پاکسازی داده (Data Cleansing) چیست؟

پاکسازی داده چیست؟

پاکسازی داده فرآیندی ضروری برای آماده‌سازی داده‌های خام برای کاربردهای یادگیری ماشین (ML) و هوش تجاری (BI) است. داده‌های خام ممکن است حاوی خطاهای متعددی باشند که می‌توانند بر دقت مدل‌های یادگیری ماشین تأثیر بگذارند و منجر به پیش‌بینی‌های نادرست و تأثیر منفی بر کسب‌وکار شوند.مراحل کلیدی پاکسازی داده شامل اصلاح و حذف فیلدهای داده نادرست و ناقص، شناسایی و حذف اطلاعات تکراری و داده‌های نامرتبط، و تصحیح قالب‌بندی، مقادیر از دست رفته و خطاهای املایی است.

چرا پاکسازی داده مهم است؟

هنگامی که یک شرکت از داده‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کند، بسیار مهم است که از داده‌های مرتبط، کامل و دقیق استفاده کند. با این حال، مجموعه‌داده‌ها اغلب حاوی خطاهایی هستند که باید قبل از تجزیه و تحلیل حذف شوند. آنها ممکن است شامل خطاهای قالب‌بندی مانند تاریخ‌های نادرست و واحدهای پولی و سایر واحدهای اندازه‌گیری باشند که می‌توانند به طور قابل توجهی بر پیش‌بینی‌ها تأثیر بگذارند. داده‌های پرت یک نگرانی خاص هستند زیرا به طور اجتناب‌ناپذیری نتایج را منحرف می‌کنند. سایر خطاهای داده که معمولاً یافت می‌شوند شامل نقاط داده خراب، اطلاعات از دست رفته و خطاهای تایپی است. داده‌های پاک می‌توانند به مدل‌های یادگیری ماشین بسیار دقیق کمک کنند.داده‌های پاک و دقیق به ویژه برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بسیار مهم هستند، زیرا استفاده از مجموعه‌داده‌های آموزشی ضعیف می‌تواند منجر به پیش‌بینی‌های نادرست در مدل‌های مستقر شود. این دلیل اصلی صرف زمان زیادی توسط دانشمندان داده برای آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین است.

چگونه اعتبار داده‌های پاک خود را بررسی می‌کنید؟

فرآیند پاکسازی داده شامل چندین مرحله برای شناسایی و رفع ورودی‌های مشکل‌دار است. اولین قدم تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی خطاها است. این ممکن است شامل استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل کیفی باشد که از قوانین، الگوها و محدودیت‌ها برای شناسایی مقادیر نامعتبر استفاده می‌کنند. مرحله بعدی حذف یا تصحیح خطاها است.

مراحل رایج پاکسازی داده شامل اصلاح موارد زیر است:

• داده‌های تکراری: حذف اطلاعات تکراری
• داده‌های نامربوط: شناسایی فیلدهای حیاتی برای تجزیه و تحلیل خاص و حذف داده‌های نامربوط از تجزیه و تحلیل
• داده‌های پرت: داده‌های پرت می‌توانند به طور چشمگیری بر عملکرد مدل تأثیر بگذارند، بنابراین داده‌های پرت را شناسایی کرده و اقدام مناسب را تعیین کنید.
• داده‌های از دست رفته: علامت‌گذاری و حذف یا جایگزینی داده‌های از دست رفته
• خطاهای ساختاری: تصحیح خطاهای تایپی و سایر ناسازگاری‌ها، و ایجاد تطابق داده‌ها با یک الگوی یا قرارداد مشترک.