نصائح لعملية تنظيف البيانات

اقرأ في هذا المقال


يُعد تنظيف البيانات عملية أساسية في علم البيانات لأنّه يساعد على تحقيق جودة البيانات ونقائها، وبما أنّ المؤسسات أصبحت مدفوعة بشكل كبير بالبيانات فإنّ الوصول إلى المعلومات الدقيقة وبيانات الجودة أمر أساسي في عملية صنع القرار.

أهم نصائح عملية تنظيف البيانات

1- تحديد تناقضات البيانات باستخدام أدوات مراقبة البيانات

  • في المرحلة الأولية يجب على محللي البيانات استخدام أدوات مراقبة البيانات للبحث عن أي مشكلات تتعلق بجودة البيانات، مثل نقاط البيانات المفقودة أو إدخالات البيانات ذات القيم غير الصحيحة أو أنواع البيانات غير المتطابقة.

2- إزالة تناقضات البيانات

  • بمجرد تحديد تناقضات البيانات وتقييمها بشكل مناسب ويمكن لمحللي البيانات بعد ذلك البدء في إزالتها من مجموعة البيانات الحالية.
  • قد يتضمن ذلك إزالة إدخالات البيانات أو نقاط البيانات غير ذات الصلة ودمج مجموعات البيانات معًا وضمان دقة البيانات.

3- العمل على توحيد تنسيقات البيانات

  • بعد إزالة التناقضات في البيانات يُعد توحيد تنسيقات البيانات أمرًا ضروريًا لضمان الاتساق في مجموعة البيانات، وعلى سبيل المثال قد تحتوي مجموعة بيانات واحدة على تواريخ منسقة بشكل مختلف عن مجموعة بيانات أخرى.
  • يجب على محللي البيانات التأكد من تخزين جميع البيانات بنفس التنسيق عبر جميع مجموعات البيانات.

4- العمل على توحيد مجموعات البيانات

  • يمكن دمج مجموعات البيانات المختلفة في مجموعة بيانات واحدة ما لم تمنعها قوانين خصوصية البيانات من القيام بذلك وفي كثير من الأحيان يتطلب ذلك تفكيك الهوائيات بين مجموعات البيانات وجمعها معًا.

5- العمل على التحقق من سلامة البيانات

  • يجب على متخصصي البيانات بعد ذلك التحقق من سلامة البيانات من خلال التأكد من أنّ جميع البيانات دقيقة وصحيحة وحديثة قبل الشروع في تحليل البيانات أو تصور البيانات.

6- السعي إلى تخزين البيانات بشكل آمن

  • يجب على محترفي البيانات تخزين البيانات بشكل آمن لحمايتها من الوصول غير المصرح به وفقدان البيانات.
  • يتضمن ذلك تشفير البيانات في حالة السكون واستخدام بروتوكولات نقل الملفات الآمنة لنقل البيانات ونسخ مجموعات البيانات احتياطيًا بانتظام.

المصدر: Data Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionFoundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First Edition


شارك المقالة: