În era digitală, datele sunt un adevărat combustibil pentru decizii informate, inovație și dezvoltare tehnologică. Cu toate acestea, valoarea reală a datelor depinde în mod direct de calitatea lor. De cele mai multe ori, datele brute colectate din diverse surse nu sunt utilizabile imediat.
Ele pot conține erori, lipsuri sau neconcordanțe care afectează precizia analizelor. Aici intervine curățarea și pregătirea datelor, un proces esențial în orice proiect de data science, machine learning sau business intelligence.
Ce înseamnă curățarea datelor?
Curățarea datelor (data cleaning) este procesul prin care se elimină sau se corectează informațiile incorecte, incomplete, duplicat sau irelevante dintr-un set de date. Scopul este de a obține un set curat, coerent și pregătit pentru analiză.
Erorile pot proveni din multiple surse: formulare completate greșit, extrageri automate din baze de date defectuoase sau probleme de format. De exemplu, într-o coloană de vârstă pot apărea valori precum „-5”, „abc” sau lipsuri (NaN).
De ce este importantă pregătirea datelor?
Un model de inteligență artificială, o analiză statistică sau un dashboard interactiv este la fel de bun precum datele pe care le folosește. Dacă lucrezi cu date „murdare”, rezultatele pot fi înșelătoare sau irelevante. Curățarea și pregătirea datelor contribuie la:
- Creșterea acurateței analizelor
- Reducerea erorilor în luarea deciziilor
- Îmbunătățirea performanței modelelor predictive
- Standardizarea surselor de date
- Economisirea timpului în etapele ulterioare ale proiectului
Pașii principali în curățarea și pregătirea datelor
- Înainte de a modifica datele, este esențial să le înțelegi. Ce reprezintă fiecare coloană? Ce tip de date conține? Există reguli de validare? Un pas des întâlnit este explorarea setului cu ajutorul unor statistici descriptive și vizualizări.
- Datele lipsă sunt o provocare comună. Poți alege să:
- elimini complet rândurile/coloanele afectate
- înlocuiești valorile lipsă cu medii, mediane sau valori predefinite
- aplici tehnici mai avansate, precum imputarea statistică
- În special în seturile mari, înregistrările duplicate pot distorsiona rezultatele. Verifică rândurile identice și păstrează doar intrările unice.
- De exemplu, într-o coloană cu orașe, dacă găsești valori ca „Bucuaresti” sau „BUCURESTI”, acestea trebuie standardizate. De asemenea, trebuie verificate valorile în afara intervalului logic – cum ar fi o vârstă de 150 de ani.
- Asigură-te că fiecare coloană are tipul de date corespunzător: date calendaristice, numere întregi, valori booleene etc. Aceasta ajută la prelucrarea corectă în pașii următori.
- Pentru modelele de machine learning, datele numerice pot fi normalizate pentru a fi în același interval, de exemplu între 0 și 1. Aceasta previne ca unele variabile să domine analiza din cauza unităților mari.
- Pe lângă curățare, pregătirea datelor poate implica și generarea de coloane noi utile pentru analiză. De exemplu, dintr-o dată de naștere se poate extrage vârsta.
Curățarea și pregătirea datelor sunt etape fundamentale, dar adesea subestimate în fluxul de lucru analitic. Un dataset bine pregătit nu doar că asigură o analiză corectă, dar poate influența decisiv succesul unui proiect.