Что такое подготовка данных? + 9 шагов для эффективной подготовки данных

 Опрос показал, что 76% специалистов по обработке данных считают подготовку данных своей наименее любимой частью своей работы. Это может быть связано с тем, что подготовка данных может быть сложной и трудоемкой задачей, отнимающей часы, дни, а иногда даже недели их драгоценного времени.

Однако также необходимо подготовить необработанные данные для анализа и использования, что поможет получить ценную информацию из ваших данных. Итак, как можно подготовить данные, не потратив несколько часов? пререкаться это? Продолжайте читать, чтобы узнать больше в нашем подробном руководстве по подготовке данных.

Что такое подготовка данных? 

Подготовка данных (также известная как подготовка данных) является важным процесс уточнения необработанных данных, чтобы сделать их пригодными для анализа и обработки. Необработанные данные, наполненные ошибками, дубликатами и пропущенными значениями, влияют Качество данных и, в конечном итоге, принятие решений на основе данных.

Подготовка данных имеет решающее значение, поскольку она может занимать до 80% времени в проекте машинного обучения. Использование специализированных инструментов подготовки данных необходимо для упрощения и оптимизации этого процесса.

Согласно опросам Anaconda и Forbes, ученые, работающие с данными, тратят 45-60% своего времени сбор, систематизация и подготовка данных с очистка данных учет более четверти своего дня. Это отнимает драгоценное время у их основных задач, таких как выбор модели, обучение и развертывание. Поэтому многие сомневаются в целесообразности обращения к высококвалифицированным специалистам по обработке данных для выполнения работы, эквивалентной цифровой уборке. 

[Проблемы подготовки данных через Statista] 

Почему необходима подготовка данных ?

Необработанные данные беспорядочны, неполны и противоречивы. Кроме того, он распространяется по различным источникам, форматам и типам. ДПодготовка ATA помогает бизнесу: 

Извлечение неструктурированных данных 

Подготовка данных необходима для извлечение данных из неструктурированных источников такие как PDF-файлы, .TXT, .CSV и т. д. Подготовка данных включает преобразование неструктурированных данных в формат, подходящий для анализа и получения информации из различных источников.  

Например, подготовка данных может помочь вам извлечь финансовые данные из файлов PDF и CSV для анализа тенденций и закономерностей доходов, расходов и прибыли. Преобразуя неструктурированные данные в структурированный формат, подготовка данных обеспечивает комплексный анализ данных, который может выявить скрытые идеи и возможности. 

Повышение качества данных 

Подготовка данных улучшает качество данных за счет исправления ошибок, несоответствий, пропущенных значений, выбросов и т. д. Он также проверяет и проверяет данные для обеспечения правильности и полноты. Например, эффективный управление качеством данных может предотвратить неточный анализ, удалив повторяющиеся записи от клиента база данных. 

Усиление ценности  

Подготовка данных повышает ценность данных за счет включения дополнительной информации, такой как геолокация, анализ настроений и тематическое моделирование. Это также помогает интегрировать данные из различных источников для формирования целостного обзора. Например, значение данных может показать удовлетворенность клиентов, добавив оценки анализа настроений к комментариям обратной связи. 

Облегчение анализа данных 

Подготовка данных упрощает анализ данных за счет преобразования данных в согласованный формат, совместимый с инструментами и приложениями анализа. Это также помогает обнаруживать закономерности, тенденции, корреляции и другую информацию. Например, анализ данных может упростить анализ временных рядов за счет преобразования различных форматов дат в стандартизированную структуру. 

Повышение потребления данных 

Подготовка данных делает данные более удобными для использования за счет предоставления метаданных и документации, которые обеспечивают прозрачность и удобство использования. Он также обменивается данными через API, веб-сервисы, файлы или базы данных, что делает их доступными для различных пользователей и приложений. Например, потребление данных может улучшить понимание пользователем, предоставляя документацию по данным, в которой подробно описывается происхождение и определения каждого поля.

