پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها

داده ای دارید؟

مطمئن شوید که تمیز است!

اگر تصمیمات خود را بر اساس داده های نادرست یا متناقض می گیرید، می توانید مطمئن باشید که نتایج کسب و کار خوب نخواهد بود.

از دست دادن زمان و پول چگونه به نظر می رسد؟

مشتریان و فرصت های تجاری از دست رفته چطور؟

خیلی بد است، درست است؟

استفاده از داده های تایید نشده یا تفسیر نادرست می تواند عواقب بدی داشته باشد.

و با بسیاری از راه‌حل‌های پاکسازی داده‌ها، انتخاب مناسب نیز می‌تواند یک چالش باشد.

پس چگونه این کار را انجام می دهید؟

خوشبختانه، چند کار وجود دارد که می توانید برای اطمینان از کیفیت بالای پاک کردن داده های خود انجام دهید، و ما همه چیز را به شما خواهیم گفت.

در این مقاله، اطلاعات لازم در مورد زیر را خواهید یافت:

• پاکسازی داده‌ها چیست؟
• چرا پاکسازی داده‌ها اهمیت دارد
• مزایای پاکسازی داده‌ها
• پنج مرحله برای پاکسازی داده‌ها
• نحوه انتخاب راه حل پاکسازی داده‌ها

آیا از قبل می دانید که به یک راه حل سفارشی پاکسازی داده برای کسب و کار خود نیاز دارید؟ ما می توانیم به شما در این مسیر کمک کنیم! ما در CloverDM راه حل های نرم افزاری سفارشی را برای کسب و کار شما طراحی، ساخت و نگهداری می کنیم.

امروز یک مشاوره رایگان با تیم کلاور برنامه ریزی کنید! ما خوشحال می شویم که به شما کمک کنیم تا راه حل پاکسازی داده های خود را طراحی و اجرا کنید.

پاکسازی داده ها – آنچه ابتدا باید بدانید.

در دنیای پردازش داده ها، ضرب المثلی وجود دارد:

“Garbage in, garbage out.”

این بدان معناست که بینش شما فقط به اندازه داده هایی است که برای دریافت آنها استفاده می کنید.

بنابراین چگونه مطمئن می شوید که آبدارترین و با کیفیت ترین داده ها را دارید و زباله ندارید؟

بله، شما آن را حدس زدید.

پاکسازی داده‌ها

پاکسازی داده‌ها چیست؟

پاکسازی داده‌ها فرآیند شناسایی، حذف و یا جایگزینی اطلاعات متناقض یا نادرست از پایگاه داده است. این تکنیک کیفیت بالای داده های پردازش شده را تضمین می کند و خطر نتیجه گیری اشتباه یا نادرست را به حداقل می رساند. به این ترتیب، بخش اساسی علم داده است.

فرآیند استاندارد تمیز کردن داده ها شامل مراحل زیر است:

• وارد کردن داده ها
• ادغام مجموعه داده ها
• بازسازی داده های از دست رفته
• استاندارد سازی
• نرمال‌سازی
• حذف رکوردهای تکراری
• تایید و غنی سازی داده‌ها
• خروجی گرفتن از داده ها

و می توان آن را به عنوان یک چرخه تجسم کرد.

همه به طور شهودی مقدمه پاک‌سازی داده‌ها را درک می کنند.

این یک ایده کاملاً ساده است – برای اینکه بهترین نتایج ممکن را از داده های خود بگیرید، باید از تمیز بودن آن اطمینان حاصل کنید.

اما داده های “پاک” چیست؟

داده های پاک بخشی از اطلاعات است که الزامات داده های با کیفیت را برآورده می کند و به کشف بینش های ارزشمند تجاری کمک می کند.

خوشبختانه، در مورد آنچه که می‌توان داده‌های با کیفیت «پاک» در نظر گرفت، اتفاق نظر وجود دارد.

