Data Munging ist der menschliche Prozess, bei dem Daten vor der Analyse bereinigt werden. Es ist ein zeitaufwändiger Prozess, der häufig verhindert, dass echte Werte und Potenziale aus den Daten extrahiert werden. Hier erklären wir, wie das Daten-Munging funktioniert, einschließlich der damit verbundenen Schritte. Wir werden auch sehen, wie sich das Daten-Munging von der Datenbereinigung unterscheidet.
Was ist Data Munging?
Beim Data-Munging werden Daten für die Verwendung oder Analyse vorbereitet, indem sie bereinigt und geändert werden. Dieses Verfahren kann ohne die richtigen Instrumente mühsam, fehleranfällig und manuell sein. Excel und andere Datenverarbeitungstechnologien werden von vielen Organisationen verwendet. Excel kann zur Verarbeitung von Daten verwendet werden, es mangelt jedoch an der nötigen Ausgereiftheit und Automatisierung, um dies effektiv zu tun.
Warum ist Data Munging wichtig?
Die Daten sind unorganisiert und es ist eine gewisse Bereinigung erforderlich, bevor sie zur Analyse und zur Förderung der Unternehmensziele verwendet werden können. Data Munging ermöglicht die Nutzung von Daten für die Analyse, indem Fehler und fehlende Daten entfernt werden. Hier sind einige der wichtigeren Funktionen, die Data Munging in der Datenverwaltung ausführt.
#1. Qualität, Integration und Aufbereitung von Daten
Die Dinge wären einfacher, wenn alle Daten an einem einzigen Ort mit derselben Struktur und demselben Format gespeichert würden. Stattdessen sind Daten allgegenwärtig und stammen typischerweise aus verschiedenen Quellen in verschiedenen Formaten.
Die Ausführung von maschinellen Lern-, Datenwissenschafts- und KI-Prozessen kann durch unvollständige und inkonsistente Daten unmöglich gemacht werden, was zu weniger genauen und zuverlässigen Analysen führt. Bevor Daten zur Analyse oder an ML-Modelle zur Verwendung an Datenarbeiter gesendet werden, hilft Data Munging dabei, Fehler zu finden und zu beheben, fehlende Werte zu ergänzen und zu überprüfen, ob die Datenformatierung standardisiert ist.
#2. Datentransformation und -anreicherung
Der Zweck der Datenanreicherung besteht häufig darin, Analysen oder ML-Modelle zu verbessern. Allerdings müssen Datensätze von hoher Qualität und in einem konsistenten Format sein, bevor sie für Algorithmen des maschinellen Lernens, statistische Modelle oder Datenvisualisierungstools verwendet werden können. Insbesondere bei der Arbeit mit komplizierten Daten kann der Datenmunging- (oder Datentransformations-)Prozess Feature-Engineering, Normalisierung und Kodierung kategorialer Werte für Konsistenz und Qualität erfordern.
#3. Datenanalyse
Das Endergebnis des Data-Munging-Verfahrens sollten qualitativ hochwertige, zuverlässige Daten sein, die Datenwissenschaftler und -analysten sofort nutzen können. Damit die Analyse präzise und vertrauenswürdig ist, sind saubere und gut strukturierte Daten unerlässlich. Durch die Datenverwertung wird sichergestellt, dass die für die Analyse verwendeten Daten angemessen sind und das Risiko einer Ungenauigkeit möglichst gering ist.
#4. Effizienz von Ressourcen und Zeit
Datenmunition erhöht die Produktivität und den Ressourcenverbrauch eines Unternehmens. Durch die Pflege eines Speichers mit gut aufbereiteten Daten können weitere Analysten und Datenwissenschaftler schnell mit der Untersuchung der Daten beginnen. Unternehmen können durch den Einsatz dieser Technik Zeit und Geld sparen, insbesondere wenn sie für den Download und Upload von Daten bezahlen.
#5. Reproduzierbarkeit
Für andere ist es einfacher, Ihre Arbeit zu verstehen, zu reproduzieren und darauf aufzubauen, wenn die Datensätze sorgfältig für die Analyse vorbereitet wurden. Dies fördert Offenheit und Vertrauen in die Ergebnisse und ist besonders in Forschungsumgebungen von entscheidender Bedeutung.
