پاک‌سازی داده

پاک‌سازی داده‌ها یا تمیز کردن داده‌ها پاکسازی داده که به عنوان پاکسازی داده یا پاکسازی داده نیز شناخته می شود، فرآیند شناسایی و رفع خطاها، تکراری ها و داده های نامربوط از یک مجموعه داده خام است.Data Cleansing این شامل ویرایش، تصحیح، و ساختار داده ها در یک مجموعه داده است به طوری که به طور کلی یکنواخت و برای تجزیه و تحلیل آماده شود.Data Cleaning Steps & Process to Prep Your Data for Success پاکسازی داده ها بخش مهمی از فرآیند مدیریت داده است و برای اطمینان از اطلاعات دقیق، سازگار و قابل اعتماد برای تصمیم گیری در یک سازمان ضروری است.data cleansing (data cleaning, data scrubbing)اهمیت پاکسازی داده ها در این واقعیت نهفته است که تجزیه و تحلیل ها و الگوریتم ها فقط به خوبی داده هایی هستند که بر اساس آنها ساخته شده اند. به طور متوسط، سازمان‌ها بر این باورند که نزدیک به 30 درصد از داده‌های آنها نادرست است و برای شرکت‌ها 12 درصد از درآمد کلی آنها هزینه تمام می‌شود. داده های کثیف می توانند منجر به نتایج بی کیفیت، بینش ناقص و تصمیمات تجاری نادرست شوند. با انجام پاکسازی داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند داده‌های منسجم، ساختاریافته و دقیق تولید کنند که امکان تصمیم‌گیری آگاهانه و هوشمندانه را فراهم می‌کند.Data Cleansing
 تکنیک های پاکسازی داده ها
چندین تکنیک پاکسازی داده وجود دارد که می‌توان برای اطمینان از اینکه داده‌های شما به درستی برای تجزیه و تحلیل آماده شده‌اند، استفاده کرد. برخی از رایج ترین تکنیک ها عبارتند از:

۱.حذف موارد تکراری: شناسایی و حذف رکوردهای تکراری در مجموعه داده. 8Effective Data Cleaning Techniques for Better Data

۲.حذف داده های نامربوط: از شر داده هایی که به تجزیه و تحلیل یا اهداف تجاری مربوط نیستند خلاص شوید. 

۳.رفع خطاهای ساختاری: اصلاح ناسازگاری ها در قالب بندی داده ها، مانند حروف بزرگ، قالب های تاریخ، و واحدهای اندازه گیری .Data Cleaning Steps & Process to Prep Your Data for Success

۴.مقابله با مقادیر از دست رفته: با پر کردن شکاف ها یا حذف سوابق ناقص، داده های از دست رفته را شناسایی و آدرس دهی کنید.Data Cleaning Techniques in Data Mining and Machine Learning

۵استانداردسازی داده ها: با استفاده از قالب ها و واحدهای استاندارد شده، اطمینان حاصل کنید که داده ها در سراسر مجموعه داده سازگار هستند.What Is Data Cleaning and Why Does It Matter?

۶.تبدیل انواع داده ها: اطمینان حاصل کنید که داده ها در قالب مناسب برای تجزیه و تحلیل ذخیره می شوند، مانند تبدیل متن به مقادیر عددی یا برعکس .

۷.شناسایی و رسیدگی به نقاط پرت: نقاط داده ای را که به طور قابل توجهی با بقیه مجموعه داده متفاوت هستند شناسایی و آدرس دهی کنید.

۸. اعتبارسنجی و تأیید داده ها: با انجام بررسی های اعتبار سنجی و تأیید نتایج، اطمینان حاصل کنید که داده های پاک شده دقیق، سازگار و قابل اعتماد هستند.The Ultimate Guide to Data Cleaning

 ابزارهای پاکسازی داده ها 
ابزارهای مختلفی برای تمیز کردن داده ها برای ساده کردن فرآیند و کارآمدتر کردن آن وجود دارد. برخی از ابزارهای محبوب پاکسازی داده ها عبارتند از:

۱. OpenRefine: این ابزار قدرتمند که قبلا با نام Google Refine شناخته می‌شد، برای مقابله با داده‌های نامرتب، تمیز کردن و تبدیل آن‌ها مفید است. این یک راه حل خوب برای کسانی است که به دنبال ابزارها و برنامه های نرم افزاری پاکسازی داده رایگان و منبع باز هستند. همچنین می‌تواند داده‌ها را از یک فرمت به فرمت دیگر تبدیل کند و به شما امکان می‌دهد مجموعه‌های داده‌های بزرگ را با سهولت کاوش کنید، داده‌ها را تطبیق و مطابقت دهید، با سرعت بیشتری تمیز و تبدیل کنید. .10Best Data Cleaning Tools To Get The Most Out Of Your Data 

