Erzielen Sie bessere Ergebnisse mit der richtigen DatenbereinigungsmethodeateGies [+5 Werkzeuge]

Wondering how to get reliable and consistent data for data analytics? Implement these data-cleansing strategies now!

Your business decision relies on data analytics insights. Similarly, the insights derived from input datasets rely on the quality of the source data. Low-quality, inaccurate, garbage, and inconsistent data source are the tough challenges for the Datenwissenschaft und Datenanalysebranche. 

Daher haben Experten Workarounds entwickelt. Diese Problemumgehung ist die Datenbereinigung. Es erspart Ihnen datengesteuerte Entscheidungen, die dem Unternehmen schaden, anstatt es zu verbessern. 

Read on to learn the best data cleansing strategies successful data scientists and analysts use. Also, explore tools that can offer clean data for instant data science projects.      

Was ist Datenbereinigung?

Datenqualität hat fünf Dimensionen. Das Identifizieren und Korrigieren von Fehlern in Ihren Eingabedaten durch Befolgen der Datenqualitätsrichtlinien wird als Datenbereinigung bezeichnet.

Die Qualitätsparameter dieses fünfdimensionalen Standards sind: 

# 1. Vollständigkeit

This quality control parameter ensures that the input data has all the required parameters, headers, rows, columns, tables, etc., for a data science project. 

# 2. Genauigkeit

Ein Datenqualitätsindikator, der besagt, dass die Daten nahe am wahren Wert der Eingabedaten liegen. Daten können von echtem Wert sein, wenn Sie alle statistischen Standards für Umfragen befolgen oder für die Datenerfassung aussortieren. 

# 3. Gültigkeit 

Dieser Parameter Data Science stellt sicher, dass die Daten den von Ihnen festgelegten Geschäftsregeln entsprechen. 

# 4. Gleichmäßigkeit

Einheitlichkeit bestätigt, ob die Daten einen einheitlichen Inhalt haben oder nicht. Beispielsweise sollten Erhebungsdaten zum Energieverbrauch in den USA alle Einheiten als imperiales Maßsystem enthalten. Wenn Sie das metrische System für bestimmte Inhalte in derselben Umfrage verwenden, sind die Daten nicht einheitlich.  

# 5. Konsistenz

Consistency ensures that the data values are consistent between tables, data models, and datasets. You also need to monitor this parameter closely when moving data across systems.

In einer nutshell, apply the above quality control processes to raw datasets and cleanse data before feeding it to a Business Intelligence-Tool.     

Bedeutung der Datenbereinigung

Just like that, you can not run your digital business on a poor internet bandwidth plan; you can not make great decisions when the data quality is unacceptable. If you try to use garbage and erroneous data to make business decisions, you will see a loss of revenue or poor Return on Investment (ROI). 

Gemäß einer Gartner-Bericht on poor data quality and its consequences, the think tank has found that the average loss a business face is $12.9 million. This is just for making decisions relying on erroneous, falsified, and garbage data.

Derselbe Bericht deutet darauf hin, dass die Verwendung schlechter Daten in den USA das Land einen unglaublichen jährlichen Verlust von 3 Billionen Dollar kostet.

Die endgültige Erkenntnis wird sicherlich Müll sein, wenn Sie das BI-System mit Datenmüll füttern.

Daher müssen Sie die Rohdaten bereinigen, um finanzielle Verluste zu vermeiden und effektive Geschäftsentscheidungen aus Datenanalyseprojekten zu treffen.    

Vorteile der Datenbereinigung

# 1. Vermeiden Sie monetäre Verluste

Durch die Bereinigung der Eingabedaten können Sie Ihrem Unternehmen finanzielle Verluste ersparen, die als Strafe für die Nichteinhaltung oder den Verlust von Kunden entstehen könnten. 

# 2. Treffen Sie großartige Entscheidungen

Hochwertige und umsetzbare Daten liefern großartige Einblicke. Solche Einblicke helfen Ihnen, hervorragende Geschäftsentscheidungen in Bezug auf Produktmarketing, Vertrieb, Bestandsverwaltung, Preise usw. 

# 3. Verschaffen Sie sich einen Vorteil gegenüber dem Konkurrenten

Wenn Sie sich früher als Ihre Wettbewerber für eine Datenbereinigung entscheiden, profitieren Sie von den Vorteilen, zum Fast Mover Ihrer Branche zu werden. 

# 4. Machen Sie das Projekt effizient

A streamlined data cleansing process increases the confidence level of the team members. Since they know the data is reliable, they can focus more on data analytics. 

