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數據清理的重要性,數據清理怎么使用?

來源:數據分析師 CPDA | 時間:2019-08-21 | 作者:admin

2 - 数据清理的重要性,数据清理怎么使用?

 

数据可能是当今企业拥有的最有价值的资产之一。数据定义了市场情报,大大小小的企业都能收集到有关客户及其所在市场的信息。换句话说,它可以成就一个公司,也可以毁掉一个公司。

 

数据往往会随着时间而变化,这一点不应令人感到意外。人们的年龄、地址和电话号码都会更新。随着所有这些事情的发生,如果您不能正确地清理数据,数据将变得过时和无用。虽然有效地清理数据对您的业务具有极大的价值,但不干净的数据可能会带来许多影响和并发症。

 

.jpg - 数据清理的重要性,数据清理怎么使用?

 

数据质量

低质量的数据不仅会损害组织的成长,还会发出许多错误的数据洞察力的信号,导致糟糕的决策。数据科学家认识到数据清理的重要性,这就是为什么他们几乎80%的时间都花在清理和收集新数据上。以下是一些过时和低质量数据的负面影响的例子:

 

决策

从您的数据分析中获得的见解只会和输入到机器中的数据一样好,不管这些数据是什么。如果数据质量很差,并且与用户的实际情况不匹配,那么您的分析和见解就会有缺陷,最终可能导致错误的决策。例如,如果一家营销公司通过研究收集到的数据存在缺陷,那么该组织将无法以它想要的方式接触到用户。如果您的数据分析系统给出了关于目标用户的地理位置和人口统计信息的错误数据,那么您可能会浪费钱,因为您的目标用户并没有使用您的服务(而忽略了使用您的服务的用户)。

 

声誉

在这个信息时代,一个组织有必要建立一个稳固的声誉,然后培养它。使用糟糕的数据和通过数据收集到的糟糕数据洞察力可能会导致广泛的声誉损害。一个建立了信任声誉的组织,尤其是在银行业,一旦影响开始显现,就会后悔使用非决定性数据。想象一下,告诉一个潜在的广告客户,您的订阅者数量是一个数字,而实际上,这些订阅者的大部分电子邮件地址或物理地址不再准确。这样的失足不仅会损害你的名誉。

 

增长

不准确的数据可能会阻碍企业开发特定产品、进入新市场或了解客户需求。这些都是任何其他对数据有正确理解和见解的竞争对手都会抓住的因素,从而扩展他们的业务和受众。如果他们在你有机会赶上之前就发现并渗透了这个市场,你可能会完全失去运气。

 

收入

可以想象,凌乱的数据资源和萎缩的市场也会造成财务负担。据不完全统计单在美国由于数据质量每年给这个国家造成3.1万亿美元的损失。

 

从数据中获得的洞见只与收集并输入系统的数据一样好。这就是为什么理解如何正确地清理数据对于数据科学家、分析师和整个业务来说是至关重要的。

 

1 - 数据清理的重要性,数据清理怎么使用?

 

清洗数据的4个步骤

现在最重要的部分是:如何清理数据?有几种策略可以实现,以确保数据干净且适合使用。

 

1.计划

实现彻底的数据清理策略从数据收集阶段开始。不要从一开始就考虑最终结果,而是要尝试结合更好的数据收集方法,比如在线调查和利用在线流量来获得干净和最新的数据。

我们所说的计划是指你的数据应该有一定的精确度。除了为将要输入数据的机器做计划外,还必须为扩充的劳动力做计划。研究您的工作人员的能力,并计划基于它的数据收集方法。

人工元素对于处理自动化不能处理的任何事情都是必需的,这就是为什么您需要培训您的团队,通过组织中已有的数据分析方法来生成高质量的结果。当涉及到数据清理时,您需要相应地计划将所有流程和方面合并为系统的一部分。让您的数据分析人员成为系统中必不可少的一部分,以确保他们彻底清除数据,以便进一步使用。

 

2.标准化和自动化

标准化是大多数企业的错误之处,或者说是不足之处。您迫切需要标准化如何在系统中记录和跟踪数据。在大多数初创企业和企业中,管理者都知道数据收集的方法和工具,但不知道在多个部门之间流通的实时数据。

 

一旦组织同意了标准化的需要,他们必须就收集和管理业务数据的可行方法达成一致意见。这一过程可能需要几个月的时间,但一旦达成共识,将该过程标准化并每天遵循相同的方法,就可以确保效率,从而使该过程恢复到原来的速度。

 

组织还需要考虑管理业务内数据使用的规则。例如,一般数据保护法规(GDPR)管理欧洲内部数据的使用,对于任何与欧洲合作伙伴和受众有业务往来的企业来说,遵守这些法规都是必要的。

 

3.添加和集成系统

一个单一的系统无法满足您的业务的日常数据需求。应该检查数据清理过程的每一层,以便添加和集成任何新系统。如果您目前正在使用Excel清理数据,您将发现需要添加另一个集成方法。在流程中添加新系统之后,将其与其他数据集成并创建跨组织统一的数据堆栈是非常重要的。然后,组织中的人员可以使用这些集成的数据清理和分析工具,从而获得最佳结果。

 

4.利用不同的工具

除了依靠人类清理数据和制定最佳策略的努力之外,今天的市场还为此提供了不同的解决方案和工具。在这方面,Microsoft Excel已经成为许多数据科学家的首选,因为它提供了大量可以清理数据集的公式。如果Excel不能满足您健壮的数据需求,那么现在有很多选择。一些新的自动化软件工具,提供可行的数据清理包括:

 

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