您是否想知道如何获取可靠且一致的数据以进行数据分析？ 现在就实施这些数据清理策略吧！
您的业务决策依赖于数据分析的深刻见解。 同样，从输入数据集中获得的见解也取决于源数据的质量。 低质量、不准确、无用和不一致的数据源是数据科学和数据分析领域面临的巨大挑战。
因此，专家们提出了解决方案。 这个解决方案就是数据清理。 它可以让您避免做出损害业务而不是改进业务的数据驱动决策。
请继续阅读，了解成功的数据科学家和分析师所采用的最佳数据清理策略。 此外，探索一些可以为您的即时数据科学项目提供干净数据的工具。
什么是数据清理？
数据质量有五个维度。 通过遵循数据质量策略来识别和纠正输入数据中的错误，这被称为数据清理。
这五个维度的质量参数是：
#1。 完整性
此质量控制参数确保输入数据拥有数据科学项目所需的所有参数、标题、行、列、表格等。
#2。 准确性
这是一个数据质量指标，表示数据与输入数据的真实值有多接近。 当您遵循所有统计标准进行调查或收集数据时，数据才可能具有真正的价值。
#3。 有效性
该参数在数据科学中表明数据符合您设定的业务规则。
#4。 均匀性
一致性确认数据是否包含统一的内容。 例如，美国能源消耗调查的数据应包含所有采用英制计量系统的单位。 如果在同一调查中使用一些公制单位，则数据就不统一了。
#5。 一致性
一致性确保表格、数据模型和数据集中的数据值是一致的。 在跨系统移动数据时，您还需要密切关注此参数。
简而言之，在将数据提供给商业智能工具之前，将上述质量控制流程应用于原始数据集，从而进行数据清理。
数据清理的重要性
正如您不能在糟糕的互联网带宽计划上运营您的数字业务一样； 当数据质量不可接受时，您也无法做出明智的决策。 如果您尝试使用无用和错误的数据来做出业务决策，您将会看到收入损失或投资回报率 (ROI) 不佳。
根据Gartner关于数据质量差及其后果的报告，该研究机构发现一家企业平均会因依赖错误的、伪造的和无用的数据来做决策而损失1290万美元。
同一报告还表明，在美国各地使用不良数据会导致该国每年损失惊人的3万亿美元。
如果您向BI系统输入无用数据，那么最终的见解肯定是无用的。
因此，您必须清理原始数据，以避免金钱损失，并从数据分析项目中做出有效的业务决策。
数据清理的好处
#1。 避免金钱损失
通过清理输入数据，您可以使您的公司免于因不合规或客户流失而遭受经济损失。
#2。 做出重大决策
高质量和可操作的数据能够提供深刻的见解。 这些见解可以帮助您做出有关产品营销、销售、库存管理、定价等方面的出色业务决策。
#3。 获得超越竞争对手的优势
如果您比竞争对手更早地采用数据清理，您将受益于成为行业中的先行者。
#4。 让项目更高效
简化的数据清理流程可以提高团队成员的信心。 因为他们知道数据是可靠的，所以他们可以更加专注于数据分析。
#5。 节省资源
清理和整理数据可以减少整个数据库的大小。 因此，您可以通过消除无用数据来节省数据库存储空间。
数据清理策略
标准化视觉数据
数据集将包含多种类型的字符，例如文本、数字、符号等。 您需要对所有文本应用统一的文本大小写格式。 请确保符号采用正确的编码，例如Unicode、ASCII等。
例如，大写的术语Bill表示一个人的名字。 相反，账单或Bill则意味着交易的收据； 因此，适当的大小写格式至关重要。
删除重复数据
重复的数据会混淆BI系统。 因此，模式将变得扭曲。 因此，您需要从输入数据库中清除重复的条目。
重复项通常来自人工数据输入过程。 如果您可以自动化原始数据输入过程，则可以从根本上消除数据复制。
修复不需要的异常值
异常值是那些不在数据模式内的异常数据点，如上图所示。 真正的异常值是允许存在的，因为它们可以帮助数据科学家发现调查中的缺陷。 但是，如果异常值来自人为错误，那就会有问题。
您必须将数据集放在图表或图形中以查找异常值。 如果发现任何问题，请调查其来源。 如果来源是人为错误，请删除异常值数据。
关注结构化数据
这主要是为了查找和修复数据集中的错误。
例如，数据集可能包含一列美元和许多其他货币列。 如果您的数据是针对美国受众的，请将其他货币转换为等值的美元。 然后，将所有其他货币替换为美元。
扫描您的数据
从数据仓库下载的庞大数据库可能包含数千个表格。 您可能并不需要数据科学项目的所有表格。
因此，在获得数据库后，您需要编写一个脚本来定位您需要的数据表格。 一旦了解了这一点，您就可以删除不相关的表格并最小化数据集的大小。
这最终将有助于更快地发现数据模式。
清理云端数据
如果您的数据库使用写时模式方法，则需要将其转换为读时模式。 这将能够直接在云存储上进行数据清理，并提取经过格式化、有组织且准备好分析的数据。
翻译外语
如果您的调查是在全球范围内进行的，您可以预期原始数据中会出现外语。 您必须将包含外语的行和列翻译成英语或您喜欢的任何其他语言。 为此，您可以使用计算机辅助翻译（CAT）工具。
逐步数据清理
#1。 定位关键数据字段
