پاک سازی داده ها چیست؟

بینش و تجزیه و تحلیل های دقیق تنها زمانی حاصل می‌شوند که داده‌های شما باکیفیت باشند؛ در غیر این صورت، تجزیه و تحلیل ها بی‌اثر خواهند بود. پاک‌سازی داده ها، یا پالایش داده‌ها، یکی از اساسی‌ترین اقداماتی است که به شما کمک می‌کند تا از داده‌های باکیفیت برای اتخاذ تصمیمات صحیح استفاده کنید. این فرآیند شامل حذف خطاها، اصلاح ناهماهنگی‌ها و اطمینان از صحت و دقت داده‌هاست، که در نهایت به بهبود عملکرد تحلیل‌ها و افزایش دقت بینش‌های کسب‌شده منجر می‌شود. با پاک‌سازی موثر داده‌ها، می‌توانید به تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و کارآمدتر دست یابید.

پاک سازی داده ها چیست؟

پاک‌سازی داده‌ها فرآیندی است که در آن داده‌های نادرست، خراب، با فرمت اشتباه، تکراری یا ناقص از یک مجموعه داده حذف یا اصلاح می‌شوند. هنگام ترکیب چندین منبع داده، ممکن است داده‌ها تکراری یا به اشتباه برچسب‌گذاری شوند. اگر داده‌ها نادرست باشند، نمی‌توان به نتایج و الگوریتم‌ها اعتماد کرد، حتی اگر در ظاهر درست به نظر برسند. به عنوان مثال، فرض کنید یک فروشگاه آنلاین اطلاعات مشتریان خود را از چندین منبع مختلف جمع‌آوری می‌کند. ممکن است برخی مشتریان با نام‌های مختلف در سیستم ثبت شده باشند، یا شماره تماس‌ها در فرمت‌های مختلف ذخیره شده باشند. در چنین مواردی، پاک‌سازی داده‌ها ضروری است تا اطلاعات یکپارچه و دقیقی برای تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌ها فراهم شود.
فرآیند پاک‌سازی داده‌ها بسته به نوع و منبع داده‌ها متفاوت است، اما بسیار مهم است که یک الگوی استاندارد برای پاک‌سازی داده‌ها داشته باشید تا هر بار از صحت و دقت این فرآیند اطمینان حاصل کنید. این الگو می‌تواند شامل شناسایی و حذف داده‌های تکراری، اصلاح فرمت‌ها و برچسب‌گذاری صحیح داده‌ها باشد.

اهمیت پاک سازی داده ها :

پاک‌سازی داده‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از کیفیت داده‌های خود اطمینان حاصل کنند و بر اساس اطلاعات صحیح و دقیق تصمیم‌گیری کنند. بدون پاک‌سازی داده‌ها، تحلیل‌ها و الگوریتم‌ها می‌توانند نتایج نادرستی ارائه دهند که منجر به تصمیم‌گیری‌های اشتباه می‌شود.

تصور کنید یک شرکت بیمه اطلاعات مشتریان خود را از طریق فرم‌های آنلاین و تلفنی جمع‌آوری می‌کند. ممکن است برخی مشتریان شماره تماس خود را به صورت
“0912-1234567” و برخی دیگر به صورت “09121234567” وارد کرده باشند. پاک‌سازی داده‌ها در اینجا به معنای اصلاح فرمت‌ها و اطمینان از یکپارچگی داده‌هاست تا بتوان تحلیل‌های دقیقی انجام داد.

تفاوت بین پاک‌سازی داده ها و تبدیل داده ها چیست؟

پاک‌سازی داده‌ها فرآیندی است که در آن داده‌های نادرست، خراب، تکراری یا ناقص از مجموعه‌داده‌ها حذف می‌شوند تا دقت و کیفیت داده‌ها بهبود یابد. این فرآیند تضمین می‌کند که داده‌ها برای تحلیل و تصمیم‌گیری قابل اعتماد باشند. از سوی دیگر، تبدیل داده‌ها فرآیند تبدیل داده‌ها از یک فرمت یا ساختار به فرمت یا ساختاری دیگر است. این فرآیند ممکن است شامل تغییر نوع داده‌ها، تغییر فرمت‌های تاریخی، یا تبدیل داده‌ها به قالب‌های استاندارد باشد تا بتوانند به طور مؤثر در سیستم‌های مختلف استفاده شوند.

