هوش تجاری

تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟

سلامت مناسب داده‌ها برای هر کسب و کاری بسیار مهم است. برای مبتدیان، اطمینان از دقیق بودن و به روز بودن داده‌ها و نگه داشتن اطلاعات در سطح بالای کار، وضعیتی خوب را به همراه خواهد داشت. با این حال، تمیزسازی داده‌ها (Data cleaning) نیز بخشی حیاتی از فرایند تجزیه و تحلیل داده‌ها است. اگر داده‌های شما مغایرت یا خطایی داشته باشد، می‌توانید پیش‌بینی کنید که نتایج شما نیز ناقص خواهد بود. وقتی بر اساس این بینش تصمیمات مهم سازمان خود را می‌گیرید، فهمیدن اینکه چه اشتباهی ممکن است انجام شود، نبوغی لازم ندارد.

در زمینه‌ای مانند بازاریابی، بینش بد می‌تواند به معنای هدر دادن پول در کمپین‌های با هدف ضعیف باشد. در زمینه‌ای مانند مراقبت‌های بهداشتی یا علوم، به معنای واقعی کلمه می‌تواند تفاوت بین مرگ و زندگی باشد. در این مقاله، ما دقیقا بررسی خواهیم کرد که تمیزسازی داده چیست و چرا توجه به آن بسیار حیاتی است. همچنین مروری بر مراحل اصلی را که باید هنگام تمیزسازی داده‌های خود انجام دهید، ارائه خواهیم داد.

تمیزسازی داده‌ها (Data cleaning) چیست؟

پاکسازی داده‌ها (که بعضا به عنوان پاکسازی داده‌ها یا درگیری داده‌ها نیز شناخته می‌شوند) یک مرحله بسیار مهم در مراحل تجزیه و تحلیل داده‌ها است. این تمرین ضروری، که شامل تهیه و اعتبار سنجی داده‌ها است، معمولا قبل از تجزیه و تحلیل اصلی شما انجام می‌شود. تمیزسازی داده‌ها فقط مورد حذف داده‌های اشتباه نیست، اگرچه این مهم اغلب بخشی از آن است. در مبحث تمیزسازی داده‌ها، تمرکز اصلی بیشتر بر روی شناسایی داده‌های متقلب یا rogue data و (در صورت امکان) اصلاح آنها، انجام می‌شود.

“داده‌های متقلب” شامل مواردی مانند داده‌های ناقص، نادرست، بی‌ربط، خراب یا با قالب‌بندی نادرست هستند. این فرایند همچنین شامل تکثیر یا “برداشتن” است که به طور موثر به معنی ادغام یا حذف نقاط داده یکسان می‌باشد.

اما چرا اصلاح این نوع خطاها تا این حد مهم است؟

پاسخ به اندازه کافی ساده است: اگر این کار را نکنید، آنها بر نتایج تجزیه و تحلیل شما تأثیر می‌گذارند. از آنجا که تجزیه و تحلیل داده‌ها معمولا برای اطلاع رسانی تصمیمات کسب و کار مورد استفاده قرار می‌گیرد، نتایج باید دقیق باشند در این حالت، به سادگی حذف داده‌های متقلب یا ناقص ایمن‌تر به نظر می‌رسد. اما این مسئله نیز مشکلاتی را ایجاد می‌کند: “یک مجموعه داده ناقص نیز بر نتایج تجزیه و تحلیل شما تأثیر می‌گذارد”. به همین دلیل یکی از اهداف اصلی تمیزسازی داده‌ها، سالم نگه داشتن هر چه بیشتر یک مجموعه داده است. این امر به بهبود قابلیت اطمینان بینش شما، کمک می‌کند.

تمیزسازی داده‌ها نه تنها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها مهم است، همچنین برای مدیریت عمومی کسب و کار (یا “حاکمیت داده“) نیز مهم است. منابع، کلان داده‌های پویا بوده و دائما در حال تغییر هستند. بنابراین نگهداری منظم پایگاه‌های داده به شما کمک می‌کند، همه چیز را حفظ کنید. این مسئله مزایای اضافی دارد که در بخش بعدی به آنها خواهیم پرداخت.

چرا تمیزسازی داده‌ها مهم است؟

یکی از پیشنهادات رایج که در دنیای تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌شنوید این است: ” ورودی زباله، خروجی زباله”. این عبارت، که اغلب توسط تحلیلگران داده استفاده می‌شود، حتی مخفف خاص خود را دارد که به صورت GIGO شناخته می‌شود. اصل GIGO به این معنی است که اگر کیفیت داده‌های شما از سطح پایین‌تری برخوردار باشد، نتایج هرگونه تجزیه و تحلیل با استفاده از این داده‌ها نیز ناقص خواهد بود. حتی اگر هر مرحله دیگر از روند تجزیه و تحلیل داده‌ها را به درستی دنبال کنید، اگر داده‌های شما ناموزون باشد، تفاوتی ایجاد نمی‌کند.

به همین دلیل، اهمیت تمیزسازی داده‌ها، اصلا  قابل اغماض نیست. درست مثل ایجاد زیربنایی برای یک ساختمان: آن را درست انجام دهید و می‌توانید چیزی محکم و با دوام بسازید. اگر این کار را اشتباه انجام دهید، با چشم خود می‌بینید که ساختمان به زودی فرو خواهد ریخت. به همین دلیل است که تحلیلگران خوب داده از ۶۰-۸۰٪ از وقت خود را صرف انجام فعالیت‌های پاکسازی اطلاعات می‌کنند. فراتر از تجزیه و تحلیل داده‌ها، تمیز بودن خوب داده‌ها مزایای دیگری نیز دارد.

نتیجه سخن

تمیزسازی داده‌ها احتمالا مهمترین قسمت در فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها است. سلامت خوب داده‌ها فقط به تجزیه و تحلیل داده‌ها مربوط نمی‌شود. به هر حال نگهداری و به روزرسانی منظم داده‌های شما، امری حیاتی است. استفاده از داده‌های تمیز، بخش اصلی تجزیه و تحلیل داده‌ها و به طور کلی حوزه علم داده است.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  21. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  22. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  23. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  24. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  25. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  26. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  27. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  28. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  30. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  31. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  32. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  33. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  34. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  35. آموزش Power BI Report Server
  36. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  37. مسیر شغلی در هوش تجاری
  38. مهندسی داده چیست؟
  39. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  40. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  41. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  42. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  43. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  44. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  45. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  46. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  47. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  48. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  49. یادگیری ماشین چیست؟
  50. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  51. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  52. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  53. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  54. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  55. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  56. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  57. انبار داده چیست؟
  58. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  59. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  60. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  61. مدل‌سازی داده چیست؟
  62. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  63. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  64. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  65. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  67. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  68. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  69. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  70. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

جشنواره عید تا عید: ۲۰٪ تخفیف ویژه تمامی دوره‌ها با کد تخفیف ghadir فقط تا ۸ مرداد!برنامه دوره‌ها را ببینید
+ +
بستن