# 5. Ressourcen sparen

Das Bereinigen und Trimmen von Daten reduziert die Größe der gesamten Datenbank. Daher leeren Sie den Speicherplatz der Datenbank, indem Sie Datenmüll beseitigen.  

Strategies to Cleanse Data

Standardisieren Sie die visuellen Daten

Ein Datensatz enthält zahlreiche Arten von Zeichen wie Texte, Ziffern, Symbole usw. Sie müssen auf alle Texte ein einheitliches Format für die Groß- und Kleinschreibung anwenden. Stellen Sie sicher, dass die Symbole die richtige Codierung haben, wie Unicode, ASCII usw.

For example, capitalized term Bill means the name of a person. Contrarily, a bill or the bill means a receipt of a transaction; hence, appropriate capitalization formatting is crucial.     

Remove Replicated Daten

Duplikatated data confuses the BI system. Consequently, the pattern will become skewed. Hence, you need to weed out duplicate entries from the input database.

DuplikatateDas ist normalally come from human data entry processes. If you can automate the raw data entry process, you can eradicate data replications from the root.  

Unerwünschte Ausreißer beheben

Ausreißer sind ungewöhnliche Datenpunkte, die nicht innerhalb des Datenmusters liegen, wie in der obigen Grafik dargestellt. Echte Ausreißer sind in Ordnung, da sie helfen Datenwissenschaftler Untersuchungsfehler entdecken. Wenn Ausreißer jedoch auf menschliche Fehler zurückzuführen sind, ist dies ein Problem.

Sie müssen die Datensätze einfügen Charts or graphs to look for outliers. If you find any, investigate the source. If the source is a human error, remove the outlier data.  

Fokus auf Strukturdaten

Es geht hauptsächlich darum, Fehler in den Datensätzen zu finden und zu beheben.

Beispielsweise enthält ein Datensatz eine Spalte mit USD und viele Spalten mit anderen Währungen. Wenn Ihre Daten für das US-Publikum bestimmt sind, rechnen Sie andere Währungen in den entsprechenden US-Dollar um. Ersetzen Sie dann alle anderen Währungen in USD. 

Scannen Sie Ihre Daten 

Eine riesige Datenbank, die aus einem Data Warehouse heruntergeladen wird, kann Tausende von Tabellen enthalten. Möglicherweise benötigen Sie nicht alle Tabellen für Ihr Data-Science-Projekt. 

Nachdem Sie die Datenbank erhalten haben, müssen Sie daher ein Skript schreiben, um die benötigten Datentabellen zu lokalisieren. Sobald Sie dies wissen, können Sie irrelevante Tabellen löschen und die Größe des Datensatzes minimieren. 

This will ultimately result in faster data pattern discovery. 

Daten in der Cloud bereinigen

If your database uses the schema-on-write approach, you need to convert it to schema-on-read. This will enable data cleansing directly on the cloud storage and extraction of formatted, organized, and ready-to-analyze data.

Translate Fremdsprachen

If you run a survey worldwide, you can expect foreign languages in the raw data. You must translate rows and columns containing foreign languages to English or any other language you prefer. You can use computerunterstützte Übersetzungswerkzeuge (CAT). für diesen Zweck.   

Schritt-für-Schritt-Datenbereinigung

# 1. Ortate Critical Data Fields

A data warehouse contains terabytes of databases. Each database can contain a few to thousands of columns of data. Now, you need to look at the project objective and extract data from such databases accordingly.

Wenn Ihr Projekt E-Commerce-Einkaufstrends von US-Bürgern untersucht, ist das Sammeln von Daten zu Offline-Einzelhandelsgeschäften in derselben Arbeitsmappe nicht sinnvoll.  

# 2. Daten organisieren

Once you have located the important data fields, column headers, tables, etc., from a database, collate them in an organized way.

# 3. Wipe Out Duplicates

Raw data collected from data warehouses will always contain duplicate entries. You need to locate and delete those replicas. 

# 4. Beseitigungate Empty Values and Spaces

Some column headers and their corresponding data field may contain no values. You need to eliminate those column headers/fields or replace blank values with the right alphanumeric ones. 

# 5. Feinformatierung durchführen

Datensätze können unnötige Leerzeichen, Symbole, Zeichen usw. enthalten. Sie müssen diese mithilfe von Formeln formatieren, damit der gesamte Datensatz hinsichtlich Zellengröße und -spanne einheitlich aussieht.  