Теперь, когда вы понимаете важность чистых и достоверных данных, давайте сразу углубимся в то, как вы и ваша команда можете подготовить данные.

9 ключевых шагов подготовки данных  

Шаг 1: Определение целей и требований 

Вы должны начать подготовку данных с определения целей и требований к проекту анализа данных. Задайте себе следующие вопросы: 

• Какова цель и объем проекта анализа данных? 
• Каковы основные вопросы или гипотезы, которые вы хотите проверить или изучить с помощью данных? 
• Кто является предполагаемыми пользователями и потребителями результатов анализа данных? Каковы их роли и обязанности? 
• К каким источникам, форматам и типам данных вам необходим доступ и анализ? 
• Каким критериям качества, точности, полноты, своевременности и актуальности должны соответствовать данные? 
• Какие этические, правовые и нормативные последствия и ограничения вам необходимо учитывать? 

Ответы на эти вопросы помогут вам уточнить цели, объем и требования вашего проекта по анализу данных, а также определить потенциальные проблемы, риски и возможности, с которыми вы можете столкнуться на этом пути. 

Шаг 2: Сбор данных 

Далее вам необходимо собрать данные из различных источников, таких как файлы, базы данных, веб-страницы, социальные сети и т. д. Используйте надежные и заслуживающие доверия источники данных, чтобы предоставлять высококачественные и актуальные данные для вашего анализа.  

Не стесняйтесь использовать подходящие инструменты и методы для доступа и получения данных из различных источников, таких как веб-скрапинг, API, базы данных, файлы и т. д. 

Сбор данных из нескольких источников поможет вам получить более полное и точное понимание вашей бизнес-проблемы. Разные источники могут предоставлять разные типы данных, например, количественные или качественные, структурированные или неструктурированные, первичные или вторичные. 

Более того, сбор данных из нескольких источников поможет вам уменьшить предвзятость и повысить надежность и достоверность ваших данных. В то же время сбор данных из нескольких источников помогает выявить новые возможности и потенциальные угрозы. Вы можете получить представление о тенденциях рынка, эффективности отрасли, поведении клиентов и стратегиях конкурентов.  

Шаг 3: Интеграция и объединение данных 

Интеграция данных означает объединение данных из разных источников или измерений для создания целостного представления данных. Это поможет вам объединить ваши данные для создания комплексного и унифицированного набора данных. 

Инструменты интеграции данных могут выполнять такие операции, как конкатенация, объединение, пересечение, разность, объединение и т. д. Они также могут обрабатывать различные типы схем или структур данных. 

Однако при интеграции и объединении данных необходимо учитывать несколько ключевых практик. Во-первых, вы должны использовать общий стандартный формат и структуру для хранения и организации ваших данных. Такие форматы, как CSV, JSON или XML, обеспечивают согласованность и делают данные более доступными и понятными.  

Вы также должны централизовать хранение данных и управление ими, используя такие варианты, как облачное хранилище, информационное хранилищеили озеро данных. Централизованная платформа упрощает доступ к данным, обеспечивает согласованность данных и упрощает управление данными.  

Кроме того, необходимо обеспечить безопасность и надежность в управление данными процесс. Используйте надежные меры, такие как механизмы шифрования, аутентификации, авторизации, резервного копирования, восстановления и аудита. Шифрование защищает данные при передаче и хранении, а аутентификация и авторизация контролируют доступ к конфиденциальной информации.  

Шаг 4: Профилирование данных 

Профилирование данных — это процесс изучения набора данных для более глубокого понимания его характеристик, качества, структуры и содержания. Это помогает пользователям поддерживать стандарты качества данных в рамках организационной структуры. По своей сути профилирование данных помогает гарантировать соответствие столбцов данных стандартным типам данных, тем самым придавая набору данных дополнительный уровень точности.  

В конечном итоге профилирование данных помогает выявить единообразие данных или любые возможные расхождения, включая нулевые значения. Первоначально необходимо просмотреть исходные данные, проверить их на наличие ошибок, несоответствий и аномалий, а также понять структуру, содержимое и взаимоотношения файлов, баз данных и веб-страниц. 