数据仓库包含数TB的数据库。 每个数据库都可能包含几列到几千列数据。 现在，您需要查看项目目标，并据此从此类数据库中提取数据。
如果您的项目研究美国居民的电子商务购物趋势，那么在同一个工作簿中收集线下零售商店的数据将毫无帮助。
#2。 组织数据
从数据库中找到重要的数据字段、列标题和表格等后，以有组织的方式整理它们。
#3。 清除重复项
从数据仓库收集的原始数据将始终包含重复的条目。 您需要找到并删除这些重复项。
#4。 消除空值和空格
某些列标题及其相应的数据字段可能不包含任何值。 您需要删除那些列标题/字段，或将空白值替换为正确的字母数字值。
#5。 执行精细格式化
数据集可能包含不必要的空格、符号、字符等。您需要使用公式对它们进行格式化，以便整个数据集在单元格大小和跨度方面看起来统一。
#6。 标准化流程
您需要创建数据科学团队成员可以遵循并在数据清理过程中履行职责的标准操作程序 (SOP)。 它必须包括以下内容：
- 原始数据的收集频率
- 原始数据的存储和维护主管
- 清理频率
- 清理数据的存储和维护主管
以下是一些流行的工具，它们可以在您的数据科学项目中帮助您进行数据清理：
WinPure
如果您正在寻找一款可以帮助您准确快速地清理数据的应用程序，WinPure是一个可靠的选择。 这个业界领先的工具提供了具有无与伦比的速度和精度的企业级数据清理工具。
由于它旨在为个人用户和企业服务，因此任何人都可以轻松使用它。 该软件使用高级数据分析功能来分析数据的类型、格式、完整性和值，以进行质量检查。 其强大而智能的数据匹配引擎可以选择具有最少错误匹配的完美匹配。
除了上述功能外，WinPure还为所有数据、组匹配和不匹配提供了令人印象深刻的可视化效果。
它还可以充当合并工具，合并重复的记录以生成可以保留所有当前值的主记录。 此外，您可以使用此工具定义主记录选择规则并立即删除所有记录。
OpenRefine
OpenRefine 是一款免费的开源工具，可帮助您将混乱的数据转换为可用于网络服务的干净格式。 它使用分面来清理大型数据集，并对过滤后的数据集视图进行操作。
凭借其强大的启发式方法，该工具可以合并相似的值，从而消除所有不一致之处。 它提供协调服务，因此用户可以将他们的数据集与外部数据库进行匹配。 此外，使用此工具意味着您可以在必要时返回到旧的数据集版本。
此外，用户还可以在更新的版本中重播操作历史记录。 如果您担心数据安全，OpenRefine是您的理想选择。 它会在您的计算机上清理数据，因此不会为此将数据迁移到云端。
Trifacta Designer Cloud
虽然数据清理可能很复杂，但 Trifacta Designer Cloud 可以使您轻松完成它。 它使用一种新颖的数据准备方法进行数据清理，以便组织可以从中获得最大的价值。
其用户友好的界面使得非技术用户能够清理和清洗数据，以进行复杂的分析。 现在，企业可以利用Trifacta Designer Cloud的机器学习（ML）支持的智能建议，对数据做更多的事情。
更重要的是，他们在此过程中将花费更少的时间，同时不得不处理更少的错误。 它要求您使用更少的资源，从分析中获得更多收益。
Cloudingo
您是Salesforce用户，并且担心所收集数据的质量吗？ 使用Cloudingo来清理您的客户数据，以便只拥有您需要的数据。 此应用程序通过重复数据删除、导入和迁移等功能，使得管理客户数据变得容易。
在这里，您可以使用可自定义的过滤器和规则来控制记录合并并标准化数据。 删除无用和不活动的数据，更新缺失的数据点，并确保美国邮寄地址的准确性。
此外，企业可以安排Cloudingo自动删除重复数据，这样您就可以始终访问干净的数据。 保持数据与Salesforce同步是该工具的另一重要功能。 有了它，您甚至可以将Salesforce数据与存储在电子表格中的信息进行比较。
ZoomInfo
ZoomInfo 是一家数据清理解决方案提供商，可以帮助提高团队的生产力和效率。 由于此软件可以为公司的CRM和MAT提供无重复的数据，因此企业可以获得更多利润。
它通过删除所有昂贵的重复数据来简化数据质量管理。 用户还可以使用ZoomInfo来保护他们的CRM和MAT周边。 它可以在几分钟内通过自动重复数据删除、匹配和标准化来清理数据。
该应用程序的用户可以享受匹配标准和合并结果的灵活性和控制。 它可以通过标准化任何类型的数据来帮助您构建具有成本效益的数据存储系统。
总结
您应该关注数据科学项目中输入数据的质量。 它是机器学习（ML）、基于人工智能的自动化神经网络等大型项目的基本要素。如果要素有问题，请认真考虑此类项目的结果。
因此，您的组织需要采用经过验证的数据清理策略，并将其作为标准操作程序（SOP）实施。 这样，输入数据的质量也会随之提高。
如果您的项目、市场营销和销售工作很忙，最好将数据清理部分留给专家。 专家可以是上述任何一种数据清理工具。
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