# 6. Standardize the Process

Sie müssen erstellenate an SOP that the data science team members can follow and do their duty during the data cleansing process. It must include the followings:

• Häufigkeit der Rohdatenerhebung
• Rohdatenspeicherung und Wartungsleiter
• Reinigungshäufigkeit
• Saubere Datenspeicherung und Wartungsaufsicht

Datenbereinigungstools 

Hier sind einige beliebte Datenbereinigungstools, die Ihnen bei Ihren Data-Science-Projekten helfen können: 

WinPure

If you are looking for an application that lets you clean and scrubs the data accurately and quickly, WinPure is a reliable solution. This industry-leading tool offers an enterprise-level data cleansing facility with unmatched speed and precision. 

As it is designed to serve individual users and businesses, anyone can use it without difficulty. The software uses the Advanced Data Profiling feature to analyze types, formats, integrity, and value of data for quality checking. Its powerful and intelligent data-matching engine chooses perfect matches with minimum false matches. 

Abgesehen von den oben genannten Funktionen bietet WinPure auch beeindruckende Grafiken für alle Daten, Gruppenspiele und Nicht-Spiele.

It also functions as a merging tool that joins duplicate records to generate a master record that can keep all current values. Moreover, you can use this tool to define rules for master record selection and remove all records instantly.

ÖffnenVerfeinern

ÖffnenVerfeinern is a free and open-source tool that helps you transform your messy data into a clean format that can be used for web services. It uses facets to clean large datasets and operates on filtered dataset views.

Mit Hilfe leistungsstarker Heuristiken kann das Tool ähnliche Werte zusammenführen, um alle Inkonsistenzen zu beseitigen. Es bietet Abgleichsdienste, damit Benutzer ihre Datensätze mit externen Datenbanken abgleichen können. Darüber hinaus können Sie mit diesem Tool bei Bedarf zur älteren Datensatzversion zurückkehren. 

Also, users can replay operation history on an updated version. If you are worried about data security, OpenRefine is the right option for you. It cleans your data on your machine, so there is no data migration to the cloud for this purpose. 

Trifacta Designer-Cloud

Während die Datenbereinigung komplex sein kann, Trifacta Designer-Cloud macht es dir leichter. Es verwendet einen neuartigen Datenvorbereitungsansatz für die Datenbereinigung, damit Unternehmen den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen können.

Its user-friendly interface enables non-technical users to clean and scrub data for sophisticated analysis. Now, businesses can do more with their data by leveraging the ML-powered intelligent suggestions of Trifacta Designer Cloud.

What’s more, they will need to invest less time in this process while having to deal with less number of mistakes. It requires you to use reduced resources to get more out of the analysis.

Cloudingo

Sind Sie ein Salesforce Benutzer besorgt über die Qualität der gesammelten Daten? Verwenden Cloudingo Kundendaten zu bereinigen und nur die notwendigen Daten zu haben. Diese Anwendung vereinfacht die Verwaltung von Kundendaten mit Funktionen wie Deduplizierung, Import und Migration. 

Here, you can control record merging with customizable filters and rules and standardize data. Delete useless and inactive data, update missing data points, and ensure accuracy in US mailing addresses. 

Also, businesses can schedule Cloudingo to deduplicate Daten automatischally so you can always have access to clean data. Keeping the data synced mit Salesforce ist ein weiteres entscheidendes Merkmal dieses Tools. Damit kann man sogar vergleichen Salesforce Daten mit Informationen, die in einer Tabelle gespeichert sind.

Zoominfo

Zoominfo is a data-cleansing solution provider that contributes to the productivity and effectiveness of your team. Businesses can experience more profitability as this software delivers duplication-free data to company CRM and MATs.

It uncomplicates data quality management by removing all the costly duplicate data. Users can also secure their CRM and MAT perimeter using ZoomInfo. It can cleanse data within minutes with automated deduplication, matching, and normalization.

Benutzer dieser Anwendung genießen Flexibilität und Kontrolle über Übereinstimmungskriterien und zusammengeführte Ergebnisse. Es hilft Ihnen, ein kostengünstiges Datenspeichersystem aufzubauen, indem es alle Arten von Daten standardisiert.

Zusammenfassung

Sie sollten sich Gedanken über die Qualität der Eingabedaten in Ihren Data-Science-Projekten machen. Es ist das Grundfutter für große Projekte wie Maschinelles Lernen (ML), neuronale Netze für KI-basierte Automatisierung usw. Wenn der Feed fehlerhaft ist, überlegen Sie, was das Ergebnis solcher Projekte wäre.

Hence, your organization needs to adopt a proven data cleansing strategy and implement that as a standard operating procedure (SOP). Consequently, the quality of input data will also improve. 

Wenn Sie genug mit Projekten, Marketing und Vertrieb beschäftigt sind, überlassen Sie die Datenbereinigung besser den Experten. Der Experte könnte eines der oben genannten Datenbereinigungstools sein.

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