Kedu ihe kpatara nhicha data ji dị oke egwu yana otu ị nwere ike isi mejuputa usoro ịdị ọcha data yana ngwọta

Data Cleaning: Otu esi ehicha data gị

Ọdịmma data adịghị mma bụ nchegbu na-arị elu maka ọtụtụ ndị isi azụmaahịa ka ha na-emezughị ebumnuche ha ezubere iche. Otu ndị nyocha data - nke kwesiri iwepụta nghọta data a pụrụ ịdabere na ya - na-etinye 80% nke oge ha ihicha na ịkwadebe data, yana naanị 20% nke oge a hapụrụ ime nyocha ahụ n'ezie. Nke a nwere mmetụta dị ukwuu na mmepụta nke otu ahụ ka ha ga-eji aka kwado ogo data nke ọtụtụ datasets.

84% nke CEO na-enwe nchegbu maka ogo data ha na-adabere na mkpebi ha.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Mgbe nsogbu ndị dị otú ahụ chere ihu, òtù dị iche iche na-achọ ụzọ akpaghị aka, dị mfe na nke ziri ezi nke ihicha na ịhazi data. Na blọọgụ a, anyị ga-eleba anya n'ụfọdụ mmemme ndị bụ isi gụnyere ịsachapụ data, yana otu ị ga-esi mejuputa ha.

Kedu ihe bụ Cleaning Data?

Nhicha data bụ okwu sara mbara nke na-ezo aka na usoro ịme data maka ebumnuche ọ bụla ezubere. Ọ bụ usoro nhazi ogo data nke na-ewepụ ozi na-ezighi ezi na nke na-ezighi ezi site na ntinye data yana ụkpụrụ ahaziri ahazi iji nweta echiche na-agbanwe agbanwe n'ofe isi mmalite niile. Usoro a na-agụnyekarị mmemme ndị a:

  1. Wepu ma dochie - Ubi dị na ihe ndekọ data na-enwekarị ndị na-eduga ma ọ bụ nchọta ma ọ bụ akara edemede na-abaghị uru ma ọ dị mkpa ka edochie ma ọ bụ wepụ ya maka nyocha dị mma (dị ka oghere, efu, slashes, wdg). 
  2. Kpochapụ ma jikọta – Mgbe ụfọdụ, ubi nwere achịkọtara data ihe atụ, ndị Address ubi nwere Number StreetAha StreetmmetụtaState, wdg. N'ọnọdụ ndị dị otú ahụ, a ga-ekewa mpaghara nchịkọta n'ime kọlụm dị iche iche, ebe ụfọdụ ogidi ga-ejikọta ọnụ iji nweta echiche dị mma nke data - ma ọ bụ ihe na-arụ ọrụ maka ojiji gị.
  3. Gbanwee ụdị data - Nke a gụnyere ịgbanwe ụdị data nke ubi, dị ka mgbanwe Nọmba ekwentị ubi nke dị na mbụ eriri na Number. Nke a na-eme ka ụkpụrụ niile dị n'ọhịa bụrụ nke ziri ezi ma dịkwa mma. 
  4. Kwado ụkpụrụ – Ụfọdụ ubi kwesịrị ịgbaso ụkpụrụ ma ọ bụ usoro ziri ezi. Maka nke ahụ, usoro nchacha data na-amata ụkpụrụ dị ugbu a ma gbanwee ha iji hụ na izi ezi. Dịka ọmụmaatụ, ndị Ekwentị US Number na-eso ụkpụrụ: AAA-BBB-CCCC
  5. Wepu mkpọtụ – Ebe data na-enwekarị okwu ndị na-anaghị atụkwasị uru dị ukwuu, yabụ webata mkpọtụ. Dịka ọmụmaatụ, tụlee aha ụlọ ọrụ ndị a 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Aha ụlọ ọrụ niile bụ otu mana usoro nyocha gị nwere ike were ha dị ka ihe pụrụ iche, na iwepu okwu dị ka Inc., LLC, na Incorporated nwere ike melite izi ezi nke nyocha gị.
  6. Dakọtara data iji chọpụta oyiri - Datasets na-enwekarị ọtụtụ ndekọ maka otu ihe. Ọdịiche dị nta na aha ndị ahịa nwere ike iduga otu gị ịme ọtụtụ ndenye na nchekwa data ndị ahịa gị. Ihe ndekọ dị ọcha na ahaziri ahazi kwesịrị ịnwe ndekọ pụrụ iche - otu ndekọ maka otu. 

