Data Cleaning: از دادههای آشفته به اطلاعات مفید
داده، مهمترین عنصر در تجزیهوتحلیل و تصمیمگیریهای سازمانها و شرکتهای بزرگ هستند. گاهی اوقات پیش میآید که در تحلیل حجم عظیمی از دادهها، با نتایج و خطاهای غیرمنتظره مواجه شویم. مثلا دادههایی که دارای اشتباهات تایپی هستند یا حروف بزرگ و کوچک در آنها رعایت نشده است.
در این شرایط چطور میتوانیم مطمئن باشیم که دادهها دقیق و قابلاعتماد هستند یا نه؟ چطور میشود دادههای پر از اشتباه را به دادههایی مفید تبدیل کرد؟ چه ابزارها و تکنیکهایی برای پاکسازی دادههای اضافه و یا رفع مشکلات دادهها وجود دارد؟
زبان برنامهنویسی پایتون قابلیتهای خیلی زیادی دارد که یکی از مهمترین آن پاکسازی داده یا Data Cleaning است.
در این مقاله به پاکسازی داده یا Data Cleaning با پایتون پرداخته شده است.
پاکسازی داده (Data Cleaning) در پایتون به چه معناست؟ پاکسازی داده یا تمیزکاری داده به معنای شناسایی و اصلاح مشکلاتی است که در داده وجود دارد. این مشکلات شامل اشتباهات مختلف در ورود دادهها، اطلاعات ناقص یا نادرست، اختلاف و تضاد در دادهها، یا حتی اطلاعات تکراری هستند.
هدف اصلی پاکسازی داده این است که د..