Wat is gegevensvoorbereiding? + 9 stappen voor effectieve gegevensvoorbereiding

 Uit een onderzoek van Data Scientists blijkt dat 76% van de datawetenschappers datavoorbereiding als het minst favoriete onderdeel van hun werk beschouwt. Dit kan komen doordat datavoorbereiding een complexe en tijdrovende taak kan zijn, die uren, dagen en soms zelfs weken van hun kostbare tijd in beslag neemt.

Het is echter ook noodzakelijk om ruwe data gereed te maken voor analyse en consumptie, en helpt waardevolle inzichten uit uw data te halen. Dus hoe kunt u gegevens voorbereiden zonder enkele uren te besteden geruzie Het? Blijf lezen voor meer informatie in onze uitgebreide gids over gegevensvoorbereiding.

Wat is gegevensvoorbereiding? 

Gegevensvoorbereiding (ook bekend als gegevensvoorbereiding) is essentieel proces van het verfijnen van ruwe data om deze geschikt te maken voor analyse en verwerking. Ruwe gegevens, die gevuld zijn met fouten, duplicaten en ontbrekende waarden, hebben impact data kwaliteit en uiteindelijk datagestuurde besluitvorming.

Gegevensvoorbereiding is van cruciaal belang omdat het tot 80% van de tijd in een machine learning-project kan kosten. Het gebruik van gespecialiseerde tools voor gegevensvoorbereiding is absoluut noodzakelijk om dit proces te stroomlijnen en te optimaliseren.

Volgens onderzoeken van Anaconda en Forbes besteden datawetenschappers geld 45-60% van hun tijd het verzamelen, organiseren en voorbereiden van gegevens, met data-opschoning goed voor ruim een ​​kwart van hun dag. Dit neemt kostbare tijd weg van hun kerntaken, zoals modelselectie, training en implementatie. Daarom twijfelen velen aan de wijsheid van het vragen van zeer bekwame datawetenschappers om het equivalent van digitaal schoonmaakwerk te doen. 

[Uitdagingen voor gegevensvoorbereiding via Statista] 

Waarom is gegevensvoorbereiding nodig? ?

Ruwe gegevens zijn rommelig, onvolledig en inconsistent. Bovendien is het verspreid over verschillende bronnen, formaten en typen. Data voorbereiding helpt bedrijven door: 

Ongestructureerde gegevens extraheren 

Gegevensvoorbereiding is essentieel voor het extraheren van gegevens uit ongestructureerde bronnen zoals PDF's, .TXT, .CSV, enz. Gegevensvoorbereiding omvat het converteren van ongestructureerde gegevens naar een formaat dat geschikt is voor analyse en het ontsluiten van inzichten uit diverse bronnen.  

Het voorbereiden van gegevens kan u bijvoorbeeld helpen bij het extraheren van financiële gegevens uit PDF- en CSV-bestanden om trends en patronen in inkomsten, uitgaven en winsten te analyseren. Door ongestructureerde gegevens om te zetten in een gestructureerd formaat, maakt datavoorbereiding uitgebreide data-analyse mogelijk die verborgen inzichten en kansen kan onthullen. 

Gegevenskwaliteit verbeteren 

Gegevensvoorbereiding verbetert de gegevenskwaliteit door fouten, inconsistenties, ontbrekende waarden, uitschieters en meer te corrigeren. Het valideert en verifieert ook gegevens om de juistheid en volledigheid ervan te garanderen. Effectief bijvoorbeeld beheer van gegevenskwaliteit kan onnauwkeurige analyses voorkomen door dubbele invoer van een klant te verwijderen databank. 

Versterkende waarde  

Gegevensvoorbereiding voegt waarde toe aan gegevens door aanvullende informatie op te nemen, zoals geolocatie, sentimentanalyse en onderwerpmodellering. Het helpt ook om gegevens uit verschillende bronnen te integreren om een ​​samenhangend overzicht te vormen. Een datawaarde kan bijvoorbeeld de klanttevredenheid onthullen door sentimentanalysescores toe te voegen aan feedbackopmerkingen. 

