پاکسازی داده

زمان تخمینی مطالعه: 18 دقیقه 

پاکسازی داده، فرآیندی است که به شناسایی و رفع خطاها، ناهنجاری‌ها و ناسازگاری‌ها در مجموعه داده‌ها می‌پردازد. این فرآیند شامل ویرایش، تصحیح، تکمیل و حذف داده‌های نامعتبر یا ناقص می‌شود تا مجموعه داده‌ای دقیق، قابل اعتماد و یکپارچه برای تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی به دست آید.

در دنیای داده های انبوه، پاکسازی کلید طلایی است!

در عصر حاضر که حجم عظیمی از داده‌ها به طور روزانه تولید و جمع‌آوری می‌شوند، پردازش و تحلیل دقیق این اطلاعات به دغدغه‌ای اساسی برای صنایع و کسب‌وکارهای مختلف تبدیل شده است. اما چالشی که در این مسیر وجود دارد، ناهمگونی و ناخالص بودن داده‌های خام است. این آشفتگی نه تنها مانع از دست‌یابی به نتایج مورد انتظار در تحلیل داده‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین می‌شود، بلکه هزینه‌های هنگفتی را نیز به شرکت‌ها تحمیل می‌کند.

اهمیت پاکسازی داده در کجاست؟

فرض کنید در حال ساخت یک مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای یک محصول هستید. اگر داده‌های ورودی شما حاوی مقادیر گمشده، تکراری یا نادرست باشد، مدل نهایی شما نیز دچار انحراف و بی‌دقتی خواهد شد. در اینجا پاکسازی داده به عنوان ناجی به کمک شما می‌آید. این فرآیند شامل شناسایی و رفع خطاها، ناهنجاری‌ها و ناسازگاری‌ها در مجموعه داده شما می‌شود. با پاکسازی داده‌ها، پایه و اساسی مطمئن برای تحلیل‌ها و مدل‌های خود فراهم می‌کنید و به نتایج دقیق و قابل اعتماد دست پیدا خواهید کرد.متخصصان علم داده زمان قابل توجهی را صرف پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها می‌کنند. این امر به دلیل پیچیدگی و ظرافت این فرآیند است. از جمله عوامل مهمی که باعث مخدوش شدن داده‌ها می‌شوند به موارد زیر باید اشاره کرد:

خطای انسانی: ورود اطلاعات نادرست یا ناقص توسط کاربران

عدم تطابق فرمت: استفاده از فرمت‌های مختلف برای ذخیره‌سازی داده‌ها

ادغام داده‌ها: ترکیب داده‌ها از منابع مختلف با ساختارهای متفاوت

اکنون اجازه دهید به طور اجمالی پاکسازی داده‌ها را مورد بررسی قرار دهیم. فرض کنید در حال تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به حقوق و دستمزد کارکنان هستید. در این مجموعه داده ممکن است با مقادیر گمشده برای حقوق مرخصی یا دستمزد اضافه کاری مواجه شوید. با استفاده از تکنیک‌های پاکسازی داده، می‌توانید این مقادیر را با برآورد یا حذف سطرهای مربوطه اصلاح کنید. با این توصیف باید بگوییم که پاکسازی داده، کلید طلایی موفقیت در دنیای داده‌های انبوه است. با انجام دقیق و اصولی این فرآیند، دقت و کارایی تحلیل‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین خود را به طور قابل توجهی افزایش خواهید داد و در نهایت به تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر و مبتنی بر داده دست پیدا خواهید کرد.