Schritte im Data-Munging-Prozess
Jedes Datenprojekt erfordert einen bestimmten Ansatz, um sicherzustellen, dass der endgültige Datensatz zuverlässig und zugänglich ist. Hier sind die Schritte aufgeführt, die zum Daten-Munging- oder Daten-Wrangling-Prozess gehören.
#1. Entdeckung
Der Data-Wrangling-Prozess beginnt mit der Entdeckungsphase. Es ist ein Schritt in die richtige Richtung hin zu einem besseren Datenverständnis. Sie müssen sich Ihre Daten ansehen und darüber nachdenken, wie die Daten organisiert werden sollen, um die Verwendung und Analyse zu vereinfachen.
Während des Entdeckungsprozesses können die Daten Trends oder Muster offenbaren. Da es sich auf alle nachfolgenden Aktivitäten auswirkt, ist dies eine Schlüsselphase. Darüber hinaus werden offensichtliche Probleme wie fehlende oder unzureichende Werte erkannt.
#2. Strukturierung
Unzureichende oder falsch formatierte Rohdaten sind häufig für den vorgesehenen Verwendungszweck ungeeignet. Bei der Datenstrukturierung werden Rohdaten erfasst und geändert, damit sie bequemer verwendet werden können.
Diese Technik wird verwendet, um relevante Fakten aus neuen Daten abzurufen. Eine Tabellenkalkulation kann zum Organisieren der Daten durch Hinzufügen von Spalten, Klassen, Überschriften usw. verwendet werden. Dies macht sie benutzerfreundlicher und erleichtert dem Analysten die Verwendung in seiner Analyse.
#3. Reinigung
Durch das Bereinigen eingebetteter Fehler aus Ihren Daten wird Ihre Analyse genauer und nützlicher. Ziel der Datenbereinigung oder -sanierung ist es, sicherzustellen, dass die endgültigen Daten für die Analyse unbeeinträchtigt bleiben.
Um nützlich zu sein, müssen Rohdaten in der Regel von Fehlern bereinigt werden. Beim Bereinigen der Daten müssen Ausreißer behoben, beschädigte Daten entfernt werden usw. Nach der Bereinigung der Daten erhalten Sie folgende Ergebnisse:
- Ausreißer, die die Ergebnisse der Datenanalyse verfälschen könnten, werden eliminiert.
- Zur Verbesserung der Qualität und Konsistenz wird der Datentyp der Daten geändert und vereinfacht.
- Um die Daten besser nutzbar zu machen, sucht es nach doppelten Werten, behebt Strukturprobleme und überprüft die Informationen.
#4. Bereichernd
Unter Anreicherung versteht man die Bereitstellung von mehr Kontext für die Daten. Durch dieses Verfahren werden die Datentypen geändert, die bereits bereinigt und vorbereitet wurden. Um die Informationen, die Sie zu diesem Zeitpunkt bereits haben, optimal zu nutzen, müssen Sie sie strategisch planen.
Die effektivste Methode, die Daten in ihrer speziellsten Form zu erhalten, besteht darin, sie herunterzurechnen, hochzurechnen und sie dann zu verkünden. Wiederholen Sie die Verfahren für alle neuen Daten, die Sie erfassen, wenn Sie entscheiden, dass eine Anreicherung erforderlich ist. Der Prozess der Datenanreicherung ist optional. Sie können zu diesem Schritt übergehen, wenn die Daten, die Sie bereits haben, Ihren Anforderungen nicht genügen.
#5. Validierung
Um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, konsistent, sicher und legitim sind, sind wiederholte Programmierprozesse erforderlich. Bei der Datenvalidierung handelt es sich um den Prozess, bei dem sichergestellt wird, dass Ihre Daten korrekt und konsistent sind. Dieser Prozess kann Probleme hervorheben, die gelöst werden müssen, oder zu dem Schluss führen, dass die Daten für die Analyse bereit sind.