۲.Trifacta Wrangler: سرمایه گذاری که توسط سازندگان Data Wrangler آغاز شده است، این یک ابزار تعاملی برای تمیز کردن و تبدیل داده ها است. یکی از بهترین ویژگی های این ابزار شامل زمان قالب بندی کمتر و تمرکز بیشتر بر روی تجزیه و تحلیل داده ها است. این به تحلیلگران داده کمک می کند تا داده های کثیف و متنوع را با سرعت و دقت بیشتری تمیز و آماده کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین آن با پیشنهاد تبدیل‌ها و تجمیع‌های رایج به تهیه داده‌ها کمک می‌کنند. این نیز رایگان است.10 Best Data Cleaning Tools

۳. Melissa Clean Suite: راه حلی برای تمیز کردن داده ها که کیفیت داده ها را در پلتفرم های CRM و ERP افزایش می دهد و ویژگی هایی مانند کپی کردن داده ها، تأیید داده ها و تکمیل خودکار تماس را ارائه می دهد.

۴.Winpure:این یکی از محبوب ترین و مقرون به صرفه ترین ابزار پاکسازی داده است که وظیفه پاکسازی حجم زیادی از داده ها، حذف موارد تکراری، تصحیح و استانداردسازی را بدون زحمت انجام می دهد. می‌تواند داده‌ها را از پایگاه‌های داده، صفحات گسترده، CRM و موارد دیگر پاک کند و می‌تواند برای پایگاه‌های داده مانند مایکروسافت اکسس، مایکروسافت اس‌کیوال سرور و فایل‌های متنی استفاده شود. برخی از ویژگی های کلیدی آن عبارتند از پاکسازی پیشرفته داده ها و تطبیق فازی، پاکسازی فوق سریع داده ها، نسخه چند زبانه موجود و سایر موارد.

در نتیجه، تمیز کردن داده ها یک فرآیند ضروری در مدیریت داده است که دقت، سازگاری و قابلیت اطمینان داده ها را برای تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری تضمین می کند. با به کارگیری تکنیک های مختلف پاکسازی داده ها و استفاده از ابزارهای مناسب، سازمان ها می توانند کیفیت داده های خود را بهبود بخشند و بر اساس اطلاعات دقیق و قابل اعتماد تصمیمات آگاهانه تری اتخاذ کنند.
 چند نمونه کد 
برای حذف رکورد های تکراری با استفاده از دستورdrop_duplicates:

 data = data.drop_duplicates()

برای حذف مقادیر از دست رفته یا گمشده با استفاده از دستورdropna  :

data = data.dropna()

برای تغییر نوع داده  با استفاده از دستورastype  :

data['age'] = data['age'].astype(int)

برای تصحیح مقادیر ناسازگار با استفاده از دستورreplace:

data['gender'] = data['gender'].replace({'M': 'Male', 'F': 'Female'})

چالش های موجود در پاکسازی داده ها
پاکسازی داده ها به دلایل مختلف می تواند یک فرآیند چالش برانگیز باشد. برخی از چالش‌های رایج در پاکسازی داده‌ها عبارتند از:

۱. داده‌های ناسازگار: داده‌هایی که متناقض هستند می‌توانند سردرگمی ایجاد کنند و منجر به تصمیم‌گیری نادرست شوند.Data Cleansing : Challenges and Current Approaches

۲. داده های نادرست: داده های نادرست می تواند منجر به بینش ناقص و تصمیمات تجاری نادرست شود  . 

۳.داده های از دست رفته: داده های از دست رفته می تواند یک چالش باشد زیرا می تواند بر دقت تجزیه و تحلیل تأثیر بگذارد.3 Key Challenges to Data Cleaning in Digital Development Programs

۴. داده‌های سازمان‌یافته: داده‌های خام می‌توانند غیرعادی، قدیمی، و قالب‌بندی ضعیف باشند، که پردازش آن را دشوار می‌کند.

۵. قالب داده: انواع مختلف قالب های داده می تواند ادغام داده ها از منابع مختلف را چالش برانگیز کند.Importance and challenges of Data Cleaning

۶. فرآیند زمان‌بر: پاک‌سازی داده‌ها می‌تواند فرآیندی زمان‌بر باشد، به خصوص اگر مجموعه داده بزرگ باشد .

 منابع 

 منابع بیشتر 

 Han, J., Kamber, M.  Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2001. .
 Kimball, R., Caserta, J. The Data Warehouse ETL Toolkit, Wiley and Sons, 2004. .
 Muller H., Freytag J., Problems, Methods, and Challenges in Comprehensive Data Cleansing, Humboldt-Universitat zu Berlin, Germany.
 Rahm, E., Hong, H. Data Cleaning: Problems and Current Approaches, University of Leipzig, Germany.

رده:هوش کسب‌وکار