Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Data Cleaning
Czyszczenie danych to kluczowy proces wykrywania i naprawiania błędów lub niespójności w danych w celu poprawy ich jakości, zapewniając dokładność, spójność i niezawodność dla analiz oraz podejmowania decyzji. Poznaj najważniejsze procesy, wyzwania, narzędzia oraz rolę AI i automatyzacji w efektywnym czyszczeniu danych.
Eksploracyjna Analiza Danych (EDA) to proces, który podsumowuje cechy zbioru danych za pomocą metod wizualnych w celu odkrycia wzorców, wykrywania anomalii oraz wspiera czyszczenie danych, wybór modeli i analizę z użyciem narzędzi takich jak Python, R i Tableau.
Fuzzy matching to technika wyszukiwania używana do znajdowania przybliżonych dopasowań do zapytania, umożliwiając występowanie wariacji, błędów lub niespójności w danych. Powszechnie stosowana w czyszczeniu danych, łączeniu rekordów i wyszukiwaniu tekstu, wykorzystuje algorytmy takie jak odległość Levenshteina i Soundex, aby identyfikować wpisy podobne, ale nieidentyczne.
Zasada Garbage In, Garbage Out (GIGO) podkreśla, że jakość wyników generowanych przez AI i inne systemy jest bezpośrednio zależna od jakości danych wejściowych. Dowiedz się, jakie ma to znaczenie w AI, dlaczego jakość danych jest tak ważna oraz poznaj strategie ograniczania GIGO, by uzyskiwać dokładniejsze, sprawiedliwe i wiarygodne rezultaty.