مثال عملی

تصور کنید یک شرکت بین‌المللی اطلاعات مشتریان خود را از کشورهای مختلف جمع‌آوری می‌کند. در برخی کشورها، تاریخ‌ها به فرمت “روز/ماه/سال” (DD/MM/YYYY) و در برخی دیگر به فرمت “ماه/روز/سال” (MM/DD/YYYY) ثبت شده‌اند. برای استفاده موثر از این داده‌ها در تحلیل‌های جهانی، تبدیل داده‌ها ضروری است تا همه تاریخ‌ها به یک فرمت استاندارد تبدیل شوند.

مراحل و نحوه پاک سازی داده ها به چه صورت است؟

پاک‌سازی داده‌ها فرآیندی پیچیده و حیاتی است که به بهبود کیفیت و دقت داده‌ها کمک می‌کند. تکنیک‌های مورد استفاده برای پاک‌سازی داده‌ها ممکن است بسته به نوع داده‌ها و نیازهای سازمان متفاوت باشد. با این حال، مراحل پایه‌ای وجود دارد که می‌توانید برای تضمین کیفیت داده‌های خود دنبال کنید:

مرحله یک : حذف مشاهدات تکراری یا نامربوط

اولین گام در پاک‌سازی داده‌ها، حذف مشاهدات تکراری یا نامربوط است. داده‌های تکراری معمولاً در طول جمع‌آوری داده‌ها رخ می‌دهند، به‌ویژه زمانی که داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شوند.

به عنوان مثال، فرض کنید یک شرکت اطلاعات مشتریان خود را از فرم‌های آنلاین و تماس‌های تلفنی جمع‌آوری می‌کند. ممکن است اطلاعات یک مشتری دوبار ثبت شده باشد. با حذف این داده‌های تکراری، کیفیت داده‌ها بهبود می‌یابد.

مشاهدات نامربوط نیز داده‌هایی هستند که به تحلیل شما ارتباطی ندارند. فرض کنید شما قصد تحلیل داده‌های مشتریان از دهه اخیر را دارید؛ داده‌های مربوط به دهه‌های قبل‌تر نامربوط بوده و باید حذف شوند. این کار تحلیل را کارآمدتر می‌کند و مجموعه‌داده‌ای قابل مدیریت‌تر و مؤثرتر ایجاد می‌کند.

مرحله دو : رفع خطاهای ساختاری

خطاهای ساختاری زمانی رخ می‌دهند که در طی سنجش یا انتقال داده‌ها، مشکلاتی مانند نام‌گذاری‌های عجیب، اشتباهات تایپی یا استفاده نادرست از حروف بزرگ به وجود می‌آید. این ناهماهنگی‌ها می‌توانند باعث اشتباه در برچسب‌گذاری دسته‌بندی‌ها شوند.

به عنوان مثال، اگر در یک مجموعه‌داده نام شهر “تهران” به صورت‌های “Tehran” و “TEHRAN” ثبت شده باشد، این ناهماهنگی‌ها باید اصلاح شوند تا داده‌ها یکپارچه باشند.

مرحله سه : اصلاح داده‌های پرت ناخواسته

مشاهداتی که به وضوح با سایر داده‌ها همخوانی ندارند، باید شناسایی و بررسی شوند. این داده‌های پرت ممکن است کارایی تحلیل‌های شما را کاهش دهند.

فرض کنید در یک مجموعه‌داده فروش، یک مقدار بسیار زیاد یا بسیار کم نسبت به بقیه داده‌ها وجود داشته باشد. باید بررسی شود که آیا این داده‌های پرت به تحلیل شما ارتباطی دارند یا خیر. وجود یک داده پرت همیشه به معنی نادرست بودن آن نیست؛ بنابراین، ابتدا باید اعتبارسنجی شود و در صورت لزوم حذف شود.

مرحله چهار : مدیریت داده‌های گمشده

داده‌های گمشده نباید نادیده گرفته شوند، زیرا بسیاری از الگوریتم‌ها مقادیر گمشده را نمی‌پذیرند. برای مدیریت داده‌های گمشده چند راه وجود دارد:

1. حذف داده‌های گمشده : این روش ساده‌ترین راه است، اما ممکن است به از دست رفتن اطلاعات مهم منجر شود. قبل از حذف داده‌های گمشده باید دقت کنید که آیا این اطلاعات حیاتی هستند یا خیر.
2. جایگزینی داده‌های گمشده با مقادیر تخمینی : می‌توانید داده‌های گمشده را با مقادیر تخمینی جایگزین کنید. این روش می‌تواند به حفظ یکپارچگی داده‌ها کمک کند، اما باید با دقت انجام شود تا از صحت داده‌ها اطمینان حاصل شود. به عنوان مثال، اگر در یک مجموعه‌داده فروش، مقدار فروش یک ماه گمشده باشد، می‌توان از میانگین فروش ماه‌های قبل و بعد برای تخمین استفاده کرد.
3. استفاده از روش‌های پیشرفته : برخی روش‌های پیشرفته مانند رگرسیون خطی یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای پیش‌بینی مقادیر گمشده استفاده شوند. این روش‌ها دقت بالاتری دارند اما نیاز به دانش فنی و تخصص بیشتری دارند.

