Quel est le processus de suppression des erreurs et des incohérences des données appelées?

Voici une ventilation de ce que cela implique:

* Nettoyage des données: Il s'agit d'un terme plus large qui englobe toutes les activités liées à l'amélioration de la qualité des données, y compris l'identification et la correction des erreurs, la suppression des doublons, la normalisation des formats et la gestion des valeurs manquantes.

* Données de données: Il s'agit d'un type spécifique de nettoyage de données qui se concentre sur la suppression des points de données non valides ou indésirables. Cela implique souvent d'identifier et de corriger les erreurs telles que les fautes de frappe, les dates incorrectes ou le formatage incohérent.

Les deux termes sont utilisés de manière interchangeable, mais le «nettoyage des données» est un terme plus général tandis que le «nettoyage des données» met l'accent sur la suppression des données indésirables.

Voici quelques techniques courantes utilisées dans le nettoyage et le nettoyage des données:

* Validation des données: Vérification des données par rapport aux règles prédéfinies et en identifiant les erreurs.

* Imputation des données: Remplir des valeurs manquantes basées sur les données existantes ou utiliser des méthodes statistiques.

* Transformation des données: Convertir les données en format standardisé ou appliquer des opérations mathématiques.

* Data Duplication: Suppression des enregistrements en double.

* Standardisation des données: Assurer la cohérence dans le formatage des données, les unités et autres aspects.

L'objectif du nettoyage et du nettoyage des données est d'améliorer la qualité des données, ce qui les rend plus fiables et utilisables pour l'analyse, la prise de décision et d'autres fins.