بیایید نگاهی بیندازیم که داده های کیفیت از چه ویژگی هایی تشکیل شده است:

• دقت. با درجه ای از سازگاری بین داده مورد نظر و منبع داده خارجی اندازه گیری می شود. این «ارزش پیشنهادی» ماست. 

• کامل بودن. درجه ای که همه اقدامات مورد نیاز شناخته شده است.

• ثبات.  به درجه سازگاری پایگاه های داده در کل سیستم مربوط می شود.

• ارتباط. درجه «مفید بودن» داده ها، تعیین میزان ارتباط نزدیک یک قطعه اطلاعات با موضوعی که در حال تحقیق آن هستید.

• اعتبار. میزان انطباق داده های مورد نظر با قوانین یا محدودیت های تعریف شده، به عنوان مثال، اطلاعات حاوی تاریخ، باید در محدوده عددی خاصی قرار گیرد.

• به موقع بودن بیشتر داده ها به سرعت ارتباط خود را از دست می دهند، بنابراین این پارامتر به میزان “تازه” و به روز بودن یک قطعه اطلاعات مربوط می شود.

• یکنواختی. مربوط به ثبات واحدهای اندازه گیری در همه سیستم ها، به عنوان مثال، مجموعه داده هایی که از ایران و آلمان می‌آیند ممکن است از واحدهای وزن متفاوتی استفاده کنند (پوند در مقابل کیلوگرم)

چرا پاکسازی داده‌ها اهمیت دارد؟

تجزیه و تحلیل داده ها یک تلاش پیچیده، زمان بر و پرهزینه است.

اگر با مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها کار می‌کنید، به احتمال زیاد پیامدهای تجاری مهمی در آن وجود دارد. مانند تصمیم گیری برای تخصیص بهترین منابع مالی یا چگونگی رسیدن به اوج بهره وری.

به همین دلیل ضروری است که خطر شکست را به حداقل برسانیم.

چطوری این کار را انجام میدهی؟

پاکسازی داده‌ها

بدون رویه‌های مناسب پاکسازی داده‌ها، نمی‌توان مطمئن بود که نتایج تجزیه و تحلیل داده‌های آنها بینش واقعی را ارائه می‌کند یا خیر. مطالعه IBM نشان می دهد که  کیفیت پایین داده  تنها در ایالات متحده سالانه 3.1 تریلیون دلار هزینه دارد.

برای نشان دادن شدت وضعیت، بیایید دو سناریو تجزیه و تحلیل داده را تجزیه و تحلیل کنیم – یکی با تمیز کردن داده ها و دیگری بدون آن.

مزایای پاکسازی داده‌ها

بنابراین می دانید وقتی مرحله پاکسازی داده ها را نادیده می گیرید چه اتفاقی می افتد.

اما مزیت های پاکسازی اطلاعات شما چیست؟

• صرفه جویی در زمان و پول  – داده های نادرست منجر به استراتژی های تجاری مبتنی بر فرضیات نادرست می شود. پاکسازی داده‌ها شرکت شما را از اتلاف وقت و هزینه بالقوه نجات می دهد و یک استراتژی ناکارآمد ایجاد می کند.

• افزایش بهره وری  – پاکسازی موثر داده ها منجر به ایجاد پایگاه های داده سازگار و بسیار کاربردی می شود. بدون خطا به معنای گردش کار سریعتر و مؤثرتر است که مستقیماً بر بهره وری تأثیر می گذارد.

• بهبود نتایج کسب و کار  – پاکسازی داده ها کلید یک راه حل تجزیه و تحلیل داده با عملکرد مناسب است. هر زمان که این دو اتفاق افتاد، می توانید انتظار داشته باشید

• تصمیم‌گیری بهتر  – بین داده‌های پاک و باکیفیت و بینش‌های تجاری قابل اعتماد رابطه مستقیمی وجود دارد: هرچه اولی تمیزتر باشد، دومی فراوان‌تر است.

• حفظ شهرت  – تصمیمات بد تجاری بیش از پول هزینه دارند. اگر بر اساس داده های نادرست تصمیم بگیرید، شما را بد و غیرحرفه ای جلوه می دهد. اما وقتی بینش شما مفید باشد، مردم متوجه خواهند شد و شهرت شما افزایش خواهد یافت.

