商業分析 - 資料清洗

本教程詳細介紹了資料清洗的概念、商業分析中的資料清洗以及為什麼資料清洗很重要。

什麼是資料清洗？

資料清洗，也稱為資料清理或資料擦洗，是一個修復資料集錯誤的過程，方法是刪除資料集中的不正確、損壞、部分記錄、格式不正確、重複或不完整的資料。總的來說，資料清洗包括編輯、糾正和整理資料集中的資料，以確保其一致性和分析準備。

示例 - 假設在一個數據集中，一列是性別，可能包含諸如“M”、“F”、“Male”、“Female”、“male”、“female”、“MALE”、“FEMALE”之類的文字。

資料清洗的主要目標是提高資料質量，使其能夠找到更準確可靠的見解。

資料集可能包含從一個或多個數據源收集的不同資料記錄；這可能導致資料記錄重複或標記錯誤。如果資料不準確，即使結果和演算法看起來正確，它們也是不可靠的。沒有一種特定方法可以規定資料清洗過程中的確切流程，因為流程因資料集而異。改進和最佳化資料集是確保最佳資料分析效能的重要步驟。這包括解決和糾正資料中錯誤的、不一致的、結構不正確的、冗餘的或不完整的條目。

商業分析中的資料清洗

在資料分析過程中，如果結果不令人滿意或不合適；那麼兩件重要的事情可能會出錯：資料或模型。在現實世界中，資料並非井然有序。這些資料不能直接用於分析。商業分析需要不同的資料清洗方法來驗證和準備分析資料。

選擇合適的資料是商業分析的關鍵步驟之一。除非您確定用於分析的資料沒有錯誤，否則您不能指望您的商業分析準確無誤。資料清洗對於資料科學中的準確分析至關重要。它是機器學習和相關高階技術的關鍵資料準備階段。

資料清洗是商業分析的一個重要組成部分；它確保資料集的正確性。在商業分析 (BA) 中，見解和預測源自大型複雜資料集；輸入資料的質量對分析結果的有效性有重大影響。資料清洗是對資料集中的缺陷、不一致性和不準確性進行系統發現和糾正的過程，其中包括處理缺失值、刪除重複項和解決異常值等任務。此過程對於提高分析的完整性、準確的資料建模以及支援基於可靠和高質量資料做出的明智決策至關重要。

為什麼資料清洗很重要？

如果資料沒有得到適當的清理，資料中的不準確性、異常值、缺失數字和不一致性可能會影響分析結果的有效性。資料清洗的重要性可以透過以下幾點來理解：

• 增強業務決策 - 資料清洗可以做出更準確可靠的決策，從而降低戰略規劃和運營中出錯的風險。
• 改進業務流程 - 資料清洗幫助團隊識別運營工作流程中的故障。
• 運營效率 - 高質量資料可最大限度地減少流程中的錯誤，從而節省時間並提高運營效率。
• 合規性 - 機構可以遵守法規並避免法律問題。
• 競爭優勢 - 擁有高質量資料的機構可以獲得有見地的見解，從而制定更好的戰略、產品和客戶體驗。
• 準確性 - 資料清洗確保無錯誤的資料，其中不包含資料中的不準確性、拼寫錯誤、不正確的數字或錯誤的分類。
• 完整性 - 資料清洗確保所有必需資料都存在的程度。它避免缺失值、不完整的欄位或記錄，這些都可能導致分析和決策中的差距。
• 一致性 - 資料清洗確保資料的統一性。
• 標準化 - 資料清洗確保授權人員訪問、理解和使用資料的簡易性和標準化程度。可訪問的資料以標準格式儲存，以便輕鬆訪問和理解，無需不必要的障礙。
• 可靠性 - 資料清洗確保資料可靠性，這使得可以用於分析的資料值得信賴，其有見地的結果可用於制定戰略性業務決策。
• 有效性 - 資料清洗確保資料有效性，其程度取決於資料是否符合其標準。
• 資料完整性 - 資料清洗確保資料完整性，這顯示了與資料來源中其他資料的關係。
• 唯一性 - 資料清洗確保資料中沒有冗餘條目的程度。避免冗餘，因為唯一的資料保證每個條目都代表一個單一、獨特的實體。

對於依賴資料質量和資料驅動決策的組織來說，資料清洗非常重要。資料清洗是糾正或刪除資料集中錯誤的、有缺陷的、格式不正確的、重複的或不完整的資料的過程。這確保從資料生成的發現和分析結果是一致且準確的。當從多個來源收集資料並將其分組到單個數據集中時；存在資料重複或標記錯誤的高風險，這可能導致不準確的結果或見解。透過確保單個數據集或多個數據集中的資料一致性，資料清洗是解決“垃圾進，垃圾出”問題的可行方案。

總的來說，資料清洗是資料準備的重要組成部分，為資料集用於商業智慧 (BI) 和商業分析奠定了基礎。資料清洗透過識別不一致之處並修改、更新或刪除資料以糾正這些不一致之處來提高資料質量，從而為組織決策提供更準確、一致和可靠的資訊。此過程通常由資料質量專家、工程師或其他資料管理專家進行；但是，資料科學家、資料分析師、商業分析師和業務使用者也可能根據需要參與資料清洗。

資料清洗的優勢

資料清洗的一些主要優勢如下：

• 資料準備 - 資料清洗對於資料準備非常重要；它在確保資料準確性、可靠性和質量方面發揮著至關重要的作用。
• 確保準確的結果 - 清理後的資料提供了準確的結果，這些結果可用於制定有效的業務決策。
• 決策制定 - 清理後的資料提供了準確的結果，這有助於組織制定有效的業務戰略。
• 資料驗證 - 清理後的資料驗證資料及其分析結果。
• 有效的資料建模 - 清理後的資料能夠有效地進行資料建模和模式識別。
• 演算法利用 - 演算法在無錯誤或清理後的資料上可以最佳地執行。
• 結果的可解釋性 - 清潔的資料集提高了結果的可解釋性，並促進了可行見解的發展。
• 提高效率 - 清理後的資料使系統性能更好；由於系統不會因資料不一致而受到影響，因此它會在規定的時間內給出結果。

常見問題解答 (FAQs)

1. 資料清洗和資料轉換有什麼區別？

資料清洗是從資料集中刪除不屬於該資料集的資料的過程。資料轉換是將資料從一種格式或結構轉換為另一種格式或結構的過程。轉換操作，通常稱為資料整理或資料清洗，包括更改和對映資料，從一種“原始”資料型別更改為另一種資料型別，用於儲存和分析。本文重點介紹清理該資料的方法。

2. 資料清洗是商業分析的一部分嗎？

在商業分析中，資料清洗是資料預處理的一部分，它確保資料在進行任何轉換或資料建模之前是乾淨的。

3. 資料清洗是否確保資料質量？

是的，資料清洗透過從資料集中刪除嘈雜的、不完整的或部分資料來確保資料質量，並確保其質量，這些資料用於分析併產生有見地的結果。