Video: [Math] Làm thế nào để sắp xếp sách một cách hiệu quả? 2025
Bạn cần đảm bảo rằng dữ liệu sạch sẽ với nội dung không liên quan trước khi bạn có thể sử dụng nó trong dự đoán mô hình phân tích, bao gồm việc tìm kiếm và sửa chữa bất kỳ hồ sơ có chứa các giá trị sai lầm, và cố gắng điền vào bất kỳ giá trị còn thiếu nào. đảm bảo tính toàn vẹn của thông tin mà bạn đang sử dụng để xây dựng mô hình tiên đoán của bạn Chú ý đặc biệt đến tính đầy đủ, chính xác và kịp thời của dữ liệu
Rất hữu ích khi tạo mô tả (kiểm tra thường xuyên) có thể giúp bạn đánh dấu bất kỳ dữ liệu nào nằm ngoài phạm vi mong đợi để tiếp tục thực hiện stigation. Bất kỳ hồ sơ nào cho thấy những người nghỉ hưu có ngày sinh trong những năm 1990 có thể bị gắn cờ bởi phương pháp này.
Đồng thời, việc kiểm tra chéo thông tin cũng rất quan trọng để đảm bảo dữ liệu chính xác. Để phân tích sâu hơn các đặc trưng dữ liệu và xác định mối quan hệ giữa các bản ghi dữ liệu, bạn có thể sử dụng dữ liệu hồ sơ (phân tích dữ liệu sẵn có và thu thập số liệu thống kê về chất lượng dữ liệu) và các công cụ trực quan hóa.
Thiếu dữ liệu có thể là do thông tin cụ thể không được ghi lại. Trong trường hợp đó, bạn có thể cố gắng điền càng nhiều càng tốt; có thể dễ dàng bổ sung mặc định phù hợp để lấp đầy các khoảng trống của một số trường nhất định.
Chẳng hạn, đối với bệnh nhân ở phường thai sản ở trường mà giới tính giới tính thiếu một giá trị, đơn xin chỉ đơn giản có thể điền nó vào là nữ. Đối với bất kỳ nam giới nào được nhận vào bệnh viện với một hồ sơ mất tích về tình trạng mang thai, hồ sơ này cũng có thể được điền như không áp dụng. Mã vùng thiếu cho địa chỉ có thể được suy ra từ tên đường phố và thành phố được cung cấp trong địa chỉ đó.
Trong trường hợp không biết thông tin hoặc không thể suy ra, thì bạn cần phải sử dụng các giá trị khác so với không gian trống để chỉ ra rằng dữ liệu bị thiếu mà không làm ảnh hưởng đến tính chính xác của phân tích. Khoảng trống trong dữ liệu có thể có nghĩa là nhiều thứ, hầu hết không phải là tốt hoặc hữu ích. Bất cứ khi nào bạn có thể, bạn nên chỉ định bản chất của trống đó bằng cách điền vào chỗ có ý nghĩa Đối với dữ liệu số được thực hiện hoàn toàn bằng số nhỏ và số dương (giá trị từ 0 đến 100), người dùng có thể xác định số -999.99 làm địa điểm cho dữ liệu bị mất.
Cũng giống như có thể xác định hoa hồng trong một cánh đồng lúa như là một loại cỏ dại, các ngoại lệ có thể có ý nghĩa khác nhau đối với các phân tích khác nhau. Nó phổ biến đối với một số mô hình được xây dựng chỉ để theo dõi những sai lệch đó và gắn cờ chúng. Các mô hình phát hiện gian lận và giám sát hoạt động tội phạm quan tâm đến những người ngoài cuộc, trong những trường hợp như vậy cho biết điều gì đó không mong muốn xảy ra.
Vì vậy giữ các giá trị ngoài cùng trong tập dữ liệu trong những trường hợp như thế được khuyến khích. Tuy nhiên, khi các ngoại lệ được coi là dị thường trong dữ liệu - và chỉ làm lệch các phân tích và dẫn đến các kết quả sai - gỡ chúng khỏi dữ liệu của bạn. Những gì bạn không muốn xảy ra là mô hình của bạn sẽ cố gắng để dự đoán các ngoại lệ, và kết thúc không dự đoán bất cứ điều gì khác.
Sao chép dữ liệu cũng có thể hữu ích hoặc gây phiền toái; một số nó có thể là cần thiết, có thể chỉ ra giá trị, và có thể phản ánh một trạng thái chính xác của dữ liệu. Ví dụ: hồ sơ của khách hàng có nhiều tài khoản có thể được đại diện với nhiều mục (kỹ thuật, anyway) nhân bản và lặp đi lặp lại của cùng một hồ sơ.
Một ví dụ khác là một khách hàng có cả điện thoại làm việc và điện thoại cá nhân với cùng một công ty và với hóa đơn đi đến cùng một địa chỉ - một cái gì đó có giá trị để biết. Cũng giống như vậy, khi các hồ sơ trùng lặp không đóng góp giá trị cho việc phân tích và không cần thiết, sau đó loại bỏ chúng có thể có giá trị to lớn. Điều này đặc biệt đúng đối với các tập dữ liệu lớn, trong đó việc loại bỏ các bản ghi trùng lặp có thể đơn giản hóa sự phức tạp của dữ liệu và giảm thời gian cần để phân tích.
Bạn có thể ngăn ngừa dữ liệu không chính xác vào hệ thống bằng cách áp dụng một số quy trình cụ thể:
- Kiểm tra chất lượng của viện và xác nhận dữ liệu cho tất cả dữ liệu đang được thu thập.
- Cho phép khách hàng kiểm tra và tự sửa dữ liệu cá nhân của họ.
- Cung cấp cho khách hàng của bạn các giá trị có thể và mong muốn để lựa chọn.
- Kiểm tra thường xuyên về tính toàn vẹn, tính nhất quán, và độ chính xác của dữ liệu.
