Il data janitoring, noto anche come data wrangling, è un processo chiave nel flusso di lavoro della scienza dei dati. È il processo che consiste nel prendere i dati grezzi, ripulirli e renderli utilizzabili da data scientist e analisti. In questa guida completa spiegheremo cos'è il data janitoring, le competenze essenziali di un data janitor e le diverse attività coinvolte, come la pulizia dei dati, la mappatura, la manipolazione, la combinazione, la verifica, la visualizzazione e l'analisi.
1. Introduzione al Data Janitoring - Cos'è il Data Janitoring?
Il data janitoring è il processo che consiste nel prendere i dati grezzi e trasformarli in dati puliti e strutturati. Comporta la pulizia dei dati, la loro mappatura, la manipolazione, la combinazione, la verifica, la visualizzazione e l'analisi. I data janitor hanno la responsabilità di assicurarsi che i dati siano nel formato corretto e di alta qualità prima di essere utilizzati per ulteriori analisi.
2. Competenze essenziali per un Data Janitor - Quali sono le qualifiche?
Per essere un data janitor di successo, è necessario avere una solida conoscenza dell'architettura dei dati, del data wrangling, della pulizia e della manipolazione dei dati. I data janitor devono inoltre essere organizzati e orientati ai dettagli, oltre ad avere forti capacità di problem solving e di comunicazione.
3. Pulizia dei dati - Rimozione di elementi indesiderati
La pulizia dei dati è il processo di rimozione di dati irrilevanti, incompleti, errati o duplicati. Ciò avviene attraverso l'identificazione di valori errati, valori mancanti, valori non corretti e record duplicati.
4. Mappatura dei dati - Formattazione e strutturazione dei dati
La mappatura dei dati è il processo di formattazione e strutturazione dei dati in modo che possano essere utilizzati per ulteriori analisi. Ciò include l'organizzazione dei dati in tabelle, colonne e righe diverse e l'assegnazione di tipi di dati quali stringhe, interi e float.
5. Manipolazione dei dati - Trasformazione dei dati
La manipolazione dei dati è il processo di trasformazione dei dati dalla loro forma grezza in un formato organizzato e utilizzabile. Ciò include il filtraggio dei dati, l'ordinamento, il raggruppamento e la combinazione con altri insiemi di dati.
6. Combinazione dei dati - Unire diverse fonti di dati
La combinazione dei dati è il processo di unione dei dati provenienti da fonti diverse per renderli più utili all'analisi. Ciò include l'unione di insiemi di dati, la fusione di dati provenienti da tabelle diverse e l'aggiunta di nuove righe a tabelle esistenti.
7. Verifica dei dati - Assicurare l'accuratezza dei dati
La verifica dei dati è il processo che assicura che i dati siano accurati e completi. Ciò include l'esecuzione di test per verificare la presenza di errori, incongruenze e valori mancanti.
8. Visualizzazione dei dati - Rendere i dati più facili da capire
La visualizzazione dei dati è il processo di rappresentazione dei dati in forma grafica per renderli più facili da capire. Ciò include la creazione di grafici, tabelle, mappe e diagrammi.
9. Analisi dei dati - Derivare significato dai dati
L'analisi dei dati è il processo di derivazione del significato dai dati. Ciò include l'identificazione di schemi, tendenze e relazioni, nonché la formulazione di previsioni e decisioni basate sui dati.
Il data janitoring è un processo critico nel flusso di lavoro della scienza dei dati. Comporta la pulizia, la mappatura, la manipolazione, la combinazione, la verifica, la visualizzazione e l'analisi dei dati al fine di renderli utilizzabili per ulteriori analisi. Seguendo le fasi descritte in questa guida completa, i data janitor possono garantire che i dati siano di alta qualità e nel formato corretto per ulteriori analisi.