Кроме того, вы должны рассмотреть такие аспекты, как:

• Полнота.
• Точность.
• Согласованность.
• Период действия.
• Своевременность.

Создайте комплексный профиль данных, обобщив детали исходных данных, включив метаданные, статистику, определения, описания и источники, а также документируя форматы, типы, распределения, частоты, диапазоны, выбросы и аномалии. 

Шаг 5: Исследование данных 

Исследование данных — это процесс ознакомления с вашими данными и выявления их характеристик, закономерностей, тенденций, выбросов и аномалий. Исследование данных может помочь вам лучше понять ваши данные и оценить их качество и пригодность для ваших целей анализа.  

Изучая данные, вы должны идентифицировать и классифицировать типы, форматы и структуры данных в вашем наборе данных. Затем вы должны просмотреть описательную статистику, отметив такие показатели, как среднее значение, медиана, мода и стандартное отклонение для каждой соответствующей числовой переменной. 

Использование визуализаций, таких как гистограммы, коробчатые диаграммы и диаграммы рассеяния, может дать вам представление о распределении данных и основных отношениях и закономерностях. Вы также можете использовать более продвинутые методы, такие как кластеризация, уменьшение размерности и правила ассоциации, чтобы выявить скрытые тенденции, выявить корреляции, выделить выбросы и выявить аномалии. Точно так же не менее важно оценить, насколько данные соответствуют тому, что вы хотите изучить.  

Шаг 6: Преобразование данных 

Преобразование данных преобразует данные из одного формата, структуры или значения в другой, играя ключевую роль в процессе подготовки данных, делая данные более доступными и удобными для анализа.  

Преобразование данных делает исходные данные более совместимыми с целевой системой и приложением, что упрощает их анализ и использование. Существует несколько методов преобразования данных, таких как нормализация, агрегирование и фильтрация, и способ применения этих преобразований зависит от варианта использования.  

Например, в наборе данных о продажах нормализация данных может помочь вам стандартизировать цены в единой валюте. Одновременно способы оплаты классифицируются по единым форматам, например, замена «CC», «Visa» или «MasterCard» на «кредитную карту».  

Шаг 7: Обогащение данных  

Обогащение данных — это процесс уточнения, улучшения и расширения набора данных путем добавления новых функций или столбцов. Это помогает повысить точность и надежность необработанных данных. Группы обработки данных обогащают данные, добавляя новую и дополнительную информацию и сверяя ее со сторонними источниками. 

• Добавляйте данные, объединяя несколько источников данных, включая данные CRM, финансовые и маркетинговые данные, чтобы создать комплексный набор данных, обеспечивающий целостное представление. Этот метод обогащения также включает интеграцию сторонних данных, таких как демографические данные, для улучшения понимания. 
• Сегментируйте данные, группируя объекты, такие как клиенты или продукты, на основе общих атрибутов, используя стандартные переменные, такие как возраст и пол, для категоризации и описания этих объектов. 
• Создавайте новые функции или дополнительные поля, извлекая их из существующих данных. Например, вы можете рассчитать возраст клиента по дате его рождения. 
• Устраните недостающие значения, оценив их на основе имеющихся данных. Например, вы можете рассчитать отсутствующие показатели продаж, опираясь на исторические тенденции. 
• Идентифицируйте такие объекты, как имена и адреса, в неструктурированных текстовых данных, извлекая полезную информацию из текста, не имеющего фиксированной структуры. 
• Назначайте определенные категории неструктурированным текстовым данным, таким как описания продуктов, или классифицируйте отзывы клиентов, чтобы обеспечить анализ и получить ценную информацию. 
• Используйте различные методы обогащения, чтобы дополнить ваши данные дополнительной информацией или контекстом, например геокодирование, анализ настроений, распознавание объектов, тематическое моделирование и т. д. 
• Используйте методы очистки, чтобы удалить или исправить ошибки или несоответствия в ваших данных, такие как дубликаты, выбросы, пропущенные значения, опечатки, проблемы с форматированием и т. д. 
• Используйте методы проверки, чтобы проверить или подтвердить правильность или полноту ваших данных, такие как контрольные суммы, правила, ограничения, тесты и т. д. 

