商业分析 - 数据清洗

本教程详细介绍了数据清洗的概念、商业分析中的数据清洗以及为什么数据清洗很重要。

什么是数据清洗？

数据清洗，也称为数据清理或数据擦洗，是一个修复数据集错误的过程，方法是删除数据集中的不正确、损坏、部分记录、格式不正确、重复或不完整的数据。总的来说，数据清洗包括编辑、纠正和整理数据集中的数据，以确保其一致性和分析准备。

示例 - 假设在一个数据集中，一列是性别，可能包含诸如“M”、“F”、“Male”、“Female”、“male”、“female”、“MALE”、“FEMALE”之类的文本。

数据清洗的主要目标是提高数据质量，使其能够找到更准确可靠的见解。

数据集可能包含从一个或多个数据源收集的不同数据记录；这可能导致数据记录重复或标记错误。如果数据不准确，即使结果和算法看起来正确，它们也是不可靠的。没有一种特定方法可以规定数据清洗过程中的确切流程，因为流程因数据集而异。改进和优化数据集是确保最佳数据分析性能的重要步骤。这包括解决和纠正数据中错误的、不一致的、结构不正确的、冗余的或不完整的条目。

商业分析中的数据清洗

在数据分析过程中，如果结果不令人满意或不合适；那么两件重要的事情可能会出错：数据或模型。在现实世界中，数据并非井然有序。这些数据不能直接用于分析。商业分析需要不同的数据清洗方法来验证和准备分析数据。

选择合适的数据是商业分析的关键步骤之一。除非您确定用于分析的数据没有错误，否则您不能指望您的商业分析准确无误。数据清洗对于数据科学中的准确分析至关重要。它是机器学习和相关高级技术的关键数据准备阶段。

数据清洗是商业分析的一个重要组成部分；它确保数据集的正确性。在商业分析 (BA) 中，见解和预测源自大型复杂数据集；输入数据的质量对分析结果的有效性有重大影响。数据清洗是对数据集中的缺陷、不一致性和不准确性进行系统发现和纠正的过程，其中包括处理缺失值、删除重复项和解决异常值等任务。此过程对于提高分析的完整性、准确的数据建模以及支持基于可靠和高质量数据做出的明智决策至关重要。

为什么数据清洗很重要？

如果数据没有得到适当的清理，数据中的不准确性、异常值、缺失数字和不一致性可能会影响分析结果的有效性。数据清洗的重要性可以通过以下几点来理解：

• 增强业务决策 - 数据清洗可以做出更准确可靠的决策，从而降低战略规划和运营中出错的风险。
• 改进业务流程 - 数据清洗帮助团队识别运营工作流程中的故障。
• 运营效率 - 高质量数据可最大限度地减少流程中的错误，从而节省时间并提高运营效率。
• 合规性 - 机构可以遵守法规并避免法律问题。
• 竞争优势 - 拥有高质量数据的机构可以获得有见地的见解，从而制定更好的战略、产品和客户体验。
• 准确性 - 数据清洗确保无错误的数据，其中不包含数据中的不准确性、拼写错误、不正确的数字或错误的分类。
• 完整性 - 数据清洗确保所有必需数据都存在的程度。它避免缺失值、不完整的字段或记录，这些都可能导致分析和决策中的差距。
• 一致性 - 数据清洗确保数据的统一性。
• 标准化 - 数据清洗确保授权人员访问、理解和使用数据的简易性和标准化程度。可访问的数据以标准格式保存，以便轻松访问和理解，无需不必要的障碍。
• 可靠性 - 数据清洗确保数据可靠性，这使得可以用于分析的数据值得信赖，其有见地的结果可用于制定战略性业务决策。
• 有效性 - 数据清洗确保数据有效性，其程度取决于数据是否符合其标准。
• 数据完整性 - 数据清洗确保数据完整性，这显示了与数据源中其他数据的关系。
• 唯一性 - 数据清洗确保数据中没有冗余条目的程度。避免冗余，因为唯一的数据保证每个条目都代表一个单一、独特的实体。

对于依赖数据质量和数据驱动决策的组织来说，数据清洗非常重要。数据清洗是纠正或删除数据集中错误的、有缺陷的、格式不正确的、重复的或不完整的数据的过程。这确保从数据生成的发现和分析结果是一致且准确的。当从多个来源收集数据并将其分组到单个数据集中时；存在数据重复或标记错误的高风险，这可能导致不准确的结果或见解。通过确保单个数据集或多个数据集中的数据一致性，数据清洗是解决“垃圾进，垃圾出”问题的可行方案。

总的来说，数据清洗是数据准备的重要组成部分，为数据集用于商业智能 (BI) 和商业分析奠定了基础。数据清洗通过识别不一致之处并修改、更新或删除数据以纠正这些不一致之处来提高数据质量，从而为组织决策提供更准确、一致和可靠的信息。此过程通常由数据质量专家、工程师或其他数据管理专家进行；但是，数据科学家、数据分析师、商业分析师和业务用户也可能根据需要参与数据清洗。

数据清洗的优势

数据清洗的一些主要优势如下：

• 数据准备 - 数据清洗对于数据准备非常重要；它在确保数据准确性、可靠性和质量方面发挥着至关重要的作用。
• 确保准确的结果 - 清理后的数据提供了准确的结果，这些结果可用于制定有效的业务决策。
• 决策制定 - 清理后的数据提供了准确的结果，这有助于组织制定有效的业务战略。
• 数据验证 - 清理后的数据验证数据及其分析结果。
• 有效的数据建模 - 清理后的数据能够有效地进行数据建模和模式识别。
• 算法利用 - 算法在无错误或清理后的数据上可以最佳地执行。
• 结果的可解释性 - 清洁的数据集提高了结果的可解释性，并促进了可行见解的发展。
• 提高效率 - 清理后的数据使系统性能更好；由于系统不会因数据不一致而受到影响，因此它会在规定的时间内给出结果。

常见问题解答 (FAQs)

1. 数据清洗和数据转换有什么区别？

数据清洗是从数据集中删除不属于该数据集的数据的过程。数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程。转换操作，通常称为数据整理或数据清洗，包括更改和映射数据，从一种“原始”数据类型更改为另一种数据类型，用于存储和分析。本文重点介绍清理该数据的方法。

2. 数据清洗是商业分析的一部分吗？

在商业分析中，数据清洗是数据预处理的一部分，它确保数据在进行任何转换或数据建模之前是干净的。

3. 数据清洗是否确保数据质量？

是的，数据清洗通过从数据集中删除嘈杂的、不完整的或部分数据来确保数据质量，并确保其质量，这些数据用于分析并产生有见地的结果。