Faciliteren van data-analyse 

Gegevensvoorbereiding maakt gegevensanalyse eenvoudiger door gegevens om te zetten in een consistent formaat dat compatibel is met analysehulpmiddelen en -toepassingen. Het helpt ook bij het ontdekken van patronen, trends, correlaties en andere inzichten. Gegevensanalyse kan bijvoorbeeld de analyse van tijdreeksen vereenvoudigen door verschillende datumformaten om te zetten in een gestandaardiseerde structuur. 

Verbetering van het dataverbruik 

Gegevensvoorbereiding maakt gegevens beter bruikbaar door metagegevens en documentatie aan te bieden die transparantie en bruikbaarheid garanderen. Het deelt ook gegevens via APIs, webservices, bestanden of databases, waardoor deze toegankelijk worden voor diverse gebruikers en applicaties. Dataconsumptie kan het begrip van de gebruiker bijvoorbeeld verbeteren door datadocumentatie aan te bieden waarin de oorsprong en definities van elk veld worden beschreven.

Nu u het belang van schone, gezonde gegevens begrijpt, gaan we meteen kijken hoe u en uw team gegevens kunnen voorbereiden.

9 stappen voor het voorbereiden van belangrijke gegevens  

Stap 1: Doelstellingen en vereisten definiëren 

U moet beginnen met het voorbereiden van gegevens door uw doelstellingen en vereisten voor het data-analyseproject te definiëren. Stel jezelf de volgende vragen: 

• Wat is het doel en de reikwijdte van het data-analyseproject? 
• Wat zijn de belangrijkste vragen of hypothesen die u met de gegevens wilt testen of onderzoeken? 
• Wie zijn de beoogde gebruikers en consumenten van de data-analyseresultaten? Wat zijn hun rollen en verantwoordelijkheden? 
• Wat zijn de gegevensbronnen, formaten en typen die u moet openen en analyseren? 
• Aan welke criteria voor kwaliteit, nauwkeurigheid, volledigheid, tijdigheid en relevantie moet u voldoen voor de gegevens? 
• Met welke ethische, juridische en regelgevende implicaties en beperkingen moet u rekening houden? 

Door deze vragen te beantwoorden, kunt u de doelstellingen, reikwijdte en vereisten van uw data-analyseproject verduidelijken, en de potentiële uitdagingen, risico's en kansen identificeren die u onderweg kunt tegenkomen. 

Stap 2: Gegevens verzamelen 

Vervolgens moet u gegevens verzamelen uit verschillende bronnen, zoals bestanden, databases, webpagina's, sociale media en meer. Gebruik betrouwbare en betrouwbare gegevensbronnen om hoogwaardige en relevante gegevens voor uw analyse te leveren.  

Voel je vrij om de juiste tools en methoden te gebruiken om toegang te krijgen tot gegevens uit verschillende bronnen, zoals webscraping, API's, databases, bestanden, enz. 

Door gegevens uit meerdere bronnen te verzamelen, krijgt u een uitgebreider en nauwkeuriger inzicht in uw bedrijfsprobleem. Verschillende bronnen kunnen verschillende soorten gegevens opleveren, zoals kwantitatief of kwalitatief, gestructureerd of ongestructureerd, of primair of secundair. 

Bovendien helpt het verzamelen van gegevens uit meerdere bronnen u om vooringenomenheid te verminderen en de betrouwbaarheid en validiteit van uw gegevens te vergroten. Tegelijkertijd helpt het verzamelen van gegevens uit meerdere bronnen u bij het identificeren van nieuwe kansen en potentiële bedreigingen. U kunt inzicht krijgen in markttrends, sectorprestaties, klantgedrag en concurrentiestrategieën.  

Stap 3: Gegevens integreren en combineren 

Gegevens integratie betekent het combineren van gegevens uit verschillende bronnen of dimensies om een ​​holistisch beeld van de gegevens te creëren. Het helpt u uw gegevens samen te voegen om een ​​uitgebreide en uniforme dataset te creëren. 

