Czyszczenie i przygotowanie danych to kluczowy etap ich analizy. Bez dokładnych i wiarygodnych informacji nawet najlepsze narzędzia i techniki analityczne nie będą w stanie dostarczyć rzetelnych wyników. Z tego przewodnika dla początkujących dowiesz się, jakie są podstawowe zagadnienia związane z tym procesem oraz jak identyfikować i usuwać błędy.
Data Analyst: Jak przetwarzać i czyścić dane do analizy – przewodnik dla początkujących
Analityk danych to zawód, który wymaga umiejętności przetwarzania danych do analizy. Wystarczy zajrzeć do którejś z rozbudowanych tabelek w Excelu, by samemu stwierdzić, że uporządkowania znajdujących się tam informacji, trudno będzie cokolwiek znaleźć. A przecież cała sztuka w pracy z danymi polega na zrozumieniu i wyciąganiu wniosków.
Jak przygotowywać dane do analizy?
To, co w pierwszej chwili może wydawać się skomplikowane i dostępne tylko dla wtajemniczonych, przy bliższym poznaniu okazuje się czymś dobrze nam wszystkim znanym. Wyobraź sobie, że Twoim zadaniem jest posprzątanie w domowej spiżarni. Trzeba ułożyć wszystkie produkty tak, by było widać, ile ich jest, które się kończą, a których nie ma już w ogóle. To pomoże w lepszym zorganizowaniu domowego budżetu i w zakupach, na które się wybierasz. Albo… albo się nie wybierasz, bo po dobrze przeprowadzonej inwentaryzacji masz gotową listę, którą wystarczy wpisać w odpowiednie rubryki w internecie i złożyć zamówienie online.
Z analizą danych jest podobnie, tyle, że specjaliści na takich stanowiskach zwykle odpowiadają za znacznie poważniejsze zadania, mają też do przeanalizowania znacznie więcej danych i do dyspozycji o wiele więcej nowoczesnych narzędzi (coraz częściej korzystają z pomocy sztucznej inteligencji), a nie tylko kartkę i długopis. Jak to się robi w branży IT?
- Pierwszym krokiem jest zbieranie danych z różnych źródeł i gromadzenie ich w jednym miejscu. Następnie warto dokładnie przeanalizować je pod kątem wszelkich błędów, dubletów czy brakujących wartości. Warto również upewnić się, że dane są ustandaryzowane w taki sposób, aby można było je porównywać i analizować.
- Teraz warto je znormalizować, czyli doprowadzić do jednolitej postaci, np. zamieniając wszystkie wartości na jednostki bazowe lub procentowe.
- W niektórych przypadkach może być konieczne również dokonanie transformacji danych, np. przez zastosowanie algorytmów matematycznych, aby uzyskać bardziej użyteczne informacje do analizy.
- Kolejnym krokiem jest organizacja danych w taki sposób, aby ułatwić analizę, np. poprzez grupowanie ich według określonych kategorii czy przekształcenie ich do formy, która jest bardziej odpowiednia dla konkretnego rodzaju analizy.
- Warto również zwrócić uwagę na skalowanie danych, czyli dostosowanie ich do odpowiedniego zakresu wartości, co może być istotne przy niektórych metodach analizy.
- Wreszcie, warto sporządzić raport z całego procesu przygotowywania danych, opisując wszystkie kroki, jakie zostały podjęte oraz zmiany wprowadzone do oryginalnych danych. Ten raport będzie przydatny do późniejszej analizy oraz do ewentualnego udostępnienia danych innym osobom.
Dzięki właściwemu przygotowaniu danych można znacznie zwiększyć skuteczność analizy i możliwość uzyskania trafnych i wartościowych wniosków O wiele bardziej efektywna i przyjazna dla odbiorcy będzie też ich wizualizacja.
Czyszczenie danych – na czym to polega?
To kluczowy etap w całym procesie. Polega ono na usuwaniu danych, które są niekompletne, niepoprawne lub niepotrzebne, aby zapewnić, że te, których będziemy używać w dalszej analizie, są dokładne i rzetelne. Dzięki temu organizacje mogą uniknąć nieprawidłowej interpretacji danych oraz mieć pewność, że ich analizy są oparte na solidnych podstawach.
Wykorzystuje się tutaj różne metody, w zależności od rodzaju danych i celu analizy. Może to obejmować:
- usuwanie wartości odstających,
- wypełnianie brakujących danych,
- standaryzację formatu danych,
- usuwanie duplikatów
- oraz identyfikację i korektę błędów w danych.
Istotne jest również dokumentowanie związanych z tym czynności, aby można było prześledzić wszystkie operacje, co zapewnia transparentność i wiarygodność analizy.
Analiza danych: SQL i Python to nie wszystko
Istnieje wiele narzędzi, które mogą być stosowane w tym celu. Wśród tych, które trzeba wymienić, z pewnością znajdą się takie, które zna niemal każdy z nas oraz te, o których nigdy wcześniej mogłeś nie słyszeć. A oto one:
- Microsoft Excel – oferuje wiele funkcji do filtrowania, sortowania i usuwania duplikatów,
- SQL – bazy danych, umożliwia wykonywanie zaawansowanych operacji, takich jak łączenie tabel i usuwanie duplikatów,
- Python – język programowania z pakietem Pandas,
- R – kolejny język programowania z pakietem dplyr, czyli biblioteką wchodzącą w skład pakietu tidyverse.
Istnieją również dedykowane narzędzia, takie jak OpenRefine. które specjalizują się m.in. w standaryzacji danych. Oferują one zaawansowane funkcjonalności, takie jak wykrywanie wzorców w danych, scalanie danych z różnych źródeł i automatyczne sprawdzanie poprawności.
Warto jednak pamiętać, że cały proces to nie tylko kwestia techniczna. Wymaga ona także analizy pod kątem logicznym, domenowym oraz biznesowym, dlatego też niezbędna jest wiedza specjalistyczna i umiejętności analityczne, aby skutecznie przekształcić dane w wartościowe informacje.
I co jeszcze ważniejsze – to nie jest jednorazowa czynność. Cały proces powinien być regularnie powtarzany w celu zapewnienia wysokiej jakości danych do analizy.
O czym musi pamiętać początkujący Data Analyst?
Zrozumienie procesu, o którym opowiadamy oraz korzystanie z odpowiednich narzędzi, jest niezbędne, aby móc dokładnie, efektywnie i systematycznie porządkować dane. To zaś przekłada się na lepsze wyniki analizy i podejmowanie mądrzejszych decyzji opartych na danych. Jest to kluczowy krok w procesie analizy, ponieważ dane potrzebują odpowiedniego opracowania, aby można było wyciągnąć z nich wartościowe wnioski.
Dla początkujących Data Analystów istnieje wiele kroków, które mogą być niezrozumiałe lub męczące, tego typu poradniki krok po kroku przeprowadzą ich jednak przez pierwsze etapy. Każdy, nawet najmniejszy krok, przybliża natomiast do zdobycia odpowiednich kwalifikacji, by móc samodzielnie wyruszyć w świat IT i na poważnie myśleć o karierze w tej branży.
Możliwości, które otwierają się przed ekspertami od danych, wydają się być obecnie nieograniczone. Z takim pakietem umiejętności można się rozwijać także z myślą o innych specjalizacjach, wystarczy wymienić takie stanowiska, jak: Data Engineer, Data Architect, Business Analyst, Data Science, Fullstack Developer a także UX/UI Designer.