فرآیند پاکسازی داده ها – 5 مرحله برای اطمینان از پاک بودن داده ها

فرآیند زیر مجموعه ای از روش های استاندارد پاکسازی داده ها است و به شما کمک می کند تا داده های خود را کنترل کنید.

اجازه دهید آن را به مراحل زیر تقسیم کنیم.

1. حسابرسی داده ها

هر فرآیند پاکسازی داده ها با نگاهی دقیق به داده های شما شروع می شود. شما باید تعیین کنید که مجموعه داده شما حاوی چه نوع خطاهایی است و در کجا قرار دارند.

چطوری این کار را انجام میدهی؟

از طریق استفاده از روش های آماری و پایگاه داده ای که به شما در تشخیص ناهنجاری ها و تناقضات کمک می کند.

برخی از آن روش ها چیست؟

بیا یک نگاهی بیندازیم:

بسته‌های نرم‌افزاری  به شما این امکان را می‌دهند که نوع خاصی از محدودیت را تنظیم کنید و سپس کدی را تولید کنید که مجموعه داده‌ها را برای خطاها بر اساس نقض آن محدودیت‌ها بررسی می‌کند. بسته‌های نرم‌افزاری همچنین می‌توانند گزارش‌هایی از محدودیت‌هایی که نقض شده‌اند، چند بار تولید کنند و تصویری از آن یافته‌ها ایجاد کنند.

پروفایل داده  تکنیکی است که به بررسی داده ها و ایجاد گزارش های کلی و آموزنده در مورد آنچه در مجموعه داده است کمک می کند. این روش ممکن است خیلی عمیق نباشد اما ایده اولیه خوبی از انواع داده هایی که با آنها سر و کار دارید به شما می دهد.

به عنوان مثال، می‌توانید دریابید که آیا یک ستون داده با یک استاندارد خاص مطابقت دارد، آیا مقادیر گمشده‌ای وجود دارد یا یک مجموعه داده به دیگری مرتبط است.

2. اجرای گردش کار

این مرحله جایی است که شما مشخص می کنید چه عملیاتی بخشی از توالی است که مجموعه داده ها را پاک می کند. آن دنباله را گردش کار می نامند.

در اینجا نمونه‌ای از یک گردش کار تمیز کردن داده‌ها است که شامل مجموعه‌ای از عملیات است که به طور مکرر روی داده‌ها انجام می‌شود تا به کیفیت داده کافی برسد.

3. پاکسازی داده‌ها (اجرای گردش کار)

مرحله تمیز کردن، اجرای عملیات مشخص شده در گردش کار است.

فرآیند پاکسازی داده ها ممکن است دارای تکنیک های متفاوتی نسبت به ماهیت پروژه و نوع داده باشد. اما هدف نهایی همیشه یکسان است – حذف یا تصحیح داده ها.

بنابراین بیایید گردش کار مثالی فوق الذکر را در نظر بگیریم و در مورد هر مرحله کمی توضیح دهیم.

اسکراب برای تکرار

یکی از انواع اشتباهاتی که هنگام پاکسازی داده ها با آن مواجه خواهید شد، ورودی های مکرر داده است.

زمانی اتفاق می‌افتد که داده‌ها از منابع مختلف می‌آیند یا کاربران به هر دلیلی ورودی خود را بیش از یک بار ارسال می‌کنند.

اکشن: حذف

اسکراب برای داده های نامربوط

داده های نامربوط نوعی از اطلاعات است که هیچ گونه خطای رسمی ندارد اما برای پروژه شما مفید نیست.

ممکن است به این دلیل باشد که با زاویه خاصی که شما تحلیل می کنید نمی گنجد یا اصلاً مرتبط نیست.