Hulpmiddelen voor gegevensintegratie kunnen bewerkingen uitvoeren zoals aaneenschakeling, samenvoeging, snijpunt, verschil, samenvoeging, enz. Ze kunnen ook verschillende soorten gegevensschema's of -structuren verwerken. 

U moet echter rekening houden met een aantal belangrijke werkwijzen bij het integreren en combineren van gegevens. Ten eerste moet u een gemeenschappelijk standaardformaat en -structuur gebruiken voor het opslaan en organiseren van uw gegevens. Formaten zoals CSV, JSON of XML zorgen voor consistentie en maken gegevens toegankelijker en begrijpelijker.  

U moet ook uw gegevensopslag en -beheer centraliseren met behulp van opties zoals cloudopslag, a datawarehouse, of een datameer. Een gecentraliseerd platform stroomlijnt de gegevenstoegang, zorgt voor gegevensconsistentie en vereenvoudigt gegevensbeheer.  

Daarnaast moet je zorgen voor veiligheid en betrouwbaarheid in de gegevensbeheer proces. Maak gebruik van robuuste maatregelen zoals versleuteling, authenticatie, autorisatie, back-up, herstel en auditmechanismen. Encryptie beschermt gegevens tijdens de overdracht en in rust, terwijl authenticatie en autorisatie de toegang tot gevoelige informatie regelen.  

Stap 4: Gegevens profileren 

Gegevensprofilering is het proces waarbij een dataset wordt onderzocht om een ​​diepgaand inzicht te krijgen in de kenmerken, kwaliteit, structuur en inhoud ervan. Het helpt gebruikers bij het handhaven van datakwaliteitsnormen binnen een organisatorisch raamwerk. In de kern zorgt dataprofilering ervoor dat datakolommen voldoen aan standaardgegevenstypen, waardoor de dataset een extra precisielaag krijgt.  

Uiteindelijk helpt dataprofilering inzicht te verschaffen in de uniformiteit van gegevens of eventuele discrepanties die aanwezig kunnen zijn, inclusief nulwaarden. In eerste instantie moet u de brongegevens bekijken, controleren op fouten, inconsistenties en afwijkingen, en inzicht krijgen in de structuur, inhoud en relaties van bestanden, databases en webpagina's. 

Bovendien moet u aspecten beoordelen zoals:

• Volledigheid.
• Nauwkeurigheid.
• Consistentie.
• Geldigheid.
• Tijdigheid.

Creëer een uitgebreid dataprofiel door de details van de brondata samen te vatten, metagegevens, statistieken, definities, beschrijvingen en bronnen op te nemen, en formaten, typen, verdelingen, frequenties, bereiken, uitschieters en afwijkingen te documenteren. 

Stap 5: Gegevens verkennen 

Gegevensverkenning is het proces waarbij u vertrouwd raakt met uw gegevens en de kenmerken, patronen, trends, uitschieters en afwijkingen ervan ontdekt. Gegevensverkenning kan u helpen uw gegevens beter te begrijpen en de kwaliteit en geschiktheid ervan voor uw analysedoelstellingen te beoordelen.  

Terwijl u de gegevens verkent, moet u gegevenstypen, -indelingen en -structuren binnen uw gegevensset identificeren en categoriseren. Vervolgens moet u een overzicht geven van beschrijvende statistieken, waarbij u maatstaven als het gemiddelde, de mediaan, de modus en de standaarddeviatie voor elke relevante numerieke variabele noteert. 

Door gebruik te maken van visualisaties zoals histogrammen, boxplots en scatterplots kunt u inzicht krijgen in gegevensdistributies en onderliggende relaties en patronen. U kunt ook geavanceerdere methoden gebruiken, zoals clustering, dimensionaliteitsreductie en associatieregels, om verborgen trends bloot te leggen, correlaties te identificeren, uitschieters te benadrukken en afwijkingen aan het licht te brengen. Op dezelfde manier is het net zo belangrijk om te evalueren hoe relevant de gegevens zijn voor wat u wilt leren.  