چرا پاکسازی داده مهم است؟

در دنیای علم داده، کیفیت داده‌ها حرف اول را می‌زند. داده‌های خام، ناقص و ناسازگار نه تنها مانع از دست‌یابی به نتایج دقیق در تحلیل‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین می‌شوند، بلکه هزینه‌های هنگفتی را نیز به شرکت‌ها تحمیل می‌کنند. پاکسازی داده، فرآیندی است که در آن داده‌های ناقص، تکراری، نادرست و ناسازگار را از مجموعه داده خود حذف می‌کنید. این کار با استفاده از تکنیک‌های مختلفی مانند تجزیه و تحلیل بصری، بررسی آماری و قوانین تعریف شده انجام می‌شود. به عنوان مثال، اگر مجموعه داده شما شامل قیمت‌هایی باشد که به طور تصادفی وارد شده‌اند، میانگین قیمت محاسبه شده شما بسیار نادرست خواهد بود. علاوه بر این، داده‌های نامنظم می‌توانند مشکلات فنی ایجاد کنند، مانند خطاهایی در هنگام بارگیری یا پردازش داده‌ها. به طور معمول، هنگامی که داده‌ها را دریافت می‌کنیم با یکسری مشکلات رایج روبه‌رو می‌شویم که از مهم‌ترین آن‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد:

داده‌های گمشده: مقادیری که در مجموعه داده‌ها وجود ندارند.

داده‌های تکراری: سطرهایی که در مجموعه داده‌ها چندین بار تکرار می‌شوند.

داده‌های پرت: مقادیری که به طور قابل توجهی از سایر مقادیر در مجموعه داده متفاوت هستند.

داده‌های پر اشتباه: مقادیری که نادرست یا نامعتبر هستند.

داده‌های نامرتبط: مقادیری که برای تحلیل یا مدل‌سازی شما مرتبط نیستند.

هنگامی که داده‌ها را پاک‌سازی می‌کنیم به یکسری مزایای کلیدی به شرح زیر دست پیدا می‌کنیم:

دقت تحلیل‌ها افزایش پیدا می‌کند: داده‌های نامعتبر می‌توانند نتایج تحلیل‌ها را به طور قابل توجهی به بیراه بکشانند.

بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین: مدل‌های یادگیری ماشین برای آموزش به داده‌های دقیق و قابل اعتماد نیاز دارند.

پیشگیری از اتلاف وقت و منابع: صرف زمان و منابع برای تحلیل داده‌های ناقص و نامعتبر، غیرمنطقی و غیرکارآمد است.

نکته مهمی که باید در این زمینه به آن دقت کنید تفاوت پاک‌سازی، پالایش و تمیزکاری داده‌ها است. پاکسازی داده، فرآیند کلی شناسایی و رفع خطاها، ناهنجاری‌ها و ناسازگاری‌ها در مجموعه داده‌ها است. پالایش داده‌ها فرآیند حذف داده‌های قدیمی، غیرضروری و تکراری از مجموعه داده شما می‌شود. تمیزسازی داده، فرآیند اصلاح داده‌های ناقص، نادرست و ناسازگار در مجموعه داده شما می‌شود.

پاک‌سازی داده‌ها بر مبنای چه مراحلی انجام می‌شود؟

به طور کلی، این فرآیند بر مبنای مراحل زیر انجام می‌شود.

شناسایی مشکل: اولین قدم، شناسایی انواع خطاها، ناهنجاری‌ها و ناسازگاری‌ها در مجموعه داده است. این کار را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های مختلفی مانند تجزیه و تحلیل بصری، بررسی آماری و قوانین تعریف شده انجام داد.

جمع‌آوری داده‌ها: پس از شناسایی مشکلات، باید داده‌های مربوطه را جمع‌آوری کنید. این فرآیند ممکن است شامل استخراج داده‌ها از منابع مختلف، ترکیب مجموعه داده‌ها و نمونه‌گیری از مجموعه داده‌های بزرگ باشد.

اصلاح داده: در این مرحله، باید داده‌های نامعتبر یا ناقص را اصلاح کنید. این کار را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های مختلفی مانند ویرایش دستی، جایگزینی مقادیر، تخمین مقادیر و حذف داده‌ها انجام داد.

تایید داده‌ها: پس از اصلاح داده‌ها، باید صحت و دقت داده‌های اصلاح شده را تایید کنید. این کار را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های مختلفی مانند بررسی نمونه‌ای از داده‌ها، مقایسه داده‌ها با منابع دیگر و استفاده از ابزارهای تایید کیفیت داده انجام داد.

