使用正确的数据清理策略获得更好的结果 [+5 工具]

想知道如何为数据分析获取可靠且一致的数据？ 立即实施这些数据清理策略！

您的业​​务决策依赖于数据分析洞察力。 同样，从输入数据集得出的见解依赖于源数据的质量。 低质量、不准确、垃圾和不一致的数据源是数据科学和数据分析行业面临的严峻挑战。

因此，专家们提出了解决方法。 此解决方法是数据清理。 它使您免于做出会损害业务而不是改进业务的数据驱动决策。

继续阅读以了解成功的数据科学家和分析师使用的最佳数据清理策略。 此外，探索可以为即时数据科学项目提供干净数据的工具。

什么是数据清理？

数据质量有五个维度。 通过遵循数据质量策略来识别和纠正输入数据中的错误称为数据清理。

该五维标准的质量参数为：

#1。 完整性

此质量控制参数可确保输入数据具有数据科学项目所需的所有参数、标题、行、列、表格等。

#2。 准确性

一种数据质量指标，表示数据接近输入数据的真实值。 当您遵循所有统计标准进行调查或收集数据时，数据可能具有真正的价值。

#3。 有效性

该参数数据科学表明数据符合您设置的业务规则。

#4。 均匀性

一致性确认数据是否包含统一的内容。 例如，美国的能源消耗调查数据应包含英制计量系统的所有单位。 如果在同一个调查中对某些内容使用公制，那么数据就不统一了。

#5。 一致性

一致性确保表、数据模型和数据集之间的数据值一致。 在跨系统移动数据时，您还需要密切监视此参数。

简而言之，将上述质量控制流程应用于原始数据集并在将数据提供给商业智能工具之前清理数据。

数据清理的重要性

就像那样，您不能在糟糕的互联网带宽计划上运行您的数字业务； 当数据质量不可接受时，您无法做出明智的决策。 如果您尝试使用垃圾和错误的数据来做出业务决策，您将看到收入损失或投资回报率 (ROI) 不佳。

根据 Gartner 关于数据质量差及其后果的报告，该智囊团发现一家企业面临的平均损失为 1290 万美元。 这只是为了依赖错误的、伪造的和垃圾数据来做决定。

同一份报告表明，在美国各地使用不良数据会使该国每年损失 3 万亿美元，损失惊人。

如果您向 BI 系统提供垃圾数据，那么最终的洞察力肯定是垃圾。

因此，您必须清理原始数据以避免金钱损失，并从数据分析项目中做出有效的业务决策。

数据清理的好处

#1。 避免金钱损失

通过清理输入数据，您可以使您的公司免于因不合规或客户流失而受到的经济损失。

#2。 做出重大决定

高质量和可操作的数据提供了深刻的见解。 这些见解可帮助您做出有关产品营销、销售、库存管理、定价等方面的出色业务决策。

#3。 获得超越竞争对手的优势

如果您比竞争对手更早地选择数据清理，您将受益于成为行业中的快速行动者。

#4。 让项目高效

简化的数据清理流程提高了团队成员的信心水平。 因为他们知道数据是可靠的，所以他们可以更专注于数据分析。

#5。 节省资源

清理和修整数据可减小整个数据库的大小。 因此，您通过消除垃圾数据来清理数据库存储空间。

清理数据的策略

标准化视觉数据

数据集将包含多种类型的字符，如文本、数字、符号等。您需要对所有文本应用统一的文本大写格式。 确保符号采用正确的编码，如 Unicode、ASCII 等。

例如，大写的术语 Bill 表示一个人的名字。 相反，账单或账单意味着交易的收据； 因此，适当的大写格式至关重要。

删除复制数据

重复的数据会混淆 BI 系统。 因此，图案将变得倾斜。 因此，您需要从输入数据库中清除重复的条目。

重复项通常来自人工数据输入过程。 如果您可以自动化原始数据输入过程，则可以从根本上消除数据复制。

修复不需要的异常值

异常值是不在数据模式内的异常数据点，如上图所示。 真正的异常值是可以的，因为它们可以帮助数据科学家发现调查缺陷。 但是，如果异常值来自人为错误，那就是一个问题。

您必须将数据集放在图表或图形中以查找异常值。 如果发现任何问题，请调查来源。 如果来源是人为错误，请删除离群值数据。

关注结构数据

它主要是查找和修复数据集中的错误。

例如，数据集包含一列美元和许多其他货币列。 如果您的数据是针对美国受众的，请将其他货币转换为等值的美元。 然后，将所有其他货币替换为美元。

扫描您的数据

从数据仓库下载的庞大数据库可能包含数千个表。 您可能不需要数据科学项目的所有表格。

所以，在拿到数据库之后，你必须要写一个脚本来定位你需要的数据表。 一旦了解这一点，您就可以删除不相关的表并最小化数据集的大小。

这最终将导致更快的数据模式发现。

清理云上的数据

如果您的数据库使用写时模式方法，您需要将其转换为读时模式。 这将能够直接在云存储上进行数据清理，并提取经过格式化、有组织且准备分析的数据。

翻译外语

如果您在全球范围内进行调查，您可以期望原始数据中包含外语。 您必须将包含外语的行和列翻译成英语或您喜欢的任何其他语言。 为此，您可以使用计算机辅助翻译 (CAT) 工具。

