[Banco de dados] Limpeza de dados: principais etapas e métodos para otimizar a qualidade dos dados

introdução

Em aplicativos modernos baseados em dados, a qualidade dos dados é crítica. No entanto, os dados brutos muitas vezes contêm erros, exclusões, inconsistências, etc., o que pode ter um impacto negativo na análise de dados e na tomada de decisões. Para resolver esses problemas, a limpeza de dados tornou-se uma das etapas principais no processamento de dados. Este artigo apresentará os conceitos, princípios e métodos de implementação de limpeza de dados para ajudar os leitores a compreender e aplicar melhor a tecnologia de limpeza de dados.

O que é limpeza de dados?

A Limpeza de Dados, também conhecida como Pré-processamento de Dados, refere-se ao processo de melhoria da qualidade e usabilidade dos dados, detectando, corrigindo, excluindo ou preenchendo erros, incompletudes, inconsistências e partes imprecisas dos dados. O objetivo da limpeza de dados é fazer com que os dados estejam em conformidade com o formato, estrutura e conteúdo esperados, para que as tarefas subsequentes de análise, mineração e modelagem de dados possam obter resultados precisos e confiáveis.

Princípios e etapas de limpeza de dados

A limpeza de dados geralmente inclui as seguintes etapas principais:

1. Revisão e compreensão dos dados
   Antes de realizar a limpeza dos dados, os dados brutos precisam ser revisados ​​e compreendidos. Isso inclui compreender as fontes, a estrutura, o significado e os problemas potenciais dos dados. A revisão dos dados pode determinar quais operações e tratamentos de limpeza são necessários.

2. Tratamento de valores ausentes
   Valores ausentes são situações em que certas observações ou valores de atributos estão faltando nos dados. O tratamento de valores ausentes é uma parte importante da limpeza de dados. Os métodos comuns de processamento incluem exclusão de registros contendo valores ausentes, uso de valores padrão para preencher valores ausentes, interpolação com base em outros atributos, etc.

3. Detecção e tratamento de valores discrepantes
   Um valor discrepante é um ponto de dados significativamente diferente da maioria das observações. Os valores discrepantes podem ser causados ​​por erros de medição, erros de entrada ou outras anomalias. Durante o processo de limpeza de dados, os valores discrepantes precisam ser detectados e processados. Métodos estatísticos, técnicas de visualização ou métodos baseados em conhecimento de domínio podem ser usados ​​para identificar valores discrepantes e adotar estratégias de processamento apropriadas, como excluir valores discrepantes ou fazer correções.

4. Formatos de dados e conversões de tipo
   Os formatos e tipos de dados podem não ser consistentes com os requisitos da tarefa de análise. Na limpeza de dados, os dados precisam ser convertidos em formatos e tipos apropriados para garantir a consistência e precisão dos dados. Por exemplo, converta dados de data em um formato unificado, converta dados de texto em dados numéricos, etc.

5. Consistência e normalização de dados
   A consistência de dados refere-se a garantir a consistência dos dados em diferentes fontes e dimensões. Na limpeza de dados, a consistência e a padronização dos dados podem ser melhoradas por meio de operações como fusão, divisão, renomeação e padronização. Isso ajuda a eliminar dados redundantes, unificar convenções de nomenclatura, padronizar unidades, etc.

6. Desduplicação de dados Dados duplicados
   são um caso comum de problemas de qualidade de dados. Através da operação de desduplicação, registros duplicados nos dados podem ser eliminados para evitar contagem dupla e engano dos dados durante o processo de análise e modelagem.

Como implementar a limpeza de dados

A limpeza de dados pode ser implementada usando linguagens e ferramentas de programação, como Python, R, SQL, etc. A seguir estão as ferramentas e bibliotecas de limpeza de dados comumente usadas:

Python: Pandas, NumPy, OpenRefine, etc.
Linguagem R: tidyverse, dplyr, etc.
SQL: Use consultas SQL e instruções de operação para limpeza de dados.
Ferramentas comerciais de limpeza de dados: como Trifacta Wrangler, IBM InfoSphere DataStage, etc.
Essas ferramentas e bibliotecas fornecem um rico conjunto de funções e métodos para implementar várias operações de limpeza de dados, como processamento de valores ausentes, detecção de valores discrepantes, transformação e normalização de dados, etc.

Conclusão

A limpeza de dados é uma etapa importante para garantir a qualidade dos dados e é de grande importância para a análise de dados e a tomada de decisões.
Este artigo apresenta os conceitos, princípios e etapas da limpeza de dados e fornece métodos e ferramentas de limpeza de dados comumente usados.
Através da aplicação adequada da tecnologia de limpeza de dados, a precisão, disponibilidade e consistência dos dados podem ser melhoradas, estabelecendo uma base sólida para tarefas subsequentes de análise e modelagem de dados.
Espero que este artigo seja útil para os leitores no aprendizado e na prática de limpeza de dados.

Se houver algum erro, por favor me avise!
Ao reimprimir ou citar o conteúdo deste artigo, indique a fonte e o autor original: Juzu Qingzhong;