Шаг 8: Проверка данных  

Чтобы обеспечить точность, полноту и согласованность данных, необходимо выполнить валидация данных до окончательной обработки данных для потребления. Проверка данных позволит вам проверить данные на соответствие заранее определенным правилам и критериям, которые отражают ваши требования, стандарты и нормы. Следующие шаги могут помочь вам эффективно провести проверку данных: 

• Анализируйте данные, чтобы понять их характеристики, такие как типы данных, диапазоны и распределения. Выявляйте потенциальные проблемы, такие как отсутствующие значения, выбросы или несоответствия. 
• Выберите репрезентативную выборку из набора данных для проверки. Этот шаг полезен для больших наборов данных, поскольку снижает нагрузку на обработку. 
• Примените предопределенные правила проверки к выборочным данным. Правила могут включать проверки формата, проверки диапазона или проверки между полями. 
• Определите записи, которые не соответствуют правилам проверки. Запишите характер ошибок и несоответствий для дальнейшего анализа. 
• Исправьте выявленные ошибки путем очистки, преобразования или вменения данных по мере необходимости. Очень важно вести контрольный журнал изменений, внесенных в ходе этого процесса. 
• Автоматизируйте процессы проверки данных, чтобы обеспечить последовательное и постоянное поддержание качества данных, когда это возможно. 

Шаг 9: Документирование и обмен данными 

Наконец, вы должны предоставить метаданные и документацию для ваших данных, такие как определения, описания, источники, форматы и типы. Ваши данные должны быть доступны и пригодны для использования другими пользователями или приложениями до их использования. 

• Используйте стандарты и форматы метаданных для предоставления метаданных для ваших данных, такие как Dublin Core, Schema.org, JSON-LD и т. д. 
• Используйте инструменты и методы документирования для предоставления документации по вашим данным, например файлы README, комментарии, аннотации и т. д. 
• Используйте инструменты и платформы каталога данных для организации и управления вашими данными и метаданными. 
• Используйте инструменты и методы обмена данными, чтобы сделать ваши данные доступными для других пользователей или приложений, таких как API, веб-сервисы, файлы, базы данных и т. д. 

Astera Делает подготовку данных простой и эффективной

Подготовка данных является важным шагом в процессе анализа данных, поскольку она обеспечивает качество и надежность данных для моделирования и принятия решений. Однако организациям нужен инструмент, упрощающий подготовку данных.

Введите подготовку данных «укажи и щелкни»!

Astera — это решение для подготовки данных без кода, которое поможет вашей организации добиться большего с вашими данными. Используя AsteraВы можете: 

• Предоставьте нетехническим пользователям доступ к данным и манипулирование ими без программирования. Astera позволяет выполнять различные задачи с данными с помощью удобных интерфейсов и готовых шаблонов. Вы можете легко и эффективно интегрировать, очищать, преобразовывать и обогащать данные. 
• Оптимизируйте и ускорьте процесс подготовки данных. Astera снижает необходимость вмешательства ИТ-специалистов или специалистов по обработке данных, позволяя вам самостоятельно обрабатывать данные. Вы можете сэкономить время и деньги, автоматизируя и упрощая рабочие процессы с данными. 
• Обеспечьте точность и согласованность данных. Astera предоставляет инструменты для проверки данных и проверки качества. Вы можете обнаруживать и исправлять ошибки, гарантируя надежность и готовность ваших данных к анализу. 
• Облегчите сотрудничество. Astera позволяет нескольким пользователям одновременно работать над проектами подготовки данных. Вы можете делиться и повторно использовать ресурсы данных, повышать производительность и способствовать межфункциональной командной работе. 

Доступно Astera, вы можете преобразовать свои данные в ценную информацию быстрее и проще, чем когда-либо прежде. Узнать больше о инструменты подготовки данных и как Astera упрощает подготовку данных.