Was ist Data Wrangling und Datenqualität und warum ist es wichtig?

Daten-Wrangling

Data Wrangling ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten oder empfangenen Daten in ein Format, das analysiert werden kann, um Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei geht es darum, Entscheidungen über die Qualität der Daten zu treffen. Dies liegt daran, dass die meisten verfügbaren Daten nicht von hoher Qualität sind. Dieser Prozess ist mehr als nur Programmierung und Datenmanipulation. Es müssen Entscheidungen und Auswahlen getroffen werden, die sich auf den endgültigen Datensatz auswirken.

Wichtige Schritte im Datenstreitverfahren sind:

Informationen suchen oder speichern
Nach Überprüfung der Informationen
Reinigung Standardisieren, Korrigieren und Aktualisieren von Daten
Datenanalyse
Datenanzeige

Datenqualität

Datenqualität bezieht sich auf die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten. Dies ist entscheidend, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Nicht alle Daten sind von gleicher Qualität. Und schlechte Datenqualität führt zu fehlerhaften Schlussfolgerungen. Die Überwachung der Datenqualität ist ein wichtiger Bestandteil von Datenstreitigkeiten.

Obwohl Computer mächtig sind, aber er gehorchte nur menschlichen Befehlen. und beschränkt sich auf den Abgleich von Mustern, die ausschließlich auf den bereitgestellten Informationen basieren. Der Mensch spielt eine Schlüsselrolle bei der Datenerfassung, -analyse und Qualitätssicherung. Dies liegt daran, dass Computer keine kreativen Entscheidungen treffen oder den Kontext nicht verstehen können.

Die Bewertung der Datenqualität hat zwei Hauptpunkte:

Datenintegrität – Wie genau und zuverlässig sind die Daten?
Zweckdienlich – ob die Informationen für die spezifische Frage oder das zu lösende Problem geeignet sind.

Was ist Datenintegrität?

Datenintegrität bezieht sich auf die Qualität und Zuverlässigkeit von Datenwerten und Deskriptoren in einem Datensatz. Berücksichtigen Sie bei der Beurteilung der Vollständigkeit, ob die Messung regelmäßig durchgeführt wird. Stellt einzelne Messwerte oder Durchschnittswerte dar. Und gibt es eine Datenbank, die erklärt, wie die Daten gespeichert oder interpretiert werden sollen (z. B. relevante Einheiten)?

Was ist Datenfit?

Daten-„Passung“ bezieht sich darauf, wie gut ein Datensatz zu einem bestimmten Zweck oder einer bestimmten Abfrage passt. Obwohl der Datensatz sehr vollständig ist, kann es sein, dass er nicht nützlich ist, wenn er den Anforderungen der Analyse nicht entspricht. Beispielsweise können Echtzeit-Citi-Bike-Daten von guter Qualität sein. Für die Beantwortung von Fragen, wie sich Radstationen von Tag zu Tag verändern, ist es jedoch nicht geeignet. Informationen zum Reiseverlauf von Citi Bike wären passender...

Die Feststellung der Eignung von Daten erfordert häufig eine Beurteilung ihrer Vollständigkeit. Abkürzungen in diesem Prozess können die Qualität der Analyse beeinträchtigen und zu falschen Schlussfolgerungen führen. Probleme mit geeigneten Daten, beispielsweise der Verwendung von Einkommensdaten zur Beantwortung von Fragen zur Bildung. Es kann Erkenntnisse verfälschen und zu gefährlichen Ergebnissen führen. Obwohl manchmal der Einsatz von Proxy-Maßnahmen notwendig sein kann, insbesondere in dringenden Situationen, kann die Verwendung solcher Maßnahmen in großem Maßstab die Fehler verstärken. und verzerren die realen Phänomene, die die Daten beschreiben sollen…

Die Vollständigkeit und Angemessenheit der Daten werden sorgfältig geprüft, um diese Fehler zu vermeiden.

Hochintegrierte Daten sind vollständig, atomar und gut kommentiert. Dies ermöglicht eine detailliertere Analyse. Vielen Datensätzen fehlen diese Funktionen jedoch. Und es liegt an den Analysten, diese Einschränkungen zu verstehen und zu verbessern. Sie suchen häufig nach zusätzlichen Informationen oder wenden sich an Experten, die mit dem Datensatz oder dem Fachgebiet vertraut sind.

Schauen Sie sich diese URL an und verwenden Sie die PDF- und IPYNB-Datei Github