{"id":22392,"date":"2023-12-02T04:37:49","date_gmt":"2023-12-01T15:37:49","guid":{"rendered":"https:\/\/goit.global\/?post_type=blog&p=22392"},"modified":"2023-12-02T04:37:55","modified_gmt":"2023-12-01T15:37:55","slug":"analiza-danych-krok-po-kroku-jak-czyscic-przygotowywac-i-przetwarzac-dane","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/goit.global\/pl\/blog\/analiza-danych-krok-po-kroku-jak-czyscic-przygotowywac-i-przetwarzac-dane\/","title":{"rendered":"Analiza danych krok po kroku: Jak czy\u015bci\u0107, przygotowywa\u0107 i przetwarza\u0107 dane?"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Czyszczenie i przygotowanie danych to kluczowy etap ich analizy. Bez dok\u0142adnych i wiarygodnych informacji nawet najlepsze narz\u0119dzia i techniki analityczne nie b\u0119d\u0105 w stanie dostarczy\u0107 rzetelnych wynik\u00f3w. Z tego przewodnika dla pocz\u0105tkuj\u0105cych dowiesz si\u0119, jakie s\u0105 podstawowe zagadnienia zwi\u0105zane z tym procesem oraz jak identyfikowa\u0107 i usuwa\u0107 b\u0142\u0119dy.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Data Analyst: Jak przetwarza\u0107 i czy\u015bci\u0107 dane do analizy – przewodnik dla pocz\u0105tkuj\u0105cych<\/h1>\n\n\n\n

Analityk danych to zaw\u00f3d, kt\u00f3ry wymaga umiej\u0119tno\u015bci przetwarzania danych do analizy. Wystarczy zajrze\u0107 do kt\u00f3rej\u015b z rozbudowanych tabelek w Excelu, by samemu stwierdzi\u0107, \u017ce uporz\u0105dkowania znajduj\u0105cych si\u0119 tam informacji, trudno b\u0119dzie cokolwiek znale\u017a\u0107. A przecie\u017c ca\u0142a sztuka w pracy z danymi polega na zrozumieniu i wyci\u0105ganiu wniosk\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

Jak przygotowywa\u0107 dane do analizy?<\/h2>\n\n\n\n

To, co w pierwszej chwili mo\u017ce wydawa\u0107 si\u0119 skomplikowane i dost\u0119pne tylko dla wtajemniczonych, przy bli\u017cszym poznaniu okazuje si\u0119 czym\u015b dobrze nam wszystkim znanym. Wyobra\u017a sobie, \u017ce Twoim zadaniem jest posprz\u0105tanie w domowej spi\u017carni. Trzeba u\u0142o\u017cy\u0107 wszystkie produkty tak, by by\u0142o wida\u0107, ile ich jest, kt\u00f3re si\u0119 ko\u0144cz\u0105, a kt\u00f3rych nie ma ju\u017c w og\u00f3le. To pomo\u017ce w lepszym zorganizowaniu domowego bud\u017cetu i w zakupach, na kt\u00f3re si\u0119 wybierasz. Albo… albo si\u0119 nie wybierasz, bo po dobrze przeprowadzonej inwentaryzacji masz gotow\u0105 list\u0119, kt\u00f3r\u0105 wystarczy wpisa\u0107 w odpowiednie rubryki w internecie i z\u0142o\u017cy\u0107 zam\u00f3wienie online.<\/p>\n\n\n\n

