Daten-Munging: Der Prozess der Datenbereinigung und -aufbereitung

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Datenbereinigung - Beseitigung von Datenfehlern für das Wachstum des Unternehmens Datenbereinigung-Voxco
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Einführung

Der Prozess des Data Munging hilft grundsätzlich dabei, Änderungen an Datensätzen vorzunehmen, um daraus aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Unternehmen verlassen sich heutzutage mehr und mehr auf Daten. Es ist sehr spannend, dass wir Zugang zu mehr Daten haben als je zuvor. Ganz gleich, ob es sich um Verkaufsdaten, Finanzinformationen oder andere Arten von Rohdaten handelt, Unternehmen benötigen Mittel und Wege, um sie in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Mit mehr und qualitativ besseren Daten wird es für uns viel einfacher sein, Modelle zu erstellen, Erkenntnisse zu gewinnen und Maßnahmen zu ergreifen. Allerdings ist es aufgrund der Vielfalt der Daten nicht ganz einfach, aus ihnen einen Wert zu schöpfen. Um diese Erkenntnisse zu gewinnen, reicht es jedoch nicht aus, nur mit den Daten zu arbeiten, wie sie sind. Die Unternehmen müssen sie zunächst umwandeln.

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Was ist Datenmanipulation?

In der Datenanalyse bezieht sich Data Munging oder Data Wrangling auf den Prozess der Bereinigung und Umwandlung von Rohdaten in das gewünschte Format, in der Regel um die weitere Analyse oder Visualisierung zu erleichtern. Data Munging kann in Python oder R, aber auch mit einem Tabellenkalkulationsprogramm durchgeführt werden.

Wenn Sie Eingaben in ein Format umwandeln, das eine Software oder Anwendung verstehen kann, ist das Data Munging. Es hilft, unordentliche Datensätze zu bereinigen. Angenommen, die Daten liegen im JSON-Format vor und Sie möchten, dass sie von einem Python-Programm gut verarbeitet werden können, dann müssen Sie zuerst etwas Munging durchführen.

Data Munging ist wichtig, um die Gesamtqualität der Daten zu bestimmen. Es ist eine der drei sexy Data-Geek-Fähigkeiten und wird als ein schmerzhafter Prozess des Säuberns, Parsons und Überprüfens von Daten aufgeführt, bevor sie für die Analyse bereit sind. Dies ist besonders schmerzhaft, wenn es sich um große Datensätze handelt. Dieser Prozess ist oft mit zeitaufwändigen Versuchen und Fehlern verbunden.

Was ist der Zweck der Datenbereinigung?

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Der Hauptzweck des Data Munging besteht darin, Rohdaten für die Verwendung in einer Analyse aufzubereiten. Es hilft dabei, Datensätze so aufzubereiten, dass sie von Reporting-Tools oder Algorithmen für maschinelles Lernen genutzt werden können. Dies ist eine recht mühsame Aufgabe für Computer und Menschen.

Es handelt sich um einen Vor Verarbeitungsschritt im Data-Mining-Prozess. Andererseits kann dies, wenn es richtig gemacht wird, eine solide Grundlage für die zukünftige Datenverarbeitung schaffen.

Datenverarbeitungsprozess

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Bevor Sie die gesammelten Daten verwenden können, müssen Sie sicherstellen, dass sie im richtigen Format vorliegen, um die Analyse zu unterstützen. Die Datenbereinigung wird in der Regel bei der Analyse großer Datensätze durchgeführt und kann sehr zeitaufwändig sein. Dazu gehören Aufgaben wie das Entfernen fehlender Werte aus dem Datensatz, das Zusammenführen mehrerer Datensätze in einer Tabelle und die Umwandlung inkompatibler Datentypen in solche, die miteinander kompatibel sind.

Der Prozess der Daten Vermischung kann in drei Schritte unterteilt werden: Vorverarbeitung, Anreicherung und Validierung.

Vorverarbeitung der Daten

Die Datenvorverarbeitung umfasst die Datenermittlung und die Datentransformation. Für die Datenanreicherung müssen die Daten zunächst entdeckt oder lokalisiert werden. Sobald die Daten gesammelt und lokalisiert sind, müssen sie bereinigt werden. Die Datenbereinigung umfasst die Beseitigung unvollständiger oder ungenauer Daten, die Entfernung unnötiger Informationen, die Vereinheitlichung inkonsistenter Formate, die Erkennung und Behebung von Beschädigungen, das Auffüllen fehlender Werte usw. Sobald die Daten bereinigt sind, werden sie in neue Formen umgewandelt, die mit der nachgelagerten Verarbeitung kompatibel sind.

Datenanreicherung

Im Prozess der Datenanreicherung werden die bereinigten und umgewandelten Daten in aussagekräftige und genaue Informationen umgewandelt. Die Art der Daten, die Sie aus dem aktuellen Datensatz extrahieren, hat einen großen Einfluss auf die Anreicherung. Dazu gehört auch die Suche nach externen Informationsquellen, um den Umfang der vorhandenen Daten zu erweitern.

Datenvalidierung

Die Datenvalidierung ist der letzte Schritt im Prozess der Datenanreicherung. Es ist wichtig, nach Inkonsistenzen und Fehlern zu suchen, die während des Wandlungsprozesses aufgetreten sind, sowie nach Daten Verfälschungen, die durch eine Fehlfunktion oder einen Fehler des Computers verursacht wurden. Stellen Sie außerdem sicher, dass alle Felder mit gültigen Werten ausgefüllt sind. Die Daten sind nun zur Verwendung bereit.

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Vorteile von Data Munging

Data Munging hilft bei der Vorbereitung und Manipulation von Daten, bevor Datenwissenschaftler eine gründliche Analyse durchführen. Data Munging bietet viele Vorteile, wie zum Beispiel

  • Es erhöht die Effizienz,
  • Die Endergebnisse sind genauer.
  • Zugang zu Qualitätsdaten.
  • Dies führt zu datengestützten Entscheidungen.

Zukunft des Datenmangels

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In der heutigen datengesteuerten Welt wird es immer wichtiger, die Daten, die wir täglich erzeugen, sinnvoll zu nutzen. Viele Analyseprogramme sind auf saubere Datensätze angewiesen, um korrekt zu funktionieren. Daher verlassen sich viele Unternehmen auf professionelle Datenbereiniger, die unordentliche Datensätze bereinigen.

Angesichts des enormen Datenvolumens ist die Datenbereinigung zu einem wichtigen Bestandteil der Datenanalyse geworden. Denn was nützen Daten, wenn sie nicht richtig interpretiert werden können? Man muss den Einfallsreichtum nutzen, um die Daten in geeignete Formate zu bringen und dann die Informationen zu extrahieren, die zur Erfüllung der Aufgabe benötigt werden.

Glücklicherweise gibt es heute hervorragende Softwareprogramme, die solche Aufgaben viel einfacher machen als je zuvor. Die Umstellung auf eine automatisierte Datenaufbereitungsmethode kann dazu beitragen, dass Datenwissenschaftler mehr Zeit haben, da viele der zeitaufwändigen Datenaufbereitungsprozesse wegfallen, so dass sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können.

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