La pulizia dei dati è il processo di individuazione e correzione (o rimozione) di record corrotti o imprecisi da un insieme di dati. È noto anche come data scrubbing, data cleaning, data wrangling, data validation, data transformation e data munging. La pulizia dei dati consente di correggere i record incompleti e imprecisi, di eliminare i duplicati e di rendere coerenti i dati in tutti i set di dati. La pulizia dei dati è una fase essenziale del processo di analisi dei dati ed è necessaria per garantire risultati accurati e affidabili.
Prima di iniziare la pulizia dei dati, è importante identificare tutti i problemi dei dati che devono essere affrontati. I problemi più comuni riguardano dati incompleti, dati errati, duplicati e formati di dati incoerenti. Le tecniche di pulizia dei dati possono quindi essere utilizzate per correggere questi problemi e rendere i dati più affidabili.
Le tecniche di pulizia dei dati sono utilizzate per correggere o rimuovere i record corrotti o inaccurati da un set di dati. Le più comuni tecniche di pulizia dei dati includono l'imputazione dei dati, la normalizzazione dei dati, la conversione dei dati, la trasformazione dei dati, la convalida dei dati, la deduplicazione dei dati e l'arricchimento dei dati.
L'imputazione dei dati è una tecnica di pulizia dei dati utilizzata per colmare i valori mancanti. Ciò avviene sostituendo i valori mancanti con stime plausibili basate sul resto del set di dati.
La normalizzazione dei dati è una tecnica di pulizia dei dati utilizzata per standardizzare i formati dei dati tra diversi set di dati. Si tratta di convertire i dati da un formato a un altro, ad esempio da testo a numeri o da numeri a testo.
La conversione dei dati è una tecnica di pulizia dei dati utilizzata per convertire i dati da un formato a un altro. Questo viene fatto per garantire che i dati siano in un formato coerente tra i diversi insiemi di dati.
La trasformazione dei dati è una tecnica di pulizia dei dati utilizzata per trasformare i dati da un formato a un altro. Questo viene fatto per garantire che i dati siano coerenti tra i diversi set di dati e in un formato che possa essere facilmente analizzato.
La convalida dei dati è una tecnica di pulizia dei dati utilizzata per garantire che i dati siano accurati e completi. Si tratta di verificare i dati rispetto a un insieme di regole e di assicurarsi che soddisfino i criteri richiesti.
La deduplicazione dei dati è una tecnica di pulizia dei dati utilizzata per rimuovere i record duplicati da un set di dati. Ciò avviene confrontando i record e rimuovendo quelli identici.
La pulizia dei dati è il processo di identificazione e correzione delle imprecisioni e delle incoerenze nei dati. È una parte fondamentale della gestione dei dati, in quanto aiuta a garantire che i dati siano puliti, coerenti e accurati. Esistono diversi metodi che possono essere utilizzati per la pulizia dei dati, tra cui la pulizia manuale, gli strumenti di pulizia dei dati e i servizi di pulizia dei dati.
La pulizia dei dati, nota anche come data scrubbing, è il processo di identificazione e correzione delle imprecisioni e delle incongruenze nei dati. La pulizia dei dati è importante perché aiuta a garantire l'accuratezza e la qualità dei dati e può aiutare a prevenire problemi legati ai dati, come errori, incoerenze e record duplicati.
La pulizia dei dati è un processo utilizzato per identificare e correggere le imprecisioni e le incoerenze nei dati. Spesso fa parte del processo ETL, ma può essere eseguita anche indipendentemente dall'ETL. La pulizia dei dati può essere eseguita su dati memorizzati in un database, in un file o in un foglio di calcolo.
Esistono tre punti principali per la pulizia dei dati:
1. Rimuovere i dati non validi: I dati non validi sono dati errati, incompleti o irrilevanti. Possono essere dati duplicati, con valori mancanti o formattati in modo errato.
2. Standardizzare i dati: Si tratta di garantire che tutti i dati siano nello stesso formato e coerenti con altri set di dati. Ciò può essere fatto convertendo i dati in un formato comune, come ad esempio tutte le date nel formato GG/MM/AAAA.
3. Arricchire i dati: Si tratta di aggiungere informazioni supplementari ai set di dati che possono contribuire a renderli più preziosi. Ciò può includere l'aggiunta di dati geografici ai set di dati sui clienti o l'aggiunta di dati demografici ai set di dati sugli acquisti.
La pulizia dei dati SQL è il processo di identificazione e correzione degli errori nei dati inseriti in un database. Questo può essere fatto manualmente, eseguendo query per verificare la presenza di dati non validi, oppure utilizzando un software che rileva e corregge automaticamente gli errori. La pulizia dei dati è importante per garantire che i dati siano accurati e coerenti e per evitare i problemi che possono verificarsi quando si utilizzano dati errati.