Ahaziri yana data anaghị ahazi

Otu akụkụ ọgbara ọhụrụ nke data dijitalụ bụ na ọ naghị agbanwe agbanwe n'ime oghere ọnụọgụ ma ọ bụ uru ederede. Data ahaziri bụ ihe ụlọ ọrụ na-ejikarị arụ ọrụ - ikike data echekwara na ụdịdị dị ka akwụkwọ akụkọ ma ọ bụ tebụl iji rụọ ọrụ na mfe. Otú ọ dị, ụlọ ọrụ na-arụ ọrụ na-adịghị ahazi data ọzọ na nke ọma… nke a bụ ikike data.

Ọmụmaatụ nke data emebeghị nke ọma bụ asụsụ okike sitere na ederede, ọdịyo na vidiyo. Otu ihe a na-ahụkarị na ire ahịa bụ ịnakọta echiche ika site na nyocha ịntanetị. A haziri nhọrọ kpakpando ahụ (dịka akara nke 1 ruo 5 kpakpando), mana nkọwapụta enweghị ahaziri yana data qualitative ga-edozirịrị site na nhazi asụsụ eke.NLP) algọridim na-etolite ọnụ ọgụgụ nke mmetụta.

Otu esi achọpụta data dị ọcha?

Ụzọ kachasị dị irè iji hụ na data dị ọcha bụ inyocha ebe ọ bụla ntinye n'ime nyiwe gị ma na-emelite ha na mmemme iji hụ na etinyere data nke ọma. Enwere ike ime nke a n'ọtụtụ ụzọ:

  • Mpaghara chọrọ - hụ na ụdị ma ọ bụ njikọ ga-agafe mpaghara ụfọdụ.
  • Iji ụdị data ubi - inye ndepụta nwere oke maka nhọrọ, nkwupụta oge niile iji hazie data, na ịchekwa data n'ụdị data kwesịrị ekwesị iji gbochie data n'ụdị kwesịrị ekwesị na ụdị echekwara.
  • Njikọ ọrụ ndị ọzọ - ijikọ ngwaọrụ ndị ọzọ iji hụ na echekwara data nke ọma, dị ka mpaghara adreesị na-akwado adreesị ahụ, nwere ike ịnye data na-agbanwe agbanwe.
  • Ndebanye aha – Ime ka ndị ahịa gị kwado nọmba ekwentị ha ma ọ bụ adreesị ozi-e ha nwere ike hụ na echekwara data ziri ezi.

Ntinye ntinye ekwesịghị ịbụ naanị ụdị, ọ kwesịrị ịbụ njikọ n'etiti sistemụ ọ bụla na-ebufe data site na otu sistemụ gaa na nke ọzọ. Ụlọ ọrụ na-ejikarị ikpo okwu wepụ, gbanwee, na ibu (ETL) data n'etiti sistemụ iji hụ na echekwara data dị ọcha. A na-agba ndị ụlọ ọrụ ume ịrụ ọrụ nchọpụta data nyocha iji detuo ihe ntinye, nhazi, na ojiji maka data dị n'ime ha. Nke a dị oke mkpa maka ịhụ na nnabata na ụkpụrụ nchekwa yana ụkpụrụ nzuzo.

Otu esi ehicha data gị?

Ọ bụ ezie na ịnwe data dị ọcha ga-adị mma, usoro ihe nketa na ịdọ aka ná ntị adịghị mma maka mbubata na ijide data na-adịkarị. Nke a na-eme ka data dị ọcha bụrụ akụkụ nke ọtụtụ mmemme otu ahịa. Anyị lere anya n'ime usoro ndị usoro nhicha data gụnyere. Nke a bụ ụzọ nhọrọ nzukọ gị nwere ike isi mejuputa ihicha data:

Nhọrọ 1: Iji Usoro dabere na koodu

Python na R bụ asụsụ mmemme abụọ a na-ejikarị maka itinye ihe ngwọta iji megharịa data. Ide ederede na data dị ọcha nwere ike iyi ihe bara uru ebe ọ bụ na ị na-emegharị algọridim dịka ọdịdị nke data gị si dị, n'agbanyeghị, ọ nwere ike isi ike idobe edemede ndị a ka oge na-aga. Ọzọkwa, ihe ịma aka kasịnụ na ụzọ a bụ ịdekọ usoro nchikota nke na-arụ ọrụ nke ọma na dataset dị iche iche, kama ịdepụta ọnọdụ siri ike. 