Z analiz\u0105 danych jest podobnie, tyle, \u017ce specjali\u015bci na takich stanowiskach zwykle odpowiadaj\u0105 za znacznie powa\u017cniejsze zadania, maj\u0105 te\u017c do przeanalizowania znacznie wi\u0119cej danych i do dyspozycji o wiele wi\u0119cej nowoczesnych narz\u0119dzi (coraz cz\u0119\u015bciej korzystaj\u0105 z pomocy sztucznej inteligencji), a nie tylko kartk\u0119 i d\u0142ugopis. Jak to si\u0119 robi w bran\u017cy IT?<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Pierwszym krokiem jest zbieranie danych z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 i gromadzenie ich w jednym miejscu. Nast\u0119pnie warto dok\u0142adnie przeanalizowa\u0107 je pod k\u0105tem wszelkich b\u0142\u0119d\u00f3w, dublet\u00f3w czy brakuj\u0105cych warto\u015bci. Warto r\u00f3wnie\u017c upewni\u0107 si\u0119, \u017ce dane s\u0105 ustandaryzowane w taki spos\u00f3b, aby mo\u017cna by\u0142o je por\u00f3wnywa\u0107 i analizowa\u0107.
    <\/li>\n\n\n\n
  2. Teraz warto je znormalizowa\u0107, czyli doprowadzi\u0107 do jednolitej postaci, np. zamieniaj\u0105c wszystkie warto\u015bci na jednostki bazowe lub procentowe.
    <\/li>\n\n\n\n
  3. W niekt\u00f3rych przypadkach mo\u017ce by\u0107 konieczne r\u00f3wnie\u017c dokonanie transformacji danych, np. przez zastosowanie algorytm\u00f3w matematycznych, aby uzyska\u0107 bardziej u\u017cyteczne informacje do analizy.
    <\/li>\n\n\n\n
  4. Kolejnym krokiem jest organizacja danych w taki spos\u00f3b, aby u\u0142atwi\u0107 analiz\u0119, np. poprzez grupowanie ich wed\u0142ug okre\u015blonych kategorii czy przekszta\u0142cenie ich do formy, kt\u00f3ra jest bardziej odpowiednia dla konkretnego rodzaju analizy.
    <\/li>\n\n\n\n
  5. Warto r\u00f3wnie\u017c zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119 na skalowanie danych, czyli dostosowanie ich do odpowiedniego zakresu warto\u015bci, co mo\u017ce by\u0107 istotne przy niekt\u00f3rych metodach analizy.
    <\/li>\n\n\n\n
  6. Wreszcie, warto sporz\u0105dzi\u0107 raport z ca\u0142ego procesu przygotowywania danych, opisuj\u0105c wszystkie kroki, jakie zosta\u0142y podj\u0119te oraz zmiany wprowadzone do oryginalnych danych. Ten raport b\u0119dzie przydatny do p\u00f3\u017aniejszej analizy oraz do ewentualnego udost\u0119pnienia danych innym osobom.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Dzi\u0119ki w\u0142a\u015bciwemu przygotowaniu danych mo\u017cna znacznie zwi\u0119kszy\u0107 skuteczno\u015b\u0107 analizy i mo\u017cliwo\u015b\u0107 uzyskania trafnych i warto\u015bciowych wniosk\u00f3w O wiele bardziej efektywna i przyjazna dla odbiorcy b\u0119dzie te\u017c ich wizualizacja. <\/p>\n\n\n\n

    Czyszczenie danych – na czym to polega?<\/h2>\n\n\n\n

    To kluczowy etap w ca\u0142ym procesie. Polega ono na usuwaniu danych, kt\u00f3re s\u0105 niekompletne, niepoprawne lub niepotrzebne, aby zapewni\u0107, \u017ce te, kt\u00f3rych b\u0119dziemy u\u017cywa\u0107 w dalszej analizie, s\u0105 dok\u0142adne i rzetelne. Dzi\u0119ki temu organizacje mog\u0105 unikn\u0105\u0107 nieprawid\u0142owej interpretacji danych oraz mie\u0107 pewno\u015b\u0107, \u017ce ich analizy s\u0105 oparte na solidnych podstawach.<\/p>\n\n\n\n

    Wykorzystuje si\u0119 tutaj r\u00f3\u017cne metody, w zale\u017cno\u015bci od rodzaju danych i celu analizy. Mo\u017ce to obejmowa\u0107:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • usuwanie warto\u015bci odstaj\u0105cych,<\/li>\n\n\n\n
    • wype\u0142nianie brakuj\u0105cych danych,<\/li>\n\n\n\n
    • standaryzacj\u0119 formatu danych,<\/li>\n\n\n\n
    • usuwanie duplikat\u00f3w<\/li>\n\n\n\n
    • oraz identyfikacj\u0119 i korekt\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w w danych.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Istotne jest r\u00f3wnie\u017c dokumentowanie zwi\u0105zanych z tym czynno\u015bci, aby mo\u017cna by\u0142o prze\u015bledzi\u0107 wszystkie operacje, co zapewnia transparentno\u015b\u0107 i wiarygodno\u015b\u0107 analizy.<\/p>\n\n\n\n