#6. Veröffentlichung
Der letzte Schritt beim Daten-Wrangling ist die Veröffentlichung, die den gesamten Vorgang zusammenfasst. Dabei geht es darum, die frisch verarbeiteten Daten an einem Ort zu platzieren, an dem Sie und andere Stakeholder sie problemlos finden und nutzen können. Die Daten können in eine brandneue Datenbank eingegeben werden. Wenn Sie sich an die vorherigen Anweisungen halten, erhalten Sie hochwertige Daten für Erkenntnisse, Geschäftsberichte und mehr.
Beispiele für Data Munging
Daten-Munging kommt häufig vor. Sie haben zweifellos an mindestens einem Aspekt der Datenverwertungsprozesse (insbesondere der Datenbereinigungsphase) teilgenommen, auch wenn Sie sich nicht als Analyst, Datenwissenschaftler oder anderen Datenanalyseexperten betrachten.
Beispiele für Datenfresser sind:
#1. Datenerfassung
Zusammenführen von Informationen aus mehreren Quellen (z. B. Tabellenkalkulationen, Cloud-Datenbanken, Quellsystemen usw.) durch Importieren, Verbinden von Tabellen und Zusammenfassen nach vorgegebenen Kriterien
#2. Mangelnde Daten ausgleichen
Hinzufügen fehlender Werte, Entfernen von Zeilen oder Spalten mit einem großen Prozentsatz fehlender Daten und Schätzen fehlender Werte mithilfe von Interpolation
#3. Datentypen ändern
Beispiele für Konvertierungen sind Datums- und Zeitformate, die Übersetzung von Texten in numerische Werte und die numerische Darstellung von Kategoriedaten.
#4. Sortieren und Filtern
Auswählen bestimmter Zeilen oder Spalten basierend auf einer Reihe von Kriterien oder Neuanordnen der Daten entsprechend einer Reihe von Werten
#5. Eliminieren
Duplikate suchen und entfernen redundante Zeilen oder Datensätze aus dem Datensatz
Das Standardisieren oder Skalieren von Datenwerten, um sie an einen vorgegebenen Bereich anzupassen, wird als Datennormalisierung bezeichnet.
#6. Technische Merkmale
Hinzufügen neuer Elemente oder Variablen zu bereits vorhandenen Informationen, z. B. Berechnen der Differenz zwischen zwei Spalten
#7. Behandlung und Erkennung von Ausreißern
Ausreißer in den Daten finden und beseitigen, begrenzen oder auf andere Weise ändern, wenn sie einen Einfluss auf das Ergebnis der Analyse haben könnten
#8. Textbearbeitung und -bereinigung
Beispiele für die Textverarbeitung sind das Entfernen zusätzlicher Zeichen wie Leerzeichen oder Satzzeichen, die Tokenisierung von Text, die Umwandlung in Kleinbuchstaben oder die Wortstammbildung bzw. Lemmatisierung von Wörtern.
#9. Datentransformation
Dabei handelt es sich um den Prozess der Datentransformation mithilfe von Arithmetik oder Statistik, beispielsweise durch die Berechnung des Logarithmus, der Quadratwurzel oder der Exponentialfunktion einer Variablen.
Daten-Munging in Python
Dateningenieure, Analysten und Wissenschaftler haben Zugriff auf eine schwindelerregende Vielfalt an Möglichkeiten für echte Tools und Software zur Datenerfassung.
Die einfachsten Munging-Aktivitäten, einschließlich der Suche nach Tippfehlern, der Verwendung von Pivot-Tabellen und der gelegentlichen Informationsvisualisierung und einfachen Makros, können in Allzwecksoftware wie Excel oder Tableau ausgeführt werden. Allerdings ist eine leistungsfähigere, flexiblere Programmiersprache für alltägliche Wrangler und Munger deutlich nützlicher.
