوانین یا محدودیت‌های تجاری تعریف شده.
  2. صحت: مطمئن شوید که داده‌های شما به مقادیر حقیقی نزدیک هستند.
  3. کامل بودن: تمامیتی که همه داده‌های موردنیاز باید داشته باشند.
  4. سازگاری: مطمئن شوید که داده‌های شما در یک مجموعه‌داده یکسان و یا در چندین مجموعه‌داده سازگار قرار دارند.
  5. یکپارچگی: با استفاده از همان واحد سنجش می‌توان یکنواختی داده‌ها را مشخص کرد.

مزایای پاک‌سازی داده‌ها

به‌طورکلی، داده‌های تمیز بهره‌وری را افزایش می‌دهند و به شما این امکان را می‌دهند تا در تصمیمات خود از اطلاعات باکیفیت استفاده کنید. مزایای پاک‌سازی داده‌ها عبارت‌اند از:

  • حذف خطاها هنگام به‌کارگیری چندین منبع داده
  • خطاهای کمتر که موجب جلب رضایت مشتریان و کارمندان می‌شود.
  • امکان ترسیم توابع مختلف و آنچه که داده‌های شما برای انجام آن در نظر گرفته شده‌اند.
  • نظارت بر خطاها و گزارش‌دهی بهتر به پیداکردن منشأ خطاها و رفع مشکل داده‌های نادرست کمک می‌کنند.

استفاده از ابزارها جهت پاک‌سازی داده‌ها به به‌کارگیری شیوه‌های تجاری کارآمدتر و تصمیم‌گیری سریع‌تر کمک می‌کند

به اشتراک بگذارید

اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در email
اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در telegram

یک قدم تا داده محوری

کافیست اطلاعات تماس خود را وارد کنید. ما با شما تماس خواهیم گرفت.

یک قدم تا داده محوری فاصله دارید

کافیست فرم زیر را تکمیل کنید.