مرحله پنج : اعتبارسنجی

پس از تکمیل مراحل پاک‌سازی داده‌ها، نوبت به مرحله اعتبارسنجی و ارزیابی نهایی می‌رسد. در این مرحله، شما باید اطمینان حاصل کنید که داده‌های پاک‌سازی شده قابل اعتماد و برای تحلیل مناسب هستند. برای این منظور، باید به چند سوال کلیدی پاسخ دهید و داده ها را از زوایای مختلف بررسی کنید:

1. آیا داده‌ها منطقی به نظر می‌رسند؟ بررسی کنید که آیا داده‌ها با منطق و انتظارات شما همخوانی دارند. به عنوان مثال، اگر داده‌های فروش ماهانه را بررسی می‌کنید، باید ببینید که آیا روند فروش با دوره‌های گذشته مطابقت دارد و هیچ نوسان غیرمنتظره‌ای وجود ندارد.
2. آیا داده‌ها از قوانین و استانداردهای حوزه خود پیروی می‌کنند؟ مطمئن شوید که داده‌ها با قوانین و استانداردهای حوزه کاری شما همخوانی دارند. به عنوان مثال، در یک مجموعه‌داده پزشکی، داده‌های بیماران باید از قوانین حریم خصوصی پیروی کنند و اطلاعات حساس به درستی محافظت شوند.
3. آیا داده‌ها به سوالات تحقیقاتی شما پاسخ می‌دهند؟ داده‌های پاک‌سازی شده باید به شما کمک کنند تا سوالات اصلی تحقیقاتی و کسب‌وکاری خود را پاسخ دهید. بررسی کنید که آیا داده‌ها توانسته‌اند نظریه‌ها و فرضیات شما را تایید یا رد کنند. به عنوان مثال، اگر هدف شما بررسی تأثیر تبلیغات بر فروش بوده است، باید ببینید که آیا داده‌ها این تأثیر را به وضوح نشان می‌دهند یا خیر.
4. آیا روندها و الگوهای مشخصی در داده‌ها قابل مشاهده هستند؟ داده‌های پاک‌سازی شده باید امکان شناسایی روندها و الگوهای مهم را فراهم کنند. این الگوها می‌توانند به شما در شکل‌گیری نظریه‌های جدید و اتخاذ تصمیمات استراتژیک کمک کنند. به عنوان مثال، می‌توانید بررسی کنید که آیا افزایش فروش در یک دوره خاص با کمپین تبلیغاتی جدید همزمان بوده است یا خیر.
5. آیا کیفیت داده‌ها بهبود یافته است؟ بررسی کنید که آیا فرآیند پاک‌سازی داده‌ها به بهبود کیفیت داده‌ها منجر شده است. این کار می‌تواند شامل بررسی صحت، دقت و جامعیت داده‌ها باشد. به عنوان مثال، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که داده‌های تکراری حذف شده‌اند، خطاهای ساختاری رفع شده‌اند و داده‌های گمشده به درستی مدیریت شده‌اند.

سخن پایانی

پاک سازی داده ها فرآیندی ضروری برای مدیریت داده ها در هر سازمان است. این فرآیند تضمین می‌کند که داده های موجود دقیق، قابل اعتماد و به‌روز باشند، که این امر به بهبود تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کمک می‌کند. با حذف داده‌های نادرست، تکراری و نامربوط، سازمان‌ها می‌توانند از داده‌های خود برای تحلیل‌های دقیق‌تر و کارآمدتر استفاده کنند. این کار بهره‌وری عملیاتی را افزایش می‌دهد و زمان صرف شده برای تصحیح داده‌ها را کاهش می‌دهد. همچنین، پاک‌سازی داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با رعایت قوانین حفاظت از داده‌ها، از خطرات قانونی و جریمه‌ها جلوگیری کنند. در نهایت، با داده‌های تمیز و دقیق، سازمان‌ها می‌توانند تجربه مشتریان را بهبود بخشیده و رضایت و وفاداری آنها را افزایش دهند. پاک‌سازی داده‌ها نه تنها به بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند، بلکه سازمان‌ها را در رقابت‌های بازار قوی‌تر و موفق‌تر می‌سازد.