برای مثال، اگر داده‌های مربوط به تعداد رویدادهای موسیقی الکترونیکی را که سالانه در نیویورک برگزار می‌شود، تجزیه و تحلیل می‌کنید، لزوماً نیازی به دانستن شماره تلفن محل برگزاری ندارید.

به همین ترتیب وقتی به دنبال رویدادهای یک ژانر خاص هستید. زمانی که فقط به موسیقی کانتری نگاه می کنید، نیازی به گنجاندن همه رویدادهای تکنو در تحلیل ندارید.

اکشن: حذف

اسکراب برای داده های نادرست

تشخیص داده های نادرست اغلب آسان است، زیرا غیرمنطقی است.

به عنوان مثال، شما در حال تهیه گزارشی در مورد میانگین سنی کاربران برنامه هستید و ورودی هایی مانند -1 یا 420 را مشاهده می کنید.

دلیل داده های نادرست در مرحله پردازش است، خواه آماده سازی یا تمیز کردن. معمولاً به توابع نادقیق تعریف شده نسبت داده می‌شود و داده‌های تبدیل‌ها از طریق آن انجام می‌شوند.

اکشن: توابعی که باعث محاسبات اشتباه شده اند را اصلاح کنید. اگر امکان پذیر نیست، داده ها را حذف کنید.

رفع خطاهای ساختاری

یکی دیگر از مسائلی که ممکن است هنگام پاکسازی داده ها با آن مواجه شوید، خطاهای ساختاری است.

این نوع خطاها در حین اندازه گیری، انتقال داده یا فعالیت های نگهداری رخ می دهد. آنها شامل نام های عجیب و غریب، غلط املایی، حروف بزرگ متناقض هستند.

خطاهای ساختاری منجر به داده های متناقض، تکراری و دسته بندی اشتباه می شود.

اکشن: جمع آوری داده ها و فرآیند تبدیل داده ها را برای جلوگیری از مشکلات داده ها بررسی کنید.

مدیریت داده های از دست رفته

داده های از دست رفته فقط اجتناب ناپذیر است. احتمالاً در طول فرآیند پاکسازی داده‌ها، حتی ردیف‌ها و ستون‌های کامل مقادیر از دست رفته را در مجموعه داده‌های خود پیدا خواهید کرد.

این وضعیت دشوار است زیرا پر کردن فیلدهای گمشده با مقادیر “احتمالی” ممکن است نتایج مغرضانه ای ایجاد کند. از سوی دیگر، نادیده گرفتن آن نابهینه است زیرا داده های از دست رفته می تواند چیزی را به ما بگوید.

پس چیکار میکنی؟

اکشن: سه ​​روش اصلی برای مقابله با داده های از دست رفته وجود دارد.

• • رها کن هنگامی که مقادیر از دست رفته در یک ستون کم باشد، ساده ترین راه برای رسیدگی به آنها حذف ردیف های داده از دست رفته است.

• • نسبت دادن. این روش شامل محاسبه مقادیر از دست رفته بر اساس مشاهدات دیگر است. تکنیک های آماری مانند میانه، میانگین یا رگرسیون خطی در صورتی که مقادیر زیادی از دست رفته وجود نداشته باشد، مفید هستند. همچنین می‌توانید با جایگزین کردن داده‌های از دست رفته با ورودی‌هایی از پایگاه داده «مشابه» دیگر، این مشکل را حل کنید. به این روش انتساب عرشه داغ می گویند.

• • پرچم. داده های از دست رفته می تواند آموزنده باشد، به خصوص اگر الگویی در بازی وجود داشته باشد. به عنوان مثال، شما یک نظرسنجی انجام می دهید و بیشتر زنان از پاسخ دادن به یک سوال خاص خودداری می کنند. به همین دلیل است که گاهی اوقات فقط پرچم گذاری داده ها می تواند به شما در این بینش های ظریف کمک کند:
    • برای داده های عددی – فقط 0 را وارد کنید.
    • برای داده‌های طبقه‌بندی – دسته «از دست رفته» را معرفی کنید.

 Outliers را بررسی کنید

نکته دیگری که باید در طول فرآیند پاکسازی داده ها به خاطر بسپارید، موارد پرت است.