برای این منظور ابزارها و تکنیک‌های مختلفی در اختیار ما قرار دارد. اولین مورد ابزارهای پاکسازی اختصاصی داده‌ها هستند. این ابزارها برای پاکسازی داده‌ها از مجموعه داده‌های مختلف طراحی شده‌اند. راهکار بعدی کتابخانه‌های برنامه‌نویسی هستند که توابع و الگوریتم‌هایی را برای انجام وظایف پاکسازی داده‌ها مانند یافتن و جایگزینی مقادیر گمشده، شناسایی و حذف ناهنجاری‌ها و استانداردسازی فرمت داده‌ها ارائه می‌دهند. همچنین، تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند درخت‌های تصمیم، خوشه‌بندی و شبکه‌های عصبی مصنوعی را می‌توان برای شناسایی و اصلاح داده‌های نامعتبر یا ناقص استفاده کرد. با این‌حال، اصل مهمی که باید در روند پاک‌سازی داده‌ها به آن دقت کنید این است که پاک‌سازی داده‌ها، یک فرآیند پیچیده و زمان‌بر است که به مهارت و تجربه نیاز دارد. هیچ رویکرد یکسانی برای پاکسازی داده وجود ندارد و بهترین روش به نوع داده‌ها، کیفیت داده‌ها و نیازهای خاص شما بستگی دارد. مهم است که فرآیند پاکسازی داده خود را مستندسازی کنید تا بتوانید آن را در آینده تکرار کنید. پاکسازی داده فقط یک بار انجام نمی‌شود و باید به طور منظم برای اطمینان از صحت و دقت داده‌ها انجام شود.

پاکسازی داده: گام به گام به سوی داده‌ای تمیز و قابل اعتماد!

همان‌گونه که اشاره کردیم، پاکسازی داده، فرآیندی ضروری برای آماده‌سازی داده‌ها جهت تحلیل و مدل‌سازی است. در این فرآیند، خطاها، ناهنجاری‌ها و ناسازگاری‌ها در مجموعه داده شما شناسایی و رفع می‌شوند. بر مبنای مراحلی که پیش‌تر اشاره کردیم، پاکسازی داده‌ها به صورت زیر انجام می‌شود.

شناخت داده‌ها: اولین قدم، آشنایی عمیق داده‌ها است. ساختار مجموعه داده، نوع متغیرها، دامنه مقادیر و توزیع داده‌ها را بررسی کنید.

شناسایی مشکلات: در این مرحله به دنبال مشکلات رایج در مجموعه داده خود باشید، مانند:

داده‌های گمشده: مقادیری که در مجموعه داده وجود ندارند.

داده‌های تکراری: سطرهایی که در مجموعه داده چندین بار تکرار می‌شوند.

داده‌های پرت: مقادیری که به طور قابل توجهی از سایر مقادیر در مجموعه داده‌ها متفاوت هستند.

داده‌های پر اشتباه: مقادیری که نادرست یا نامعتبر هستند.

داده‌های نامرتبط: مقادیری که برای تحلیل یا مدل‌سازی مرتبط نیستند.

اصلاح داده‌ها: برای هر نوع مشکل، راهکار مناسب را انتخاب کنید:

مستندسازی: تمامی تغییرات اعمال شده را ثبت کنید تا در آینده بتوانید فرآیند پاکسازی را بازسازی کنید.

ارزیابی: با آزمایش مدل یادگیری ماشین خود، اثربخشی فرآیند پاکسازی را تایید کنید.

