تنظيف وتنقية البيانات

ما هو تنظيف البيانات؟ تنظيف البيانات، المعروف أيضًا باسم تطهير البيانات أو تنقية البيانات، هو عملية تحديد وتصحيح الأخطاء والتناقضات وعدم الدقة في مجموعات البيانات. يتضمن عدة مهام مثل إزالة السجلات المكررة، ملء القيم المفقودة، تصحيح أنواع البيانات غير الصحيحة، وضمان التناسق عبر مجموعة البيانات. الهدف هو تحسين جودة البيانات، مما يجعلها أكثر دقة واكتمالًا وموثوقية للتحليل.

لماذا يعد تنظيف البيانات ضروريًا لتحليل البيانات؟

• تحليل دقيق: البيانات النظيفة تضمن أن التحليل يستند إلى معلومات صحيحة وموثوقة. يمكن أن تؤدي البيانات غير الدقيقة أو غير الكاملة إلى استنتاجات غير صحيحة واتخاذ قرارات سيئة.

• تحسين جودة البيانات: يعمل تنظيف البيانات على تحسين الجودة العامة لمجموعة البيانات من خلال معالجة مشكلات مثل القيم المفقودة، التكرارات، وأنواع البيانات غير الصحيحة. البيانات عالية الجودة ضرورية للتحليل الدقيق واعداد التقارير.

• اتخاذ قرارات أفضل: تعتمد المنظمات على القرارات المستندة إلى البيانات. توفر البيانات النظيفة أساسًا قويًا لاتخاذ قرارات مستنيرة وفعالة، مما يؤدي إلى نتائج أفضل.

• زيادة الكفاءة: البيانات النظيفة تقلل من الوقت والجهد اللازمين لمعالجة وتحليل البيانات. يمكن للمحللين وعلماء البيانات التركيز على استخراج التفسيرات بدلاً من التعامل مع مشكلات البيانات.

• تعزيز تناسق البيانات: يضمن تنظيف البيانات أن البيانات متسقة عبر مصادر وأشكال مختلفة. البيانات المتسقة تكون أسهل في التكامل والتحليل، مما يؤدي إلى نتائج أكثر موثوقية.

• الامتثال والمتطلبات التنظيمية: توجد في العديد من الصناعات لوائح صارمة بشأن دقة وسلامة البيانات. يساعد تنظيف البيانات المنظمات على الامتثال لهذه اللوائح وتجنب العقوبات المحتملة.

• تحسين أداء نماذج البيانات: تحسن البيانات النظيفة من أداء ودقة نماذج البيانات، مثل خوارزميات التعلم الآلي. تعتمد النماذج الدقيقة على بيانات مدخلات عالية الجودة.

فوائد تنظيف البيانات

الفوائد الناتجة عن تنظيف البيانات واسعة التأثير لأي منظمة أو فرد يعمل مع البيانات. إليك بعض الفوائد الرئيسية:

• تحسين جودة البيانات: البيانات النظيفة تضمن أن المعلومات دقيقة، كاملة، وموثوقة. البيانات عالية الجودة ضرورية للتحليل الفعال واتخاذ القرارات.

• تحسين اتخاذ القرارات: مع البيانات النظيفة والدقيقة، يمكن للمنظمات اتخاذ قرارات أكثر استنارة وفعالية. يؤدي هذا إلى نتائج واستراتيجيات تجارية أفضل.

• زيادة الكفاءة: يقلل تنظيف البيانات من الوقت والجهد اللازمين لمعالجة وتحليل البيانات. يمكن للمحللين التركيز على استخراج الرؤى القيمة بدلاً من التعامل مع مشكلات البيانات.

• فهم أفضل للعملاء: توفر البيانات النظيفة فهمًا أكثر دقة لسلوك وتفضيلات العملاء. يسمح هذا للمنظمات بتكييف منتجاتها، خدماتها، وجهودها التسويقية لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.

• الامتثال للوائح: توجد في العديد من الصناعات لوائح صارمة بشأن دقة وسلامة البيانات. يساعد تنظيف البيانات المنظمات على الامتثال لهذه اللوائح وتجنب العقوبات المحتملة.