ارزش‌های پرت، ارزش‌هایی هستند که برجسته هستند و به طور قابل‌توجهی با سایرین متفاوت هستند. آنها لزوما اشتباه نیستند، اما می توانند باشند.

پس چگونه تمایز قائل می شوید؟

چیزی که باید مراقب آن باشید، زمینه است.

به عنوان مثال، شما در حال تحقیق در مورد سن کاربران برنامه خود هستید و ورودی هایی مانند 72 و 2 را پیدا می کنید.

اولی ممکن است یک شهروند سالخورده باشد که با این فناوری به روز است. اما مورد دوم به احتمال زیاد یک خطا است زیرا کودکان نوپا از برنامه ها استفاده نمی کنند.

اکشن : موارد دور از دسترس را حذف نکنید، مگر اینکه به درستی بدانید که این یک اشتباه است.

Standardize + Normalize

استانداردسازی و عادی سازی برای اثربخشی فرآیند پاکسازی داده ها بسیار مهم است.

چرا؟

زیرا آنها داده ها را برای تجزیه و تحلیل آماری آماده و مقایسه و تجزیه و تحلیل را آسان می کنند.

استانداردسازی  فرآیندی است که در طی آن مطمئن می‌شوید که تمام مقادیر شما به یک استاندارد خاص، مانند تصمیم‌گیری در مورد استفاده از کیلو یا گرم، حروف بزرگ یا کوچک، پایبند هستند.

عادی سازی  فرآیند تنظیم مقادیر در یک مقیاس مشترک است. به عنوان مثال، می توانید مقادیر را در محدوده 0-1 تغییر مقیاس دهید. اگر می‌خواهید از روش‌های آماری استفاده کنید که برای کار کردن به داده‌های توزیع شده عادی نیاز دارند، این اقدام ضروری است.

4. اعتبار سنجی

مرحله مهم بعدی فرآیند پاکسازی داده ها تضمین کیفیت است.

هنگامی که اجرای گردش کار را به پایان رساندید، باید دوباره داده ها را بررسی کنید و مطمئن شوید که تمام قوانین و محدودیت ها در واقع اجرا شده اند.

برای اطمینان از صحیح و مؤثر بودن فرآیند پاکسازی داده ها، باید سؤالات زیر را در نظر بگیرید:

• چه نتیجه‌ای می‌توانید از مجموعه داده بگیرید؟
• آیا فرضیه شما را اثبات می کند یا رد می کند؟
• آیا بینشی وجود دارد که به شما در شکل‌دهی ایده بعدی کمک کند؟

اعتبارسنجی داده ها قبل از ارائه واقعی آن به مشتری یا رئیس شما ضروری است. نتیجه گیری های نادرست در بهترین حالت می تواند منبعی برای شرمندگی و در بدترین حالت دلیلی برای استراتژی اشتباه تجاری باشد.

5. گزارش

آخرین، اما نباید نادیده گرفته شود، مرحله گزارش وجود دارد.

ایجاد گزارش‌ها و خلاصه‌هایی از پاک‌سازی داده‌ها تا آنجا که ساده‌سازی و کارآمدی پیش می‌رود ضروری است. به خصوص اگر داده های زیادی را پردازش می کنید و با افراد زیادی کار می کنید.

گزارش‌ها به شما و همکارانتان اجازه می‌دهد تا یافته‌ها را مقایسه کنید و به اطلاعات بینش سریع و بدون زحمت دسترسی داشته باشید.

چگونه یک راه حل تمیز کردن داده ها را انتخاب کنیم؟

همانطور که ممکن است حدس بزنید، ابزارها و تکنیک های زیادی برای پاکسازی داده ها وجود دارد.