Stap 6: Gegevens transformeren 

Datatransformatie converteert gegevens van de ene indeling, structuur of waarde naar de andere en speelt een cruciale rol in het gegevensvoorbereidingstraject door gegevens toegankelijker en bevorderlijker voor analyse te maken.  

Gegevenstransformatie maakt brongegevens beter compatibel met het doelsysteem en de doeltoepassing, waardoor het gemakkelijker wordt om deze te analyseren en te gebruiken. Er zijn verschillende technieken om gegevens te transformeren, zoals normalisatie, aggregatie en filtering. Hoe u deze transformaties toepast, hangt af van de gebruikssituatie.  

In een verkoopdataset kan gegevensnormalisatie u bijvoorbeeld helpen prijzen te standaardiseren naar een gemeenschappelijke valuta. Tegelijkertijd worden betaalmethoden onderverdeeld in uniforme formaten, zoals het wijzigen van “CC”, “Visa” of “MasterCard” in “creditcard”.  

Stap 7: Gegevens verrijken  

Gegevensverrijking is het proces van het verfijnen, verbeteren en uitbreiden van een gegevensset door nieuwe functies of kolommen toe te voegen. Het helpt de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van onbewerkte gegevens te verbeteren. Datateams verrijken data door nieuwe en aanvullende informatie toe te voegen en de informatie te verifiëren aan de hand van bronnen van derden. 

• Voeg gegevens toe door meerdere gegevensbronnen te combineren, waaronder CRM-, financiële en marketinggegevens, om een ​​uitgebreide dataset te creëren die een holistisch beeld biedt. Deze verrijkingstechniek omvat ook het integreren van gegevens van derden, zoals demografische gegevens, om inzichten te verbeteren. 
• Segmenteer gegevens door entiteiten zoals klanten of producten te groeperen op basis van gedeelde kenmerken, waarbij standaardvariabelen zoals leeftijd en geslacht worden gebruikt om deze entiteiten te categoriseren en te beschrijven. 
• Ontwikkel nieuwe functies of extra velden door ze af te leiden uit bestaande gegevens. U kunt bijvoorbeeld de leeftijd van klanten berekenen op basis van hun geboortedatum. 
• Pak ontbrekende waarden aan door ze te schatten op basis van beschikbare gegevens. U kunt bijvoorbeeld afwezige verkoopcijfers berekenen door te verwijzen naar historische trends. 
• Identificeer entiteiten zoals namen en adressen binnen ongestructureerde tekstgegevens en extraheer bruikbare informatie uit tekst die geen vaste structuur heeft. 
• Wijs specifieke categorieën toe aan ongestructureerde tekstgegevens, zoals productbeschrijvingen, of categoriseer feedback van klanten om analyse mogelijk te maken en inzichten te verkrijgen. 
• Maak gebruik van verschillende verrijkingstechnieken om uw gegevens te verbeteren met aanvullende informatie of context, zoals geocodering, sentimentanalyse, entiteitsherkenning, onderwerpmodellering, enz. 
• Gebruik opschoontechnieken om fouten of inconsistenties in uw gegevens te verwijderen of te corrigeren, zoals duplicaten, uitschieters, ontbrekende waarden, typefouten, opmaakproblemen, enz. 
• Gebruik validatietechnieken om de juistheid of volledigheid van uw gegevens te verifiëren of te bevestigen, zoals checksums, regels, beperkingen, tests, enz. 

Stap 8: Gegevens valideren  

Om de nauwkeurigheid, volledigheid en consistentie van gegevens te garanderen, moet u presteren gegevensvalidatie voordat de gegevens definitief worden gemaakt voor gebruik. Met gegevensvalidatie kunt u gegevens controleren aan de hand van vooraf gedefinieerde regels en criteria die uw vereisten, normen en voorschriften weerspiegelen. De volgende stappen kunnen u helpen gegevensvalidatie effectief uit te voeren: 