      Analiza danych: SQL i Python to nie wszystko<\/h2>\n\n\n\n

      Istnieje wiele narz\u0119dzi, kt\u00f3re mog\u0105 by\u0107 stosowane w tym celu. W\u015br\u00f3d tych, kt\u00f3re trzeba wymieni\u0107, z pewno\u015bci\u0105 znajd\u0105 si\u0119 takie, kt\u00f3re zna niemal ka\u017cdy z nas oraz te, o kt\u00f3rych nigdy wcze\u015bniej mog\u0142e\u015b nie s\u0142ysze\u0107. A oto one:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Microsoft Excel<\/strong> – oferuje wiele funkcji do filtrowania, sortowania i usuwania duplikat\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n
      • SQL<\/strong> – bazy danych, umo\u017cliwia wykonywanie zaawansowanych operacji, takich jak \u0142\u0105czenie tabel i usuwanie duplikat\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n
      • Python<\/strong> – j\u0119zyk programowania z pakietem Pandas,<\/li>\n\n\n\n
      • R<\/strong> – kolejny j\u0119zyk programowania z pakietem dplyr, czyli bibliotek\u0105 wchodz\u0105c\u0105 w sk\u0142ad pakietu tidyverse.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Istniej\u0105 r\u00f3wnie\u017c dedykowane narz\u0119dzia, takie jak OpenRefine. kt\u00f3re specjalizuj\u0105 si\u0119 m.in. w standaryzacji danych. Oferuj\u0105 one zaawansowane funkcjonalno\u015bci, takie jak wykrywanie wzorc\u00f3w w danych, scalanie danych z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 i automatyczne sprawdzanie poprawno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n

        Warto jednak pami\u0119ta\u0107, \u017ce ca\u0142y proces to nie tylko kwestia techniczna. Wymaga ona tak\u017ce analizy pod k\u0105tem logicznym, domenowym oraz biznesowym, dlatego te\u017c niezb\u0119dna jest wiedza specjalistyczna i umiej\u0119tno\u015bci analityczne, aby skutecznie przekszta\u0142ci\u0107 dane w warto\u015bciowe informacje.<\/p>\n\n\n\n

        I co jeszcze wa\u017cniejsze – to nie jest jednorazowa czynno\u015b\u0107. Ca\u0142y proces powinien by\u0107 regularnie powtarzany w celu zapewnienia wysokiej jako\u015bci danych do analizy. <\/p>\n\n\n\n

        O czym musi pami\u0119ta\u0107 pocz\u0105tkuj\u0105cy Data Analyst?<\/h2>\n\n\n\n

        Zrozumienie procesu, o kt\u00f3rym opowiadamy oraz korzystanie z odpowiednich narz\u0119dzi, jest niezb\u0119dne, aby m\u00f3c dok\u0142adnie, efektywnie i systematycznie porz\u0105dkowa\u0107 dane. To za\u015b przek\u0142ada si\u0119 na lepsze wyniki analizy i podejmowanie m\u0105drzejszych decyzji opartych na danych. Jest to kluczowy krok w procesie analizy, poniewa\u017c dane potrzebuj\u0105 odpowiedniego opracowania, aby mo\u017cna by\u0142o wyci\u0105gn\u0105\u0107 z nich warto\u015bciowe wnioski. <\/p>\n\n\n\n

        Dla pocz\u0105tkuj\u0105cych Data Analyst\u00f3w istnieje wiele krok\u00f3w, kt\u00f3re mog\u0105 by\u0107 niezrozumia\u0142e lub m\u0119cz\u0105ce, tego typu poradniki krok po kroku przeprowadz\u0105 ich jednak przez pierwsze etapy. Ka\u017cdy, nawet najmniejszy krok, przybli\u017ca natomiast do zdobycia odpowiednich kwalifikacji, by m\u00f3c samodzielnie wyruszy\u0107 w \u015bwiat IT i na powa\u017cnie my\u015ble\u0107 o karierze w tej bran\u017cy.<\/p>\n\n\n\n

        Mo\u017cliwo\u015bci, kt\u00f3re otwieraj\u0105 si\u0119 przed ekspertami od danych, wydaj\u0105 si\u0119 by\u0107 obecnie nieograniczone. Z takim pakietem umiej\u0119tno\u015bci mo\u017cna si\u0119 rozwija\u0107 tak\u017ce z my\u015bl\u0105 o innych specjalizacjach, wystarczy wymieni\u0107 takie stanowiska, jak: Data Engineer, Data Architect, Business Analyst, Data Science, Fullstack Developer a tak\u017ce UX\/UI Designer.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Szczeg\u00f3\u0142owy przewodnik dla pocz\u0105tkuj\u0105cych analityk\u00f3w danych. Proces czyszczenia i przygotowywania oraz przetwarzania danych do analizy, zapewniaj\u0105cy ich dok\u0142adno\u015b\u0107 i wiarygodno\u015b\u0107. Je\u015bli chcesz si\u0119 rozwija\u0107 w tej dziedzinie IT, koniecznie przeczytaj.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":22393,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-22392","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/goit.global\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/22392","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/goit.global\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/goit.global\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/goit.global\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22393"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/goit.global\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22392"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/goit.global\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=22392"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/goit.global\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=22392"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}