Очистка и подготовка данных — критический этап в любом проекте Data Science, и часто говорят, что этот этап занимает 80% времени (и чаще всего так оно и есть). На этом этапе специалисты по данным работают над выявлением и исправлением ошибок, отсутствующих значений и несоответствий в данных, чтобы убедиться, что они подходят для анализа. Несмотря на утомительный и трудоемкий характер, очистка и подготовка данных необходимы для успеха проекта Data Science, поскольку они закладывают основу для надежного и точного анализа.
Данные, которые собираются и хранятся в организациях, могут поступать из различных источников и форматов, и обычно они содержат ошибки, предвзятости, несоответствия и пропущенные значения. Например, ошибки ввода данных, опечатки и человеческие ошибки могут привести к неверным значениям данных. Точно так же данные из разных источников могут использовать разные единицы измерения, что приводит к несоответствиям в данных. Если эти проблемы не решить на этапе очистки и подготовки данных, они могут привести к неправильному пониманию, неправильным прогнозам и ненадежным результатам на более поздних этапах проекта.
Очистка и подготовка данных также помогает обеспечить формат данных, подходящий для анализа. Например, может потребоваться преобразовать текстовые данные в числовые данные или объединить несколько наборов данных для создания единого всеобъемлющего набора данных. Этот процесс помогает стандартизировать данные и упростить работу с ними на более поздних этапах проекта.
Одним из ключевых преимуществ очистки и подготовки данных является то, что они помогают снизить риск неправильных выводов и статистических ошибок при анализе. Выявляя и исправляя ошибки и несоответствия в данных, специалисты по данным могут гарантировать, что они работают с надежными и точными данными. Это, в свою очередь, приводит к получению более качественных и точных сведений и прогнозов, которые можно использовать для принятия обоснованных решений и достижения результатов в бизнесе.
Другими словами, это решающий этап в любом проекте по науке о данных, и он необходим для его успеха. Хотя это может занять много времени и утомительно, преимущества очистки и подготовки данных стоят затраченных усилий, поскольку они закладывают основу для надежного и точного анализа на более поздних этапах проекта.
