Data Wrangling: cos'è e passaggi da seguire

Pubblicato: 2022-09-06

Nell'era digitale di oggi, le aziende ottengono enormi volumi di dati online. I dati grezzi devono essere elaborati in modo efficiente e accurato. Qui arriva il data wrangling, e viene utilizzato per assistere nella trasformazione di dati grezzi in dati preziosi che possono fornire risultati informativi.

Puoi esprimere giudizi aziendali migliori con l'aiuto del data wrangling se lo fai correttamente. Puoi conoscere la disputa sui dati qui, i passaggi coinvolti e le migliori pratiche che ne derivano. Quindi, iniziamo!

Che cos'è la disputa dei dati?

Il data wrangling è il processo di trasformazione dei dati grezzi in una forma più elaborata riorganizzandoli, purificandoli e arricchendoli. Il data wrangling implica l'elaborazione dei dati in vari formati e analisi e la loro combinazione con un altro set di dati per produrre approfondimenti significativi. Le strategie specifiche variano in base ai dati che stai utilizzando e all'obiettivo che stai cercando di raggiungere.

I seguenti sono esempi di data wrangling:

Combinazione di origini dati per l'analisi.
Riempimento o rimozione di lacune di dati.
Eliminazione di dati di progetto non necessari o irrilevanti.
Identificare i dati anomali e spiegarli o eliminarli per consentire l'analisi.

La gestione dei dati può essere eseguita manualmente o automaticamente. Quando i set di dati sono enormi, è essenziale pulirli automaticamente. Un data scientist o un altro membro del team dedicato è spesso responsabile della disputa sui dati nelle aziende con un team di dati completo. Le aziende più piccole spesso si affidano a specialisti non di dati per pulire i propri dati prima di utilizzarli.

Vantaggi della manipolazione dei dati?

Litigare i dati è vantaggioso. Quando consideri quanto sarà utile, è chiaro che vale la pena dedicare il tuo tempo per capirlo. Di seguito sono riportati alcuni vantaggi che il data wrangling può offrire alla tua azienda:

Analisi semplice: gli analisti aziendali e le parti interessate possono esaminare anche i dati più complessi in modo rapido, efficiente ed efficace una volta che i dati grezzi sono stati addomesticati e convertiti.

Gestione dei dati: la procedura trasforma i dati grezzi e non strutturati in righe e colonne. La tecnica arricchisce i dati per ottenere una comprensione più profonda.

Targeting migliorato: la combinazione di dati provenienti da diverse fonti ti aiuta a comprendere meglio il tuo pubblico, il che migliora il targeting delle tue campagne pubblicitarie e della strategia dei contenuti.

Uso del tempo: la tecnica consente agli analisti di dedicare meno tempo alla gestione di dati disordinati e più tempo all'acquisizione di informazioni dettagliate per prendere decisioni accurate basate su dati di facile comprensione.

Visualizzazione dei dati: i dati possono essere esportati su qualsiasi piattaforma di analisi visiva per ordinare, analizzare e riepilogare i dati una volta che sono stati scambiati.

Passaggi necessari per eseguire il wrangling dei dati

Ogni progetto di dati necessita di una strategia diversa per garantire che il set di dati finale sia affidabile e disponibile. Questi sono spesso indicati come fasi o attività necessarie per la disputa dei dati.

Passaggio 1: scoperta

Il processo di rilevamento è il passaggio iniziale nel processo di data wrangling. È un passo verso una migliore comprensione dei dati. Per semplificare l'utilizzo e l'analisi dei dati, è necessario esaminarli e considerare come vorresti che fossero organizzati.

I dati possono mostrare tendenze o modelli durante il processo di rilevamento. Questo è un passaggio cruciale perché influenzerà tutte le azioni successive. Identifica anche problemi evidenti, come valori mancanti o incompleti.

Passaggio 2: strutturazione

Il più delle volte, i dati grezzi incompleti o formattati in modo errato non sono adatti allo scopo previsto. Il processo di acquisizione dei dati non elaborati e di conversione in modo che possano essere utilizzati più facilmente è noto come strutturazione dei dati.

Questo è il metodo per estrarre informazioni rilevanti da nuovi dati. I dati possono essere strutturati in un foglio di calcolo aggiungendo colonne, classi, intestazioni, ecc. Ciò migliorerà l'usabilità in modo che l'analista possa utilizzarli facilmente nella sua analisi.

Passaggio 3: pulizia

La pulizia dei dati implica l'eliminazione di eventuali difetti radicati che potrebbero distorcere l'analisi o ridurne l'utilità. La pulizia o la correzione dei dati mira a garantire che i dati finali per l'analisi non siano interessati.