• Analyseer de gegevens om inzicht te krijgen in de kenmerken ervan, zoals gegevenstypen, bereiken en distributies. Identificeer potentiële problemen zoals ontbrekende waarden, uitschieters of inconsistenties. 
• Selecteer een representatief monster uit de dataset voor validatie. Deze stap is gunstig voor grote datasets, omdat hierdoor de verwerkingslast wordt verminderd. 
• Pas de vooraf gedefinieerde validatieregels toe op de bemonsterde gegevens. Regels kunnen formaatcontroles, bereikvalidaties of veldoverschrijdende validaties omvatten. 
• Identificeer records die niet aan de validatieregels voldoen. Leg de aard van fouten en inconsistenties vast voor verdere analyse. 
• Corrigeer geïdentificeerde fouten door gegevens indien nodig op te schonen, te transformeren of toe te schrijven. Het bijhouden van een audittrail van de wijzigingen die tijdens dit proces zijn aangebracht, is essentieel. 
• Automatiseer gegevensvalidatieprocessen om waar mogelijk consistent en doorlopend onderhoud van de gegevenskwaliteit te garanderen. 

Stap 9: Gegevens documenteren en delen 

Ten slotte moet u metagegevens en documentatie voor uw gegevens verstrekken, zoals definities, beschrijvingen, bronnen, formaten en typen. Uw gegevens moeten vóór gebruik toegankelijk en bruikbaar zijn voor andere gebruikers of applicaties. 

• Gebruik metadatastandaarden en -formaten om metadata voor uw gegevens te verstrekken, zoals Dublin Core, Schema.org, JSON-LD, enz. 
• Maak gebruik van documentatietools en -methoden om documentatie voor uw gegevens te bieden, zoals README-bestanden, opmerkingen, annotaties, enz. 
• Gebruik datacatalogustools en -platforms om uw gegevens en metagegevens te organiseren en beheren. 
• Maak gebruik van tools en methoden voor het delen van gegevens om uw gegevens beschikbaar en toegankelijk te maken voor andere gebruikers of applicaties, zoals API's, webservices, bestanden, databases, enz. 

Astera Maakt gegevensvoorbereiding eenvoudig en effectief

Gegevensvoorbereiding is een cruciale stap in het gegevensanalyseproces, omdat het de kwaliteit en betrouwbaarheid van de gegevens voor modellering en besluitvorming garandeert. Organisaties hebben echter een tool nodig die de datavoorbereiding vereenvoudigt.

Voer Point-and-click-gegevensvoorbereiding in!

Astera is een oplossing voor gegevensvoorbereiding zonder code waarmee uw organisatie meer kan bereiken met uw gegevens. Door het gebruiken van AsteraKunt u: 

• Geef niet-technische gebruikers de mogelijkheid om gegevens te openen en te manipuleren zonder codering. Astera kunt u verschillende gegevenstaken uitvoeren met gebruiksvriendelijke interfaces en vooraf gebouwde sjablonen. U kunt gegevens eenvoudig en efficiënt integreren, opschonen, transformeren en verrijken. 
• Stroomlijn en versnel het gegevensvoorbereidingsproces. Astera vermindert de noodzaak van tussenkomst van IT of data-engineering, waardoor u zelfstandig aan uw databehoeften kunt voldoen. U kunt tijd en geld besparen door gegevensworkflows te automatiseren en te vereenvoudigen. 
• Zorg voor de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens. Astera biedt tools voor gegevensvalidatie en kwaliteitscontroles. U kunt fouten detecteren en corrigeren, zodat uw gegevens betrouwbaar zijn en gereed zijn voor analyse. 
• Faciliteer samenwerking. Astera stelt meerdere gebruikers in staat tegelijkertijd aan datavoorbereidingsprojecten te werken. U kunt gegevensassets delen en hergebruiken, de productiviteit verbeteren en crossfunctioneel teamwerk bevorderen. 

met Astera, kunt u uw gegevens sneller en gemakkelijker dan ooit tevoren omzetten in waardevolle inzichten. Lees verder over hulpmiddelen voor gegevensvoorbereiding en hoe Astera vereenvoudigt de gegevensvoorbereiding.