انتخاب مناسب ممکن است کار دشواری باشد. به خصوص که اثربخشی ابزارهای خاص می تواند بر اساس موارد زیر متفاوت باشد:

• کیفیت داده های ورودی
• انواع داده ها
• اندازه پایگاه داده
• بودجه‌
• هدف کسب و کار شما
• استراتژی مدیریت داده شما

با این اوصاف، بیایید به این نگاه کنیم که در اولین تصمیم گیری در مورد راه حل پاکسازی داده ها، چه اقداماتی باید انجام دهید.

• مدیریت داده ها را استراتژیک کنید

مطمئن شوید که یک استراتژی مدیریت داده ارائه کرده اید. پاکسازی داده ها تنها بخشی از فرآیند بزرگتر تجزیه و تحلیل داده ها است. برای انتخاب راه حل مناسب، باید بدانید که قطعات در کجا قرار می گیرند.

• تحلیلگر داده استخدام کنید

این احتمال وجود دارد که اگر حجم زیادی از داده ها را پردازش می کنید، در حال حاضر تحلیلگران داده را استخدام کرده اید. اما به یاد داشته باشید که صرف نظر از نوع راه حل پاکسازی داده که انتخاب می کنید، به کارمندان ماهری نیاز دارید که بر کل فرآیند نظارت کنند. و اگر فردی غیر فنی باشید این کار آسانی نیست.

• در مورد یک راه حل تصمیم بگیرید

هنگامی که به این مرحله رسیدید، متوجه خواهید شد که چقدر راه حل نیاز دارید. در بیشتر موارد، انتخاب یک ابزار محبوب پاکسازی داده ها کافی است. با این حال، اگر برای مقابله با داده‌های خود به فناوری قوی‌تری نیاز دارید، باید به دنبال ایجاد یک فرآیند تمیز کردن داده‌های سفارشی باشید.

ابزارهای محبوب پاکسازی داده ها

ابزارها و راه حل های آماده پاکسازی داده های فراوانی برای انتخاب وجود دارد. در اینجا چند استاندارد صنعتی انتخاب شده است:

• Google Cloud AI Platform Data Labeling Service
• Data Ladder
• Talend Data Quality
• Validity DemandTools
• TIBCO Clarity
• Cloudingo
• OpenRefine

مزایای استفاده از ابزارهای استاندارد پاکسازی داده چیست؟

• روش های اثبات شده و قابل اعتماد برای تمیز کردن داده ها.
• پوشش رایج ترین نیازهای پاکسازی داده ها.
• طیف گسترده ای از محصولات.
• پشتیبانی مشتری
• به روز رسانی های منظم

فرآیند پاکسازی داده های سفارشی

برون سپاری فرآیند پاکسازی داده ها می تواند گزینه جالبی باشد، به خصوص زمانی که با داده های بزرگ سروکار دارید. حجم وسیعی از اطلاعات، همراه با انواع داده های مختلف، می تواند روش های سنتی تمیز کردن داده ها را به چالش بکشد.

بنابراین مزایای یک راه حل سفارشی پاکسازی داده چیست؟

• مناسب برای تمیز کردن غیر استاندارد داده ها.
• در مدیریت کلان داده موثر است.
• یک تیم اختصاصی از متخصصان که روی پروژه شما کار می کنند.

گفته می شود، شما باید در انتخاب آن گزینه بسیار مراقب باشید. به خصوص زمانی که در حال مدیریت داده های حساس متعلق به مشتریان خود هستید.

نتیجه

کار با مجموعه داده های عظیم به نان و کره شرکت های مدرن تبدیل شده است. و لازم نیست فیس بوک یا گوگل باشید تا از فناوری های کلان داده استفاده کنید.

اما هنوز موانع زیادی در انتظار کسانی است که می خواهند از خوبی تجزیه و تحلیل داده ها بهره مند شوند. و نمی توان اهمیت پاکسازی داده ها در این فرآیند را انکار کرد.

به همین دلیل است که اگر به ایجاد فرهنگ کیفیت داده مناسب در شرکت خود اهمیت می دهید، رعایت بهداشت داده ها بسیار مهم است. و شما باید اهمیت دهید، زیرا “داده های با کیفیت در – نتیجه کیفیت خارج می شود