پاکسازی داده ها

پاکسازی داده ها

داده‌های نادرست می‌توانند پرهزینه باشند. در بسیاری از موارد ممکن است داده ها در فایل ها و منابع مختلف نگهداری شوند و در این صورت نیاز است تا داده ها پیش از اجرای تکنیک های داده کاوی یا آماده سازی برای هوشمندسازی کسب و کار با یکدیگر یکپارچه شوند.

یکپارچه سازی هم فعالیتی سنگین است و هم چالش های فراوانی را به همراه دارد.

پاکسازی داده‌ها با هدف استخراج اطلاعات دقیق انجام می شود. فرآیندی است جهت تشخیص، حذف و اصلاح داده‌های نادرست از بانک‌های اطلاعاتی می‌باشد. داده‌های نادرست یا ناسازگار می‌تواند منجر به نتیجه‌گیری غلط و شکست سرمایه‌گذاری بزرگ و کوچک شود.

جهت مشاهده مطالب روش تحقیق در روانشناسی و علوم تربیتی کلیک کنید.

پس از پاکسازی، مجموعه داده‌ها باید با سایر مجموعه داده‌های مشابه در سیستم سازگار باشد. در واقع داده‌های ناسازگار شناسایی شده یا حذف شده ممکن است در ابتدا ناشی از اشتباهات ورود داده‌ها از طرف کاربر، تغییر داده‌ها در حین انتقال پرونده یا ذخیره‌سازی با تعاریف غیراستانداردی که بین سازمان‌های مختلف متفاوت می‌باشد صورت پذیرد .

مهمترین فعالیت های این بخش عبارت است:

تخمین مقادیر ناموجود در پایگاه داده ها؛

از بین بردن اختلال (noise) در داده ها؛

حذف کردن داده های پرت و نامربوط؛

از بین بردن ناسازگاری در داده ها؛

نکته مهم این است که هر چه این گام دقیقتر و مرتبطتر با کسب و کار شما انجام شود، استفاده از داده ها برای انبار داده و به طبع آن داده کاوی و هوشمندسازی کسب و کار نیز حرفه ای تر انجام خواهد شد.

پاکسازی داده که به عنوان پاکسازی داده یا پاکسازی داده نیز شناخته می شود، فرآیند شناسایی، تصحیح و حذف خطاها، ناسازگاری ها، نادرستی ها و افزونگی ها از یک مجموعه داده است. پاکسازی داده ها برای اطمینان از صحت، قابلیت اطمینان و کیفیت اطلاعات مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل، گزارش یا تصمیم گیری ضروری است. در اینجا مراحل کلیدی مربوط به پاکسازی داده ها آمده است:

شناسایی مشکلات داده:

مجموعه داده را برای شناسایی خطاها، مقادیر از دست رفته، موارد پرت، تکراری و ناسازگاری بررسی کنید. ماهیت و میزان مشکلات داده را درک کنید.

استاندارد کردن فرمت ها:

استاندارد کردن فرمت های داده برای سازگاری این شامل قالب‌های تاریخ، واحدهای اندازه‌گیری، و قراردادهای نام‌گذاری است.

حذف موارد تکراری:

ورودی ها یا رکوردهای تکراری را از مجموعه داده شناسایی و حذف کنید. تکراری ها می توانند نتایج تجزیه و تحلیل را مخدوش کرده و منابع را هدر دهند.

مدیریت داده های از دست رفته:

با تصمیم گیری در مورد نسبت دادن مقادیر از دست رفته، حذف سوابق با داده های از دست رفته یا نشان دادن مقادیر از دست رفته با یک مکان نگهدار، به داده های از دست رفته رسیدگی کنید.

اشتباهات صحیح:

ورودی های داده های نادرست یا اشتباه را تصحیح کنید. این ممکن است شامل بررسی متقاطع با منابع خارجی، اعتبارسنجی داده ها یا تصحیح دستی باشد.

مدیریت پرت:

موارد پرت را با اصلاح مقادیر شدید، حذف مقادیر پرت در صورت ناهنجاری، یا بررسی و درک دلایل آنها در صورتی که نقاط داده مشروع هستند، بررسی کنید.

اعتبار سنجی و تایید:

برای اطمینان از صحت و قابلیت اطمینان داده ها را بر اساس قوانین یا معیارهای از پیش تعریف شده اعتبار سنجی کنید.
بررسی داده ها با مقایسه آن با منابع خارجی یا دانش تخصصی.

تبدیل داده ها:

تبدیل داده ها به مقیاس یا قالب مشترک برای اطمینان از سازگاری بین متغیرها و مشاهدات.

رکورد پیوند:

پیوند داده های مرتبط از منابع مختلف برای ایجاد یک مجموعه داده یکپارچه و دقیق. به عنوان مثال، ادغام داده های مشتری از پایگاه های داده مختلف.

بررسی متقاطع با قوانین تجاری:

داده ها را در برابر قوانین یا محدودیت های تجاری شناخته شده بررسی کنید تا از رعایت استانداردهای مورد انتظار اطمینان حاصل کنید.

معیارهای کیفیت داده:

معیارها و معیارهای کیفیت داده را برای ارزیابی دقت، کامل بودن و سازگاری داده های پاک شده تعریف کنید.

اسناد داده ها:

فرآیند پاکسازی شامل مراحل انجام شده، تصمیمات اتخاذ شده و تغییرات اعمال شده در داده ها را مستند کنید. این مستندات به اطمینان از شفافیت و تکرارپذیری کمک می کند.

فرآیندهای تمیز کردن خودکار:

از ابزارها و اسکریپت‌های نرم‌افزاری برای خودکار کردن کارهای تمیز کردن مکرر، مانند حذف فضاهای اصلی/پسی، تبدیل حروف بزرگ به حروف کوچک و غیره استفاده کنید.

تضمین کیفیت و تست:

پس از تمیز کردن، بررسی های تضمین کیفیت را انجام دهید تا اطمینان حاصل کنید که داده ها با سطح مطلوبی از دقت و قابلیت اطمینان مطابقت دارند.

نظارت مستمر:

اجرای فرآیندهایی برای نظارت و نگهداری مداوم داده ها برای جلوگیری از ورود خطاهای جدید به مجموعه داده در طول زمان.

پاکسازی داده ها یک مرحله حیاتی در مدیریت داده است، زیرا داده های با کیفیت پایین می تواند منجر به تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری نادرست شود. سرمایه گذاری زمان و تلاش برای پاکسازی کامل داده ها تضمین می کند که بینش های به دست آمده از داده ها قابل اعتماد هستند و می توانند اقدامات معناداری را انجام دهند.

جهت مشاهده مطالب روش تحقیق در روانشناسی و علوم تربیتی کلیک کنید.

مطلب آموزشی بالا مربوط به پاکسازی داده است که در سایت یونی تحلیل آن را در اختیار شما پژوهشگر عزیز قرار داده ایم. یونی تحلیل

پاکسازی داده ها