使用正確的數據清理策略獲得更好的結果 [+5 工具]

想知道如何為數據分析獲取可靠且一致的數據？ 立即實施這些數據清理策略！

您的業務決策依賴於數據分析洞察力。 同樣，從輸入數據集得出的見解依賴於源數據的質量。 低質量、不准確、垃圾和不一致的數據源是數據科學和數據分析行業面臨的嚴峻挑戰。

因此，專家們提出了解決方法。 此解決方法是數據清理。 它使您免於做出會損害業務而不是改進業務的數據驅動決策。

繼續閱讀以了解成功的數據科學家和分析師使用的最佳數據清理策略。 此外，探索可以為即時數據科學項目提供乾淨數據的工具。

什麼是數據清理？

數據質量有五個維度。 通過遵循數據質量策略來識別和糾正輸入數據中的錯誤稱為數據清理。

該五維標準的質量參數為：

#1。 完整性

此質量控制參數可確保輸入數據具有數據科學項目所需的所有參數、標題、行、列、表格等。

#2。 準確性

一種數據質量指標，表示數據接近輸入數據的真實值。 當您遵循所有統計標准進行調查或收集數據時，數據可能具有真正的價值。

#3。 有效性

該參數數據科學表明數據符合您設置的業務規則。

#4。 均勻性

一致性確認數據是否包含統一的內容。 例如，美國的能源消耗調查數據應包含英制計量系統的所有單位。 如果在同一個調查中對某些內容使用公制，那麼數據就不統一了。

#5。 一致性

一致性確保表、數據模型和數據集之間的數據值一致。 在跨系統移動數據時，您還需要密切監視此參數。

簡而言之，將上述質量控制流程應用於原始數據集並在將數據提供給商業智能工具之前清理數據。

數據清理的重要性

就像那樣，您不能在糟糕的互聯網帶寬計劃上運行您的數字業務； 當數據質量不可接受時，您無法做出明智的決策。 如果您嘗試使用垃圾和錯誤的數據來做出業務決策，您將看到收入損失或投資回報率 (ROI) 不佳。

根據 Gartner 關於數據質量差及其後果的報告，該智囊團發現一家企業面臨的平均損失為 1290 萬美元。 這只是為了依賴錯誤的、偽造的和垃圾數據來做決定。

同一份報告表明，在美國各地使用不良數據會使該國每年損失 3 萬億美元，損失驚人。

如果您向 BI 系統提供垃圾數據，那麼最終的洞察力肯定是垃圾。

因此，您必須清理原始數據以避免金錢損失，並從數據分析項目中做出有效的業務決策。

數據清理的好處

#1。 避免金錢損失

通過清理輸入數據，您可以使您的公司免於因不合規或客戶流失而受到的經濟損失。

#2。 做出重大決定

高質量和可操作的數據提供了深刻的見解。 這些見解可幫助您做出有關產品營銷、銷售、庫存管理、定價等方面的出色業務決策。

#3。 獲得超越競爭對手的優勢

如果您比競爭對手更早地選擇數據清理，您將受益於成為行業中的快速行動者。

#4。 讓項目高效

簡化的數據清理流程提高了團隊成員的信心水平。 因為他們知道數據是可靠的，所以他們可以更專注於數據分析。

#5。 節省資源

清理和修整數據可減小整個數據庫的大小。 因此，您通過消除垃圾數據來清理數據庫存儲空間。

清理數據的策略

標準化視覺數據

數據集將包含多種類型的字符，如文本、數字、符號等。您需要對所有文本應用統一的文本大寫格式。 確保符號採用正確的編碼，如 Unicode、ASCII 等。

例如，大寫的術語 Bill 表示一個人的名字。 相反，賬單或賬單意味著交易的收據； 因此，適當的大寫格式至關重要。

刪除複製數據

重複的數據會混淆 BI 系統。 因此，圖案將變得傾斜。 因此，您需要從輸入數據庫中清除重複的條目。

重複項通常來自人工數據輸入過程。 如果您可以自動化原始數據輸入過程，則可以從根本上消除數據複製。

修復不需要的異常值

異常值是不在數據模式內的異常數據點，如上圖所示。 真正的異常值是可以的，因為它們可以幫助數據科學家發現調查缺陷。 但是，如果異常值來自人為錯誤，那就是一個問題。

您必須將數據集放在圖表或圖形中以查找異常值。 如果發現任何問題，請調查來源。 如果來源是人為錯誤，請刪除離群值數據。

關注結構數據

它主要是查找和修復數據集中的錯誤。

例如，數據集包含一列美元和許多其他貨幣列。 如果您的數據是針對美國受眾的，請將其他貨幣轉換為等值的美元。 然後，將所有其他貨幣替換為美元。

掃描您的數據

從數據倉庫下載的龐大數據庫可能包含數千個表。 您可能不需要數據科學項目的所有表格。

所以，在拿到數據庫之後，你必須要寫一個腳本來定位你需要的數據表。 一旦了解這一點，您就可以刪除不相關的表並最小化數據集的大小。

這最終將導致更快的數據模式發現。

清理雲上的數據

如果您的數據庫使用寫時模式方法，您需要將其轉換為讀時模式。 這將能夠直接在雲存儲上進行數據清理，並提取經過格式化、有組織且準備分析的數據。

翻譯外語

如果您在全球範圍內進行調查，您可以期望原始數據中包含外語。 您必須將包含外語的行和列翻譯成英語或您喜歡的任何其他語言。 為此，您可以使用計算機輔助翻譯 (CAT) 工具。