Nhọrọ 2: Iji Ngwakọta Ngwakọta Platform

Ọtụtụ nyiwe na-enye mmemme ma ọ bụ enweghị koodu njikọ ịkwaga data n'etiti sistemu n'ụdị kwesịrị ekwesị. Igwe eji arụ ọrụ arụnyere n'ime na-enweta ewu ewu ka nyiwe wee nwee ike ịmekọrịta mfe n'etiti ngwaọrụ ụlọ ọrụ ha. Ngwa ndị a na-ejikọta usoro mkpali ma ọ bụ ahaziri nke enwere ike ịme na mbubata, ịjụ ajụjụ, ma ọ bụ ide data site na otu usoro gaa na nke ọzọ. Ụfọdụ nyiwe, dị ka Usoro arụmọrụ Robotic (RPA) nyiwe, nwere ike tinye data na ihuenyo mgbe data integrations adịghị.

Nhọrọ 3: Iji Artificial ọgụgụ isi

Ihe ndekọ data nke ụwa dị n'ezie dị nnọọ iche na imejuputa ihe mgbochi kpọmkwem n'ọhịa nwere ike inye nsonaazụ na-ezighi ezi. Nke a bụ ebe ọgụgụ isi artificial (AI) nwere ike inye aka. Ụdị ọzụzụ na data ziri ezi, nke ziri ezi na nke ziri ezi wee jiri ụdị a zụrụ azụ na ndekọ na-abata nwere ike inyere aka ọkọlọtọ anomalies, chọpụta ohere dị ọcha, wdg.

Ụfọdụ usoro enwere ike ịkwalite na AI n'oge a na-ehicha data n'okpuru:

  • Ịchọta ihe adịghị mma na kọlụm.
  • Ịmata ndabere mmekọrịta ezighi ezi.
  • Ịchọta ndekọ oyiri site na nchịkọta.
  • Ịhọrọ ndekọ nna ukwu dabere na ohere agbakọtara.

Nhọrọ 4: Iji Ngwa Ọrụ Ogo Data nke Onwe Onye

Ụfọdụ ndị na-ere ahịa na-enye ọrụ ogo data dị iche iche achịkọtara dị ka ngwaọrụ, dịka data nhichapụ software. Ha na-eji nduzi ụlọ ọrụ yana algọridim nke nwe ya maka ịkọwapụta, sachapụ, ịhazi, dakọtara na ijikọ data n'ofe isi mmalite dị iche iche. Ngwa ndị dị otú ahụ nwere ike ịrụ ọrụ dị ka nkwụnye na-egwu ma chọọ obere oge ịbanye n'ụgbọ mmiri ma e jiri ya tụnyere ụzọ ndị ọzọ. 

Nweta data

Nsonaazụ nke usoro nyocha data dị mma dị ka ogo data ntinye. N'ihi nke a, ịghọta ihe ịma aka nke ịdị mma data na imejuputa ihe ngwọta njedebe na njedebe maka imezi njehie ndị a nwere ike inye aka mee ka data gị dị ọcha, kwadoro, na iji mee ihe maka nzube ọ bụla. 

Data Ladder na-enye ngwa ọrụ bara ụba nke na-enyere gị aka iwepụ ụkpụrụ na-ekwekọghị ekwekọ na nke na-adịghị mma, mepụta na kwado ụkpụrụ, wee nweta nlele ahaziri ahazi n'ofe isi mmalite data niile, na-ahụ na ogo data dị elu, izi ezi na iji ya eme ihe.

Data Ladder - Data Cleaning Software

Gaa na ọkwa data maka ozi ndị ọzọ