• تعزيز تناسق البيانات: يضمن تنظيف البيانات أن البيانات متسقة عبر مصادر وأشكال مختلفة. البيانات المتسقة تكون أسهل في التكامل والتحليل، مما يؤدي إلى نتائج أكثر موثوقية.

• تحسين أداء نماذج البيانات: تحسن البيانات النظيفة من أداء ودقة نماذج البيانات، مثل خوارزميات التعلم الآلي. تعتمد النماذج الدقيقة على بيانات مدخلات عالية الجودة.

• خفض التكاليف: يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة إلى أخطاء وتكاليف غير ضرورية. يساعد تنظيف البيانات في تقليل هذه التكاليف من خلال ضمان دقة وموثوقية البيانات.

• زيادة الثقة في البيانات: عندما تكون البيانات نظيفة ودقيقة، يكون أصحاب المصلحة أكثر ثقة في المعلومات والرؤى المستخلصة منها. هذا يبني الثقة في عملية اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

• تحسين استخدام الموارد: من خلال البيانات النظيفة، يمكن للمنظمات تخصيص الموارد بشكل أفضل وتحسين عملياتها. يؤدي ذلك إلى زيادة الإنتاجية والكفاءة.

أبرز مشكلات البيانات التي تواجه المحللين

• القيم المفقودة

• السجلات المكررة 

• أنواع البيانات غير الصحيحة

• البيانات غير المتسقة

ويقصد بذلك عدم وجود نقاط بيانات في مجموعة بيانات عندما يجب أن توجد المعلومات. تحدث لأسباب مختلفة:

• أخطاء إدخال البيانات: أثناء إدخال البيانات يدويا ، قد يتم تخطي القيم أو حذفها عن طريق الخطأ.

• عدم الاجابة في استطلاعات الرأي:  في الاستطلاعات أو الاستبيانات ، قد لا يجيب المستجيبون على جميع الأسئلة.

• مشكلات جمع البيانات: يمكن أن تؤدي الأخطاء أو الانقطاعات أثناء جمع البيانات إلى فقدان نقاط البيانات.

•  الخلل الفني: يمكن أن تؤدي أعطال النظام أو أخطاء البرامج أثناء نقل البيانات إلى فقدان القيم.

• مشاكل استيراد البيانات: عند استيراد البيانات من مصادر مختلفة، قد تفقد بعض القيم أو لا تتطابق.

• البيانات المشروطة: قد تكون البيانات مفقودة بشكل مشروط، مثلا، بعض المعلومات ليست ذات صلة للجميع.

تأثير القيم المفقودة على تحليل البيانات

• التحيز وعدم الدقة: يمكن أن تؤدي القيم المفقودة إلى التحيز ، مما يؤدي إلى نتائج تحليل غير دقيقة أو مضللة. 

• انخفاض القوة الإحصائية: تقلل البيانات المفقودة من حجم العينة ، مما قد يضعف القوة الإحصائية للتحليل ويجعل من الصعب اكتشاف الأنماط أو العلاقات المهمة.

• رؤى و استنتاجات مضللة: يمكن أن تؤدي البيانات غير المكتملة إلى استنتاجات غير صحيحة وسوء اتخاذ القرار. قد لا تعكس النتائج بدقة الحالة الحقيقية للبيانات.

• التعقيدات في النماذج: تتطلب العديد من النماذج الإحصائية والتعلم الآلي مجموعات بيانات كاملة. يمكن أن تؤدي القيم المفقودة إلى تعقيد عملية النمذجة وتقليل أداء نماذج التنبؤ.

• تحديات حساب القيم المفقودة: قد يكون حساب القيم المفقودة أو تعبئتها أمرا صعبا وقد يؤدي إلى مزيد من التحيز إذا لم يتم القيام به بشكل صحيح. يتطلب دراسة متأنية للبيانات وتقنيات الاحتساب المناسبة.