逐步數據清理

#1。 定位關鍵數據字段

數據倉庫包含數 TB 的數據庫。 每個數據庫可以包含幾列到幾千列數據。 現在，您需要查看項目目標並相應地從此類數據庫中提取數據。

如果您的項目研究的是美國居民的電子商務購物趨勢，那麼在同一工作簿中收集線下零售商店的數據將無濟於事。

#2。 組織數據

從數據庫中找到重要的數據字段、列標題、表格等後，以有組織的方式整理它們。

#3。 清除重複項

從數據倉庫收集的原始數據將始終包含重複條目。 您需要找到並刪除這些副本。

#4。 消除空值和空格

某些列標題及其相應的數據字段可能不包含任何值。 您需要刪除那些列標題/字段或將空白值替換為正確的字母數字值。

#5。 執行精細格式化

數據集可能包含不必要的空格、符號、字符等。您需要使用公式對它們進行格式化，以便整個數據集在單元格大小和跨度方面看起來統一。

#6。 標準化流程

您需要創建數據科學團隊成員可以遵循並在數據清理過程中履行職責的 SOP。 它必須包括以下內容：

• 原始數據收集頻率
• 原始數據存儲和維護主管
• 潔面頻率
• 清潔數據存儲和維護主管

數據清理工具

以下是一些流行的數據清理工具，可以在您的數據科學項目中為您提供幫助：

贏純

如果您正在尋找一款可以讓您準確快速地清理和清理數據的應用程序，WinPure 是一個可靠的解決方案。 這個行業領先的工具提供了具有無與倫比的速度和精度的企業級數據清理工具。

由於它旨在為個人用戶和企業服務，因此任何人都可以毫無困難地使用它。 該軟件使用高級數據分析功能來分析數據的類型、格式、完整性和價值以進行質量檢查。 其強大而智能的數據匹配引擎可以選擇具有最少錯誤匹配的完美匹配。

除了上述功能外，WinPure 還為所有數據、組匹配和非匹配提供了驚人的視覺效果。

它還充當合併工具，將重複記錄合併以生成可以保留所有當前值的主記錄。 此外，您可以使用此工具定義主記錄選擇規則並立即刪除所有記錄。

打開精煉

OpenRefine 是一種免費的開源工具，可幫助您將雜亂的數據轉換為可用於 Web 服務的干淨格式。 它使用分面來清理大型數據集，並對過濾後的數據集視圖進行操作。

借助強大的啟發式方法，該工具可以合併相似的值以消除所有不一致之處。 它提供協調服務，因此用戶可以將他們的數據集與外部數據庫進行匹配。 此外，使用此工具意味著您可以在必要時返回到舊的數據集版本。

此外，用戶可以在更新版本上重播操作歷史記錄。 如果您擔心數據安全，OpenRefine 是您的正確選擇。 它會清理您機器上的數據，因此不會為此將數據遷移到雲端。

Trifacta 設計師云

雖然數據清理可能很複雜，但 Trifacta Designer Cloud 可以讓您輕鬆完成。 它使用一種新穎的數據準備方法進行數據清理，以便組織可以從中獲得最大價值。

其用戶友好的界面使非技術用戶能夠清理和擦洗數據以進行複雜的分析。 現在，企業可以利用 Trifacta Designer Cloud 的 ML 支持的智能建議，對數據做更多的事情。

更重要的是，他們將需要在此過程中投入更少的時間，同時不得不處理更少的錯誤。 它要求您使用更少的資源來從分析中獲得更多收益。

雲鳥

您是 Salesforce 用戶，擔心所收集數據的質量嗎？ 使用Cloudingo清理客戶數據，只擁有必要的數據。 此應用程序通過重複數據刪除、導入和遷移等功能使管理客戶數據變得容易。

在這裡，您可以使用可自定義的過濾器和規則來控制記錄合併並標準化數據。 刪除無用和不活動的數據，更新缺失的數據點，並確保美國郵寄地址的準確性。

此外，企業可以安排 Cloudingo 自動刪除重複數據，這樣您就可以始終訪問乾淨的數據。 保持數據與 Salesforce 同步是該工具的另一個重要功能。 有了它，您甚至可以將 Salesforce 數據與存儲在電子表格中的信息進行比較。

縮放信息

ZoomInfo 是一家數據清理解決方案提供商，有助於提高團隊的生產力和效率。 由於此軟件向公司 CRM 和 MAT 提供無重複數據，因此企業可以獲得更多利潤。

它通過刪除所有昂貴的重複數據來簡化數據質量管理。 用戶還可以使用 ZoomInfo 保護他們的 CRM 和 MAT 周邊。 它可以通過自動重複數據刪除、匹配和規範化在幾分鐘內清理數據。

該應用程序的用戶可以享受對匹配標準和合併結果的靈活性和控制。 它通過標準化任何類型的數據來幫助您構建具有成本效益的數據存儲系統。

最後的話

您應該關注數據科學項目中輸入數據的質量。 它是機器學習 (ML)、基於 AI 自動化的神經網絡等大型項目的基本提要。如果提要有問題，請考慮此類項目的結果。

因此，您的組織需要採用經過驗證的數據清理策略並將其作為標準操作程序 (SOP) 實施。 因此，輸入數據的質量也會提高。

如果您的項目、市場營銷和銷售工作很忙，最好將數據清理部分留給專家。 專家可以是上述任何一種數據清理工具。

您可能還對毫不費力地實施數據清理策略的服務藍圖感興趣。