Python wird häufig als die anpassungsfähigste, weit verbreitete Programmiersprache gelobt, und das Daten-Munging bildet da keine Ausnahme. Python vereinfacht viele komplizierte Datenverarbeitungsaufgaben dank einer der größten Bibliotheken von Drittanbietern, insbesondere leistungsstarker Datenverarbeitungs- und Analysetools wie Pandas, NumPy und SciPy. Auch wenn Pandas derzeit nur einen sehr kleinen Teil des riesigen Python-Ökosystems ausmacht, ist es eine der Daten-Munging-Bibliotheken mit dem schnellsten Wachstum und der besten Unterstützung.
Aufgrund der einfacheren, intuitiveren Formatierung und der Betonung einer Syntax, die der der englischen Sprache ähnelt, ist Python außerdem leichter zu erlernen als viele andere Sprachen. Darüber hinaus werden neue Praktiker dank seiner breiten Anwendbarkeit, umfangreichen Bibliotheken und Online-Unterstützung von Python profitieren, das weit über Anwendungsfälle der Datenverarbeitung hinausgeht, von der Webentwicklung bis zur Workflow-Automatisierung.
Die Zukunft von Data Munging und der Cloud
Die Rolle von Unternehmensdaten hat in allen Unternehmen und Märkten erheblich zugenommen, vor allem dank Cloud Computing und Cloud Data Warehouses. Die Bedeutung schneller, anpassungsfähiger und dennoch streng kontrollierter Informationen – allesamt die Hauptvorteile moderner Cloud-Datenplattformen – macht den Begriff „Data Munging“ heute zutreffend.
Self-Service-Daten und -Analysen sind dank Ideen wie dem Data Lake und NoSQL-Technologien mittlerweile weitaus verbreiteter und nützlicher. Menschen auf der ganzen Welt haben Zugriff auf enorme Mengen unverarbeiteter Daten und vertrauen zunehmend darauf, diese effektiv umzuwandeln und zu analysieren. Alle diese Informationen müssen von diesen Experten selbst bereinigt, transformiert und überprüft werden.
Data Munging war noch nie ein relevanteres Konzept, sei es bei der Aktualisierung alter Systeme wie Data Warehouses für mehr Zuverlässigkeit und Sicherheit oder bei der Möglichkeit für Benutzer wie Datenwissenschaftler, durchgängig an Unternehmensinformationen zu arbeiten.
Data Munging vs. Datenbereinigung
Die beiden Prozesse Data Munging und Data Cleansing sind trotz möglicher Ähnlichkeiten der Methoden immer noch völlig unterschiedliche Prozesse. Während sich das Data Wrangling auf die Änderung des Datenformats konzentriert, im Allgemeinen durch die Konvertierung von „Rohdaten“ in ein anderes, für die Verwendung geeigneteres Format, konzentriert sich die Datenbereinigung auf die Entfernung fehlerhafter Daten aus Ihrem Datensatz. Während Data Wrangling die Daten strukturell für die Modellierung vorbereitet, verbessert die Datenbereinigung die Genauigkeit und Integrität der Daten.
Traditionell wurde die Datenbereinigung durchgeführt, bevor Datenverarbeitungstechniken zum Einsatz kamen. Dies zeigt, dass es sich bei den beiden Prozessen nicht um konkurrierende, sondern um komplementäre Prozesse handelt. Vor der Modellierung müssen die Daten organisiert und bereinigt werden, um den Wert der Erkenntnisse zu optimieren.
Was ist der Unterschied zwischen Data Munging und ETL?
Während ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) eine Methode zum Integrieren von Daten ist, ist Data Wrangling der Prozess, bei dem Daten extrahiert und in ein verwendbares Format umgewandelt werden. Data Wrangling ist ein weniger strukturierter Prozess als ETL und beinhaltet das Extrahieren von Rohdaten für die zukünftige Verarbeitung in einer besser verwendbaren Form.
Fazit
Data Munging ist der weitreichende Prozess zur Umwandlung von Daten aus ungenauen oder nutzlosen Formen in solche, die für einen bestimmten Anwendungsfall geeignet sind. Ohne ein gewisses Maß an Munging, sei es durch automatisierte Systeme oder Fachanwender, können Daten nicht für irgendeine Art von nachgelagertem Verbrauch aufbereitet werden.
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Bibliographie