• التوزيع المنحرف: يمكن أن تؤثر القيم المفقودة على توزيع البيانات ، مما يؤدي إلى تحليل منحرف أو غير مكتمل. يمكن أن يؤثر هذا على مقاييس مثل المتوسط والانحراف المعياري.

معالجة القيم المفقودة

1. إزالة الصفوف/الأعمدة: إذا كانت البيانات المفقودة ضئيلة وليست حرجة، فيمكن إزالة الصفوف أو الأعمدة ذات القيم المفقودة.

2. ملء القيم المفقودة: باستخدام طرق مثل حساب المتوسط أوعن طريق النماذج التنبؤية.

3. وضع العلامات: وضع علامة على القيم المفقودة للإشارة إلى غيابها دون احتساب القيم.

السجلات المكررة هي تكرار عدة حالات لنفس البيانات داخل مجموعة البيانات.  يمكن أن تحدث لأسباب مختلفة، مثل:

• تكرار إدخال نقاط البيانات.

• أخطاء أنظمة معالجة البيانات.

• دمج مجموعات البيانات دون التحقق المناسب.

لماذا تشكل السجلات المكررة مشكلة؟

• نتائج مشوهة لتحليل البيانات: يمكن أن تؤدي السجلات المكررة إلى تحريف نتائج تحليل البيانات عن طريق تضخيم تكرار نقاط بيانات معينة ، مما يؤدي إلى استنتاجات غير دقيقة.

• النسب المضللة: يمكن أن تتأثر المقاييس مثل المتوسطات والمجاميع والأعداد بالسجلات المكررة.

• رؤى متحيزة: يمكن أن تدخل التكرارات تحيزا في التحليل ، مما يجعل من الصعب الحصول على تمثيل حقيقي للبيانات. يمكن أن يؤدي هذا إلى قرارات غير صحيحة بناء على رؤى معيبة.

• زيادة وقت معالجة البيانات: يمكن أن تستهلك معالجة السجلات المكررة وقتا طويلا كما انها تستهلك الموارد بكثافة، مما يقلل من الكفاءة الإجمالية.

• جودة البيانات: تعد السجلات المكررة علامة على رداءة جودة البيانات ويمكن أن تقوض مصداقية مجموعة البيانات. يعد الحفاظ على جودة البيانات العالية أمرا ضروريا للتحليل الموثوق.

أمثلة على كيفية تشويه الإدخالات المكررة لتحليل البيانات:

مثال 1: بيانات العملاء

لنفترض أن لديك مجموعة من بيانات العملاء تحتوي على سجلات مكررة.

Customer ID Name Purchase Amount

001 John Doe $100

002 Jane Smith $150

001 John Doe $100

003 Alice Brown $200

إذا قمت بتحليل هذه البيانات لتحديد المبلغ الإجمالي، فسيؤدي وجود سجلات مكررة إلى تضخيم الإجمالي

بدون تكرارات: إجمالي مبلغ الشراء = 100 دولار + 150 دولار + 200 دولار = 450 دولار

مع التكرارات: إجمالي مبلغ الشراء = 100 دولار + 150 دولار + 100 دولار + 200 دولار = 550 دولار

.يمكن أن يؤدي الإجمالي غير الصحيح إلى قرارات مضللة بشأن أداء المبيعات

مثال 2: بيانات الاستطلاع

.في مجموعة بيانات الاستطلاع، يمكن أن تؤثر الردود المكررة  في نتائج الاستطلاع

Response ID Participant ID Rating

101 A001 1

102 A002 5

103 A001 1

104 A003 3

 إذا قمت بحساب متوسط التقييم، فستؤدي الردود المكررة إلى انحراف المتوسط

بدون تكرارات: متوسط التقييم = (1 + 5 + 3) / 3 = 3

مع التكرارات: متوسط التقييم = (1 + 5 +1 + 3) / 4 = 2.5

التعامل مع السجلات المكررة

من خلال تحديد السجلات المكررة وإزالتها ، يمكنك ضمان دقة وموثوقية تحليل البيانات الخاصة بك ، مما يؤدي إلى رؤى أكثر جديرة بالثقة واتخاذ قرارات مستنيرة.