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Datenbereinigung ist der entscheidende Prozess zur Erkennung und Behebung von Fehlern oder Inkonsistenzen in Daten, um deren Qualität zu verbessern und Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit für Analysen und Entscheidungsfindung sicherzustellen. Entdecken Sie zentrale Prozesse, Herausforderungen, Tools sowie die Rolle von KI und Automatisierung bei einer effizienten Datenbereinigung.
Explorative Datenanalyse (EDA) ist ein Prozess, der die Merkmale eines Datensatzes mithilfe visueller Methoden zusammenfasst, um Muster zu erkennen, Anomalien aufzudecken und die Datenbereinigung, Modellauswahl und Analyse mit Tools wie Python, R und Tableau zu unterstützen.
Fuzzy Matching ist eine Suchtechnik, die verwendet wird, um ungefähre Übereinstimmungen zu einer Anfrage zu finden und dabei Variationen, Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten zuzulassen. Häufig angewendet bei der Datenbereinigung, Datensatzverknüpfung und Textrückgewinnung, nutzt sie Algorithmen wie Levenshtein-Distanz und Soundex, um ähnliche, aber nicht identische Einträge zu identifizieren.
Garbage In, Garbage Out (GIGO) verdeutlicht, dass die Qualität der Ergebnisse von KI- und anderen Systemen direkt von der Qualität der Eingabedaten abhängt. Erfahren Sie mehr über die Auswirkungen im Bereich KI, die Bedeutung von Datenqualität und Strategien zur Vermeidung von GIGO für genauere, fairere und verlässlichere Ergebnisse.