逐步数据清理

#1。 定位关键数据字段

数据仓库包含数 TB 的数据库。 每个数据库可以包含几列到几千列数据。 现在，您需要查看项目目标并相应地从此类数据库中提取数据。

如果您的项目研究的是美国居民的电子商务购物趋势，那么在同一工作簿中收集线下零售商店的数据将无济于事。

#2。 组织数据

从数据库中找到重要的数据字段、列标题、表格等后，以有组织的方式整理它们。

#3。 清除重复项

从数据仓库收集的原始数据将始终包含重复条目。 您需要找到并删除这些副本。

#4。 消除空值和空格

某些列标题及其相应的数据字段可能不包含任何值。 您需要删除那些列标题/字段或将空白值替换为正确的字母数字值。

#5。 执行精细格式化

数据集可能包含不必要的空格、符号、字符等。您需要使用公式对它们进行格式化，以便整个数据集在单元格大小和跨度方面看起来统一。

#6。 标准化流程

您需要创建数据科学团队成员可以遵循并在数据清理过程中履行职责的 SOP。 它必须包括以下内容：

• 原始数据收集频率
• 原始数据存储和维护主管
• 洁面频率
• 清洁数据存储和维护主管

数据清理工具

以下是一些流行的数据清理工具，可以在您的数据科学项目中为您提供帮助：

赢纯

如果您正在寻找一款可以让您准确快速地清理和清理数据的应用程序，WinPure 是一个可靠的解决方案。 这个行业领先的工具提供了具有无与伦比的速度和精度的企业级数据清理工具。

由于它旨在为个人用户和企业服务，因此任何人都可以毫无困难地使用它。 该软件使用高级数据分析功能来分析数据的类型、格式、完整性和价值以进行质量检查。 其强大而智能的数据匹配引擎可以选择具有最少错误匹配的完美匹配。

除了上述功能外，WinPure 还为所有数据、组匹配和非匹配提供了惊人的视觉效果。

它还充当合并工具，将重复记录合并以生成可以保留所有当前值的主记录。 此外，您可以使用此工具定义主记录选择规则并立即删除所有记录。

打开精炼

OpenRefine 是一种免费的开源工具，可帮助您将杂乱的数据转换为可用于 Web 服务的干净格式。 它使用分面来清理大型数据集，并对过滤后的数据集视图进行操作。

借助强大的启发式方法，该工具可以合并相似的值以消除所有不一致之处。 它提供协调服务，因此用户可以将他们的数据集与外部数据库进行匹配。 此外，使用此工具意味着您可以在必要时返回到旧的数据集版本。

此外，用户可以在更新版本上重播操作历史记录。 如果您担心数据安全，OpenRefine 是您的正确选择。 它会清理您机器上的数据，因此不会为此将数据迁移到云端。

Trifacta 设计师云

虽然数据清理可能很复杂，但 Trifacta Designer Cloud 可以让您轻松完成。 它使用一种新颖的数据准备方法进行数据清理，以便组织可以从中获得最大价值。

其用户友好的界面使非技术用户能够清理和擦洗数据以进行复杂的分析。 现在，企业可以利用 Trifacta Designer Cloud 的 ML 支持的智能建议，对数据做更多的事情。

更重要的是，他们将需要在此过程中投入更少的时间，同时不得不处理更少的错误。 它要求您使用更少的资源来从分析中获得更多收益。

云鸟

您是 Salesforce 用户，担心所收集数据的质量吗？ 使用Cloudingo清理客户数据，只拥有必要的数据。 此应用程序通过重复数据删除、导入和迁移等功能使管理客户数据变得容易。

在这里，您可以使用可自定义的过滤器和规则来控制记录合并并标准化数据。 删除无用和不活动的数据，更新缺失的数据点，并确保美国邮寄地址的准确性。

此外，企业可以安排 Cloudingo 自动删除重复数据，这样您就可以始终访问干净的数据。 保持数据与 Salesforce 同步是该工具的另一个重要功能。 有了它，您甚至可以将 Salesforce 数据与存储在电子表格中的信息进行比较。

缩放信息

ZoomInfo 是一家数据清理解决方案提供商，有助于提高团队的生产力和效率。 由于此软件向公司 CRM 和 MAT 提供无重复数据，因此企业可以获得更多利润。

它通过删除所有昂贵的重复数据来简化数据质量管理。 用户还可以使用 ZoomInfo 保护他们的 CRM 和 MAT 周边。 它可以通过自动重复数据删除、匹配和规范化在几分钟内清理数据。

该应用程序的用户可以享受对匹配标准和合并结果的灵活性和控制。 它通过标准化任何类型的数据来帮助您构建具有成本效益的数据存储系统。

最后的话

您应该关注数据科学项目中输入数据的质量。 它是机器学习 (ML)、基于 AI 自动化的神经网络等大型项目的基本提要。如果提要有问题，请考虑此类项目的结果。

因此，您的组织需要采用经过验证的数据清理策略并将其作为标准操作程序 (SOP) 实施。 因此，输入数据的质量也会提高。

如果您的项目、市场营销和销售工作很忙，最好将数据清理部分留给专家。 专家可以是上述任何一种数据清理工具。

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