Data cleaning – co to jest i dlaczego czyszczenie danych jest kluczowe?

Wyobraź sobie bazy danych, arkusze kalkulacyjne lub inne zbiory, które pełne są błędów i nieścisłości. Tego typu elementy stają się po prostu bezużyteczne. Aby wykorzystać zebrane przez siebie dane, musisz oczyścić je z „odpadów”. Czynnością, która Ci w tym pomoże jest data cleaning. Oto wszystko, co powinieneś wiedzieć o sprawdzaniu czystości danych.

Data cleaning to mało skomplikowana czynność, którą powinieneś przeprowadzać regularnie. Dlaczego? Im więcej śmieci w Twoich zbiorach, tym trudniej je później wyczyścić.

Data cleaning – co to jest?

Czym jest data cleaning? Po polsku oznacza to po prostu czyszczenie danych. Jest to proces, w którym wykrywa się, poprawia i usuwa błędne, niekompletne i zbędne informacje w zbiorach. Czym różni się od walidacji danych? Walidacją nazywamy proces, który pozwala sprawdzić, czy dane są zgodne z założonymi formułami.

Z kolei data cleaning przygotowuje dane do ostatecznej analizy na podstawie ogólnych założeń (np. usuwa duplikaty). Data cleaning w praktyce jest ściśle powiązany z walidacją.

W jaki sposób odbywa się data cleaning?

Jak odbywa się data cleaning? Dokładność tego procesu zależy od kilku elementów.

• Usuwanie duplikatów – to proces, w którym system kasuje powtarzające się wiersze albo rekordy w arkuszach danych.
• Uzupełnianie braków – chodzi o dopisywanie brakujących wierszy (np. liczb w numeracji) lub słów czy liter w zdaniach.
• Korekta błędów – to kosmetyczne poprawianie dat, naprawa formatowania tekstów, poprawa literówek.
• Usuwanie nieprawdopodobnych danych – usuwanie ze zbioru skrajnych wartości np. wiek człowieka „-5 lat” albo jednoczesne wskazanie bycia kawalerem i małżonkiem.

Jaki data cleaner wybrać? Poznaj ciekawe rozwiązania

Czyszczeniem danych może zająć się wewnętrzny system funkcjonujący wewnątrz oprogramowania kalkulacyjnego (np. w systemie Excel) lub zewnętrzna aplikacja, która umożliwia skuteczne oczyszczanie danych z różnego rodzaju błędów i niedopowiedzeń.

Jakie aplikacje mogą Ci się sprawdzić? Wśród interesujących propozycji, które dostępne są za darmo warto spróbować OpenRefine. To narzędzie, które ułatwia czyszczenie nawet bardziej skomplikowanych tabel. Wymaga jednak wstępnego zrozumienia logiki filtrów danych. Z kolei bardzo prosty jest Numerous.ai. Błyskawicznie poprawia dane przy użyciu sztucznej inteligencji. Wymaga jednak opłaty w wysokości 10 dolarów miesięcznie.

Jeżeli masz natomiast system Microsoft Office, do Twojej dyspozycji jest Power Query. To narzędzie wbudowane w Excel (o czym wspominaliśmy), ale też np. Power BI (służący do zaawansowanego zarządzania danymi firmowymi).

Dlaczego czyszczenie danych jest tak istotne?

Czyszczenie danych (data cleaning) ma niezwykłe znaczenie pod kątem biznesu. Błędne dane mogą prowadzić do złych wniosków albo w ogóle uniemożliwią działanie analityczne. Oczyszczenie zbiorów danych z błędnych rekordów sprawia też, że w trakcie analityki nie tracisz czasu na ręczne usuwanie błędów. Zwiększasz też wiarygodność prowadzonych badań lub analiz. Po prostu, Twoje statystyki będą pokazywać prawdę.

Zwróć uwagę też na fakt, że jeżeli używasz do pracy sztucznej inteligencji, błędne dane mogą wpłynąć na nieprawidłowy format uczenia maszynowego. To znacznie zmniejszy dokładność publikowanych przy pomocy AI wyników i wpłynie na błędy, które narzędzia

Genialne firmy mnożą
swój potencjał z

Sprawdź nasze Case Studies

Ocena Clutch

5.0

Ocena Google

4.8

Bądź widoczny w Google i wyszukiwarkach przyszłości (ChatGPT, Gemini, Perplexity i inne)

Zostaw adres e-mail — porozmawiamy o widoczności Twojej strony w AI.

Dane przetwarzamy w celu kontaktu, zgodnie z naszą
polityką prywatności