پاکسازی داده‌ها در پایتون

زبان برنامه‌نویسی پایتون به همراه کتابخانه Pandas، ابزاری قدرتمند برای پردازش و تحلیل داده‌ها است. دیتافریم در Pandas، ساختاری جدول‌وار برای ذخیره‌سازی و دستکاری داده‌ها است. کتابخانه Pandas در پایتون، ابزاری قدرتمند برای پردازش و تحلیل داده‌ها، به‌ویژه پاکسازی داده‌ها است. این کتابخانه مجموعه‌ای از توابع و ابزارها را برای انجام وظایف مختلف پاکسازی داده مانند یافتن و جایگزینی مقادیر گمشده، شناسایی و حذف ناهنجاری‌ها، استانداردسازی فرمت داده‌ها و … ارائه می‌دهد. مراحل پاکسازی داده‌ها با پانداس به شرح زیر است:

بارگذاری داده‌ها: با استفاده از تابع read_csv، فایل CSV خود را در یک دیتافریم Pandas بارگذاری می‌کنیم.

بررسی اجمالی داده‌ها: با استفاده از توابع head, tail, info, describe اطلاعات اولیه درباره ساختار، نوع داده‌ها، مقادیر آماری و … دیتافریم خود به دست می‌آوریم.

شناسایی مشکلات: اکنون باید به دنبال مشکلات رایج در مجموعه داده‌ها باشیم. به طور مثال، با استفاده از تابع isnull می‌توانیم مقادیر گمشده را شناسایی کنیم، از تابع duplicated برای شناسایی سطرهای تکراری استفاده کنیم و با استفاده از نمودارها و توابع آماری مانند IQR، zscore مقادیر پرت را شناسایی کنید. همچنین، با بررسی مقادیر و استفاده از قواعد منطقی باید مقادیر اشتباه را شناسایی کنیم و در نهایت ستون‌ها یا مقادیری که برای تحلیل مرتبط نیستند را شناسایی کنیم.

اصلاح داده‌ها: برای هر نوع مشکل باید راهکار مناسب را انتخاب کنیم. به طور مثال، می‌توانیم مقادیر گمشده را با برآورد (مانند میانگین، میانه) یا حذف سطرهای مربوطه جایگزین کنیم. سطرهای تکراری را با استفاده از تابع drop_duplicates حذف کنیم. مقادیر پرت را با میانگین، میانه یا حذف سطرهای مربوطه جایگزین کنیم، مقادیر اشتباه را با اصلاح دستی یا استفاده از توابع پانداس مثل replace ویرایش کنیم و ستون‌ها یا مقادیری که برای تحلیل مرتبط نیستند را با استفاده از تابع drop حذف کنیم.

تأیید و مستندسازی: پس از انجام تغییرات، با استفاده از توابع head(), tail(), info(), describe دوباره داده‌ها را بررسی می‌کنیم تا از صحت تغییرات اطمینان حاصل کنیم و در نهایت تمامی تغییرات اعمال شده را برای بازسازی فرآیند پاکسازی در آینده ثبت می‌کنیم.

لازم به توضیح است که کتابخانه پانداس توابع و ابزارهای مختلفی برای انجام وظایف خاص پاکسازی داده‌ها مثل پاکسازی آدرس ایمیل، استانداردسازی تاریخ و زمان، دسته‌بندی داده‌ها و غیره ارائه می‌دهد. می‌توانید از کتابخانه‌های دیگر پایتون مانند NumPy, SciPy در کنار پانداس برای انجام وظایف پیچیده‌تر پاکسازی داده استفاده کنید.

اکنون، اجازه دهید بر مبنای توضیحاتی که ارائه کردیم به ذکر مثالی بپردازیم. فرض کنید مجموعه داده‌ای حاوی اطلاعات مربوط به فروش محصولات یک فروشگاه آنلاین را دارید. این مجموعه داده شامل ستون‌هایی مانند شناسه سفارش, شناسه محصول, تاریخ سفارش, مبلغ سفارش, نام مشتری و … است.هدف شما تحلیل داده‌ها برای شناسایی پرفروش‌ترین محصولات و افزایش نرخ تبدیل است.  اما قبل از شروع تحلیل، باید داده‌ها را پاکسازی کنید. مراحل پاکسازی داده‌ها بر مبنای توضیحاتی که ارائه کردیم به شرح زیر است:

