商業分析 - 資料清洗流程

資料清洗，也稱為資料淨化或資料擦洗，是資料管理中一個重要的過程，它需要透過糾正資料和修復資料一致性來發現和清理資料，以提高其整體質量。其目的是確保資料對於分析來說是正確、完整和可靠的。

本文詳細描述了資料清洗的過程，如何清洗資料以及資料清洗的必要步驟。

步驟 1：資料分析

資料分析透過審查每列適合的資料型別來確保資料的結構、內容和質量。

步驟 2：刪除重複項和無關資料

從資料集中刪除重複或無關的記錄。這些重複記錄增加了資料集的資料冗餘，這會不必要地增加資料長度並導致資料分析錯誤。

步驟 3：修復結構性錯誤

結構性錯誤是由於資料集的佈局和格式造成的，例如命名約定、錯別字、日期格式或標籤錯誤的組或類別。這些不一致可能會導致類別或類別的標籤錯誤。

例如 - 您可能會看到“N/A”和“不適用”同時出現，但它們應該被視為同一類別。一些日期的格式為 MM/DD/YYYY，而另一些日期的格式為 DD/MM/YYYY。標準化這些日期格式可以提供一致性並避免分析錯誤。

步驟 4：資料轉換

將資料轉換為適合分析的格式或結構。它包括資料聚合、透視和派生新變數。

步驟 5：過濾不需要的異常值

異常值是資料集中與其他觀察結果明顯偏離的資料點。異常值可能反映測量變異性或表明實驗誤差，有時會從資料集中刪除。

步驟 6：處理缺失資料

資料集中缺失的值使得分析變得困難，因此不能忽略它，應該妥善處理，因為某些演算法在處理資料集中缺失的值時無法接受。缺失資料可以處理為

• 刪除 - 刪除具有缺失值的整個記錄；這種方法可能會丟失資料，因此使用者在刪除資料之前應該小心。
• 插補 - 使用基於觀察值的平均資料值填充缺失值；這種方法會影響資料完整性，因為平均值的假設並非實際值。
• 標記 - 為以後的分析中的特殊處理標記缺失值。
• 處理空值 - 有效地處理空值。

步驟 7：驗證您的資料

資料清洗的這一階段透過回答以下問題來驗證資料集中的資料值：

• 資料有價值嗎？
• 它是否包含適當的格式？
• 它是否沒有錯誤並滿足組織的需求以提供所需的結果？

有效的資料清洗對於確保後續資料分析或機器學習模型的有效性和可靠性至關重要。