ما هو الجدل حول البيانات وجودة البيانات ولماذا هو مهم؟

الجدل حول البيانات

صراع البيانات هو عملية تحويل البيانات الأولية أو المستلمة إلى تنسيق يمكن تحليله لإنشاء رؤى. وهذا ينطوي على اتخاذ قرارات بشأن جودة البيانات. وذلك لأن معظم البيانات المتاحة ليست ذات جودة عالية. هذه العملية هي أكثر من مجرد البرمجة ومعالجة البيانات. يجب اتخاذ القرارات والاختيارات التي تؤثر على مجموعة البيانات النهائية.

تتضمن الخطوات المهمة في عملية نزاع البيانات ما يلي:

البحث عن المعلومات أو تخزينها
بعد التأكد من المعلومات
تنظيف وتوحيد البيانات وتصحيحها وتحديثها
تحليل البيانات
عرض البيانات

جودة البيانات

تشير جودة البيانات إلى موثوقية ودقة البيانات. وهذا أمر بالغ الأهمية للحصول على رؤى ذات معنى. ليست كل البيانات بنفس الجودة. وتؤدي البيانات ذات الجودة الرديئة إلى استنتاجات خاطئة. تعد مراقبة جودة البيانات جزءًا مهمًا من نزاعات البيانات.

على الرغم من أن أجهزة الكمبيوتر قوية لكنه يطيع أوامر الإنسان فقط. ويقتصر على مطابقة الأنماط فقط بناءً على المعلومات المقدمة. يلعب البشر دورًا رئيسيًا في جمع البيانات وتحليلها وضمان الجودة. وذلك لأن أجهزة الكمبيوتر لا يمكنها اتخاذ قرارات إبداعية أو فهم السياق.

يتكون تقييم جودة البيانات من نقطتين رئيسيتين:

سلامة البيانات - ما مدى دقة وموثوقية البيانات؟
مناسبة للغرض - ما إذا كانت المعلومات مناسبة للسؤال المحدد أو المشكلة التي يتم حلها.

ما هي سلامة البيانات؟

تشير سلامة البيانات إلى جودة وموثوقية قيم البيانات والواصفات في مجموعة البيانات. في تقييم الاكتمال فكر فيما إذا كان سيتم إجراء القياس بانتظام. يمثل القراءات الفردية أو المتوسطات. وهل هناك قاعدة بيانات تشرح كيفية تخزين البيانات أو تفسيرها (مثل الوحدات ذات الصلة)؟

ما هي البيانات المناسبة؟

تشير "ملاءمة" البيانات إلى مدى ملاءمة مجموعة البيانات لغرض أو استعلام محدد. على الرغم من أن مجموعة البيانات كاملة للغاية، ولكن إذا كانت لا تلبي احتياجات التحليل، فقد لا تكون مفيدة، على سبيل المثال، قد تكون بيانات Citi Bike في الوقت الفعلي ذات نوعية جيدة. لكنها ليست مناسبة للإجابة على الأسئلة حول كيفية تغير محطات الدراجات من يوم لآخر. ستكون معلومات سجل السفر في Citi Bike أكثر ملاءمة...

غالبًا ما يتطلب تحديد مدى ملاءمة البيانات تقييم مدى اكتمالها. يمكن أن تؤثر اختصارات هذه العملية على جودة التحليل وتؤدي إلى استنتاجات غير صحيحة. مشاكل في البيانات المناسبة، مثل استخدام بيانات الدخل للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالتعليم. يمكن أن يشوه النتائج ويؤدي إلى نتائج خطيرة. على الرغم من أن استخدام التدابير البديلة قد يكون ضروريًا في بعض الأحيان، خاصة في المواقف العاجلة، إلا أن القيام بذلك على نطاق واسع يمكن أن يؤدي إلى تضخيم الأخطاء. وتشويه ظواهر العالم الحقيقي التي تهدف البيانات إلى وصفها...

يتم تقييم مدى اكتمال وملاءمة البيانات بعناية لمنع هذه الأخطاء.

البيانات عالية التكامل كاملة وذرية وموضحة جيدًا. وهذا يسمح بإجراء تحليل أكثر تفصيلا. ومع ذلك، تفتقر العديد من مجموعات البيانات إلى هذه الميزات. والأمر متروك للمحللين لفهم هذه القيود وتحسينها. غالبًا ما يبحثون عن معلومات إضافية أو يستشيرون خبراء على دراية بمجموعة البيانات أو مجال الدراسة..

تحقق من عنوان url هذا واستخدم ملف pdf وipynb جيثب