بارگذاری داده‌ها

import pandas as pd

# بارگذاری داده ها از فایل CSV

data = pd.read_csv(“sales_data.csv”)

 بررسی اجمالی داده‌ها

# مشاهده 5 سطر اول داده ها

print(data.head())

# مشاهده اطلاعات کلی درباره داده ها

print(data.info())

# مشاهده آمار توصیفی از داده ها

print(data.describe())

شناسایی مشکلات

بررسی می‌کنیم که آیا مقادیر گمشده در ستون‌های مختلف وجود دارد یا خیر. همچنین، به بررسی این موضوع می‌پردازیم که آیا سفارشات تکراری در مجموعه داده وجود دارد یا خیر. در ادامه، به بررسی این موضوع می‌پردازیم که آیا مقادیر غیرمعمول در ستون‌هایی مانند مبلغ سفارش وجود دارد یا خیر و در نهایت آیا ستون‌هایی در مجموعه داده وجود دارد که برای تحلیل مرتبط نیستند.

# بررسی مقادیر گمشده

print(data.isnull().sum())

# بررسی سفارشات تکراری

print(data.duplicated().sum())

اصلاح داده‌ها

اکنون زمان ویرایش داده‌ها رسیده است. قطعه کد زیر نحوه انجام این‌کار را نشان می‌دهد.

# حذف سطرهایی که مقدار “شناسه مشتری” در آن‌ها گمشده است

data.dropna(subset=[“customer_id”], inplace=True)

# حذف سفارشات تکراری

data.drop_duplicates(subset=[“order_id”], inplace=True)

# جایگزینی مقادیر پرت در ستون “مبلغ سفارش” با میانگین

data[“order_amount”].replace(to_replace=[np.inf, -np.inf], method=”mean”, inplace=True)

تایید و مستندسازی

در نهایت دوباره داده‌ها را بررسی می‌کنیم تا از صحت تغییرات اطمینان حاصل کنید. تمامی تغییرات اعمال شده را برای بازسازی فرآیند پاکسازی در آینده ثبت می‌کنیم. توضیحاتی که ارائه کردیم یک مثال ساده از پاکسازی داده‌ها با پانداس است. در عمل، ممکن است با مشکلات پیچیده‌تر و نیازهای خاص‌تر مواجه شویم که نیاز به استفاده از توابع و ابزارهای پیشرفته‌تر پانداس دارند.

تفاوت بین پاک سازی داده‌ها و تبدیل داده‌ها چیست؟

یکی از سوالات رایجی که در این زمینه وجود دارد، تفاوت بین پاک‌سازی داده‌ها و تبدیل داده‌ها: پاک‌سازی داده‌ها و تبدیل داده‌ها دو فرآیند مهم در پیش پردازش داده‌ها هستند که برای آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌شوند. هر دو فرآیند برای بهبود کیفیت داده‌ها ضروری هستند، اما اهداف و کاربردهای متفاوتی دارند.

پاک‌سازی داده‌ها: پاک‌سازی داده‌ها فرآیند شناسایی و اصلاح خطاها و ناسازگاری‌ها در مجموعه داده‌ها است. این فرآیند شامل حذف مقادیر گمشده، ناقص یا نامعتبر، تصحیح اشتباهات املایی و دستوری، و استانداردسازی فرمت داده‌ها می‌شود. پاک‌سازی داده‌ها به دلایل زیر انجام می‌شود:

• افزایش دقت تجزیه و تحلیل: داده‌های نادرست یا گم شده می‌توانند به نتایج نادرست در تجزیه و تحلیل منجر شوند. پاک‌سازی داده‌ها به اطمینان از دقت اطلاعات مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل کمک می‌کند.
• بهبود کیفیت داده‌ها: داده‌های تمیز و منظم استفاده و تجزیه و تحلیل آسان‌تر است. پاک‌سازی داده‌ها به افزایش کیفیت کلی داده‌ها کمک می‌کند.
• آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی: بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به داده‌های تمیز و منظم برای آموزش و عملکرد صحیح نیاز دارند. پاک‌سازی داده‌ها به آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی کمک می‌کند.

