Эффективная работа с данными: Руководство по аналитике и программированию. Программист

этих процессов контексте аналитики программирования.

      Почему очистка и преобразование данных важны?

      Данные, собранные из различных источников, часто содержат ошибки, пропущенные значения или несоответствия. Если не устранить эти проблемы, они могут привести к неточным результатам анализа, что может иметь серьезные последствия в бизнесе, науке других областях. Очистка и преобразование данных помогают:

      Удалить ошибки и несоответствия, обеспечивая точность надежность данных;

      Преобразовать данные в подходящий формат для анализа и обработки;

      Уменьшить размерность данных, облегчая их хранение и обработку;

      Улучшить качество данных, что положительно влияет на результаты анализа.

      Методы очистки данных

      Существует несколько методов очистки данных, включая:

      1. Проверка на ошибки: выявление и исправление ошибок в данных, таких как опечатки, неверные форматы или несоответствия.

      2. Удаление дубликатов: удаление повторяющихся записей или данных, чтобы предотвратить их влияние на результаты анализа.