I dati grezzi di solito contengono errori che devono essere eliminati prima di poter essere utilizzati. La pulizia dei dati include la correzione dei valori anomali, l'eliminazione di dati non validi e così via. Quando si puliscono i dati, si ottengono i seguenti risultati:

Rimuove i valori anomali che possono influenzare i risultati dell'analisi dei dati.
Cambia il tipo di dati e semplifica i dati per aumentare la qualità e la coerenza.
Trova valori duplicati, elimina i problemi strutturali e verifica i dati per semplificarne l'utilizzo.

Passaggio 4: arricchimento

Aggiungere contesto ai dati è ciò che si intende per arricchimento. Questo processo trasforma i dati precedentemente puliti e formattati in nuovi tipi. A questo punto, è necessario pianificare strategicamente le informazioni di cui si dispone già per ottenere il massimo da esse.

Il downsampling, l'upsampling e quindi l'augurare i dati sono il modo migliore per ottenerli nella loro forma più raffinata. Se ritieni che l'arricchimento sia necessario, dovrai ripetere i metodi per tutti i dati aggiuntivi che ottieni. Il passaggio di arricchimento dei dati è facoltativo. Se i dati che già possiedi non soddisfano le tue esigenze, puoi seguire questo passaggio.

Passaggio 5: convalida

Sono necessari passaggi di programmazione ripetuti per garantire che i dati siano corretti, coerenti, sicuri e autentici. Il processo per garantire che i tuoi dati siano accurati e coerenti è noto come convalida dei dati. Questo passaggio può rivelare problemi che devono essere risolti o concludere che i dati sono pronti per l'analisi.

Passaggio 6: pubblicazione

La pubblicazione è l'ultimo passaggio nella disputa dei dati, mostrando di cosa tratta l'intero processo. Si tratta di mettere i nuovi dati confusi in un luogo in cui tu e le altre parti interessate potete trovarli e utilizzarli facilmente. Le informazioni possono essere aggiunte a un nuovo database. Se segui i passaggi precedenti, avrai dati di alta qualità per approfondimenti, rapporti aziendali e altro ancora.

Best practice per la disputa dei dati

È possibile eseguire il data wrangling in una varietà di metodi. I metodi possono variare a seconda del pubblico per il quale vengono presentati i dati. Di seguito è riportato un elenco di alcune pratiche consigliate applicabili in ogni circostanza:

Ottieni una migliore comprensione del tuo pubblico

Le esigenze uniche del data wrangling sono specifiche dell'azienda. È fondamentale identificare chi accederà e analizzerà i dati e cosa intendono ottenere. In questo modo, puoi ottenere informazioni utili sul tuo pubblico per saperne di più su di loro.

Ad esempio, puoi ottenere tutte le informazioni demografiche sui tuoi attuali clienti in modo che il team di marketing sappia a chi rivolgersi con la loro pubblicità.

Seleziona i dati appropriati

Non si tratta di avere molti dati; si tratta di avere i dati corretti. Ecco perché la selezione dei dati è così fondamentale. Ecco alcuni suggerimenti per selezionare i dati appropriati:

Evitare di utilizzare dati che contengono un numero elevato di valori null o numeri uguali o ripetuti.
Stai lontano dai valori che sono stati calcolati e scegli i dati più vicini alla fonte.
Raccogli informazioni da diversi tipi di piattaforme.
Applicare determinati filtri ai dati, quindi scegliere un argomento che soddisfi i requisiti e le linee guida.

Comprendi i dati

È necessario comprendere in che modo i dati sono conformi ai principi e alle linee guida di governance della propria organizzazione. Osservare i seguenti fatti significativi:

Acquisire una comprensione dei dati, del database e dei tipi di file.
Esplora la condizione attuale dei dati utilizzando le funzionalità fornite dagli strumenti di visualizzazione.
Crea metriche sulla qualità dei dati utilizzando la caratterizzazione.
Attenzione ai limiti dei dati.

Adottare strumenti e tecniche di nuova concezione

Ogni giorno, le nuove tecnologie vengono combinate con quelle esistenti e il pubblico continua ad espandersi. Gli esperti di dati devono adattarsi ai nuovi strumenti e alla tecnologia di analisi per fornire servizi di data wrangling efficienti.

Conclusione

Il data wrangling è diventato sempre più importante negli ultimi anni a causa delle enormi quantità di dati che vengono gestiti quotidianamente per migliorare l'esperienza degli utenti. L'azienda soffrirebbe senza un solido sistema di archiviazione dei dati e senza investimenti in tecniche di data wrangling. Ora dovresti avere una migliore comprensione della disputa dei dati e dei processi coinvolti grazie a questo articolo.

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