تبدیل داده‌ها: تبدیل داده‌ها فرآیند تغییر شکل داده‌ها از یک فرمت به فرمت دیگر است. این فرآیند شامل تغییر نوع داده، مقیاس‌بندی داده‌ها، و رمزگذاری داده‌ها می‌شود. ما فرآیند تبدیل داده‌ها را به دلایل زیر انجام می‌دهیم:

• سازگاری داده‌ها: ممکن است داده‌ها از منابع مختلف با فرمت‌های مختلف جمع‌آوری شوند. تبدیل داده‌ها به سازگاری داده‌ها از منابع مختلف کمک می‌کند.
• آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل: برخی از الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل به داده‌ها در فرمت خاص نیاز دارند. تبدیل داده‌ها به آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل خاص کمک می‌کند.
• بهبود خوانایی داده‌ها: تبدیل داده‌ها می‌تواند خوانایی و درک داده‌ها را آسان‌تر کند.

فرض کنید شما در حال تجزیه و تحلیل داده‌های فروش هستید. مجموعه داده‌ها ممکن است شامل مقادیر گمشده برای قیمت محصول باشد. شما می‌توانید برای پاک‌سازی داده‌ها، مقادیر گمشده را با میانگین قیمت محصول جایگزین کنید. سپس می‌توانید قیمت محصول را از واحد پولی ریال به دلار تبدیل کنید تا بتوانید فروش را در کشورهای مختلف مقایسه کنید. خلاصه‌ای از تفاوت‌های کلیدی بین پاک‌سازی داده‌ها و تبدیل داده‌ها در جدول زیر نشان داده شده است.

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم باید بگوییم که پاک‌سازی داده‌ها و تبدیل داده‌ها دو فرآیند مهم و مکمل در پیش پردازش داده‌ها هستند. پاک‌سازی داده‌ها به اطمینان از دقت و کیفیت داده‌ها کمک می‌کند، در حالی که تبدیل داده‌ها به آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل خاص کمک می‌کند. با استفاده از هر دو فرآیند به طور موثر، می‌توانید داده‌های خود را برای تجزیه و تحلیل‌های دقیق و مفید آماده کنید.

مزایای پاکسازی داده‌ها چیست؟

از جمله مزایای پاکسازی داده‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد:

سازمان‌یافتگی: پاکسازی داده‌ها به شما کمک می‌کند تا اطلاعات خود را به طور منظم و کارآمد ذخیره و بازیابی کنید.

 اجتناب از خطا: داده‌های نامرتب می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های اشتباه در عملیات‌های روزانه و تحلیل داده‌ها شوند.

 ارتقای بهره‌وری: پاکسازی داده‌ها به شما کمک می‌کند تا از اتلاف وقت و منابع برای کار با اطلاعات بی‌ارزش جلوگیری کنید.

حذف هزینه‌های اضافی: تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات نادرست می‌تواند منجر به هزینه‌های هنگفت برای کسب‌وکار شما شود.

بهبود تطبیق‌پذیری: پاکسازی داده‌ها بستر مناسب برای مدل‌سازی، تحلیل و پروژه‌های جدید را فراهم می‌کند.

فرض کنید یک شرکت بازاریابی قصد دارد یک کمپین تبلیغاتی هدفمند را اجرا کند. اگر اطلاعات مشتریان آن‌ها ناقص یا نامعتبر باشد، ممکن است پیام‌های تبلیغاتی به افراد نامناسب ارسال شود و در نتیجه بازده کمپین به طور قابل توجهی کاهش یابد. با پاکسازی داده‌های مشتریان، شرکت می‌تواند پیام‌های تبلیغاتی را به طور دقیق به افراد مناسب ارسال کند و بازده کمپین را به طور قابل توجهی افزایش دهد.

پاکسازی داده با چه چالش هایی همراه است؟

پاکسازی داده‌ها، فرآیندی ضروری برای آماده‌سازی داده‌ها جهت تحلیل و مدل‌سازی است، اما این سفر پرماجرا، بدون چالش‌ها و موانع نخواهد بود. از جمله چالش‌های پاکسازی داده‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد:

یافتن منشای خطا: شناسایی ریشه مشکلات در داده‌ها، اولین قدم برای حل آن‌ها است، اما این کار می‌تواند دشوار و زمان‌بر باشد، زیرا ممکن است خطاها از منابع مختلفی مانند ورود داده‌های نادرست، فرآیندهای ناقص یا سیستم‌های قدیمی ناشی شوند.

تصمیم‌گیری برای رفع داده‌های گمشده: حذف، جایگزینی یا برآورد داده‌های گمشده، هر کدام مزایا و معایب خود را دارند. انتخاب روش مناسب به نوع داده، میزان فقدان و هدف تحلیل بستگی دارد. تصمیم‌گیری نادرست در این زمینه می‌تواند نتایج تحلیل را به طور قابل توجهی تحت تاثیر قرار دهد.

پاکسازی داده‌های غیرمرتبط: شناسایی و حذف داده‌های نامرتبط و بی‌فایده از مجموعه داده‌ها، حجم داده‌ها را کاهش می‌دهد و فرآیند تحلیل را آسان‌تر می‌کند، اما این کار می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا ممکن است مرز بین داده‌های مرتبط و نامرتبط همیشه واضح نباشد.

پاکسازی داده‌های کلان: حجم عظیم و تنوع داده‌های کلان، پاکسازی آن‌ها را به فرآیندی پیچیده و طاقت‌فرسا تبدیل می‌کند. ابزارها و الگوریتم‌های سنتی ممکن است برای مدیریت حجم عظیم داده‌ها کافی نباشند و به راهکارهای جدید و نوآورانه نیاز است.

دسترسی به منابع: انجام پاکسازی داده به ابزارها، تخصص و نیروی انسانی نیاز دارد. کمبود منابع می‌تواند سرعت و کیفیت فرآیند پاکسازی را تحت تاثیر قرار دهد.

مقابله با اختلالات: خطاهای سیستمی، نویز داده‌ها و تغییرات ناگهانی در حجم داده‌ها می‌توانند فرآیند پاکسازی را مختل کنند. ایجاد یک سیستم انعطاف‌پذیر و مقاوم برای مقابله با این چالش‌ها ضروری است.

با وجود این چالش‌ها، پاکسازی داده همچنان گامی ضروری برای دسترسی به نتایج دقیق و قابل اعتماد در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی است. به بیان دقیق‌تر، با صبر، حوصله و استفاده از ابزارها و روش‌های مناسب، می‌توانید بر این چالش‌ها غلبه کرده و به داده‌های پاکیزه و قابل اتکا دست پیدا کنید.

کلام آخر

باید بگوییم، فرآیند پاکسازی داده‌ها کلیدی‌ترین بخش از فرایند تحلیل داده‌ها به شمار می‌رود. ممکن است، ابتدا، انتخاب راهکارهای پاکسازی داده‌ها دشوار باشد، اما باید به این نکته توجه داشته باشیم که این‌کار بخش جدانشدنی پروژه‌های علم داده‌ها به شمار می‌روند. همان‌گونه که اشاره کردیم، داده‌های با کیفیت و معتبر تاثیر قابل توجهی بر نتایج مدل‌های یادگیری ماشین دارند و عدم توجه به داده‌های تکراری و زائد باعث می‌شود تا برنامه‌های راهبردی اشتباهی را اتخاذ کنیم. از این‌رو، پاکسازی و استفاده از ابزارهای مطرح که به یک مثال اشاره کردیم، به سهولت کمک می‌کنند تا داده‌های معتبر را برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار دهیم.

بخوانید: کاربرد های اساسی علم داده