Il data munging è il processo umano di pulizia dei dati prima dell'analisi. È un processo che richiede tempo e che spesso impedisce l'estrazione di valore e potenziale genuino dai dati. Qui spiegheremo come funziona il data munging, inclusi i passaggi coinvolti nel processo. Vedremo anche in che modo il data munging differisce dalla pulizia dei dati.
Cos'è il Data Munging?
Il data munging è il processo di preparazione dei dati per l'utilizzo o l'analisi mediante pulizia e modifica. Questa procedura può essere laboriosa, soggetta a errori e manuale senza gli strumenti adeguati. Excel e altre tecnologie di data munging sono utilizzate da molte organizzazioni. Excel può essere utilizzato per elaborare i dati, ma manca della sofisticazione e dell'automazione necessarie per farlo in modo efficace.
Perché il Data Munging è importante?
I dati sono disorganizzati ed è necessaria una certa pulizia prima che possano essere utilizzati per l'analisi e per ulteriori obiettivi aziendali. Il data munging consente di utilizzare i dati per l'analisi rimuovendo errori e dati mancanti. Ecco alcune delle funzioni più significative che il data munging esegue nella gestione dei dati.
#1. Qualità, integrazione e preparazione dei dati
Le cose sarebbero semplici se tutti i dati fossero archiviati in un'unica posizione con la stessa struttura e formato. Invece, i dati sono pervasivi e in genere provengono da una varietà di fonti in una varietà di formati.
L'esecuzione di processi di machine learning, data science e intelligenza artificiale può essere resa impossibile da dati incompleti e incoerenti, che si traducono in analisi meno accurate e affidabili. Prima di inviare i dati ai data worker per l'analisi o ai modelli ML per l'utilizzo, il data munging aiuta a trovare e correggere gli errori, inserire i valori mancanti e verificare che la formattazione dei dati sia standardizzata.
#2. Trasformazione e arricchimento dei dati
Lo scopo dell'arricchimento dei dati è spesso quello di migliorare l'analisi o i modelli ML. Tuttavia, i set di dati devono essere di alta qualità e in un formato coerente prima di poter essere utilizzati per algoritmi di apprendimento automatico, modelli statistici o strumenti di visualizzazione dei dati. In particolare quando si lavora con dati complicati, il processo di data munging (o trasformazione dei dati) può comportare l'ingegnerizzazione delle funzionalità, la normalizzazione e la codifica di valori categorici per coerenza e qualità.
#3. Analisi dei dati
Il risultato finale della procedura di data munging dovrebbe essere dati affidabili e di alta qualità che i data scientist e gli analisti possono utilizzare immediatamente. Affinché l'analisi sia precisa e affidabile, sono essenziali dati puliti e ben strutturati. Il data munging fa sì che i dati utilizzati per l'analisi siano appropriati e presentino il minor rischio possibile di essere imprecisi.
#4. Efficienza delle risorse e del tempo
Il data munging aumenta la produttività e l'utilizzo delle risorse di un'azienda. Mantenendo un archivio di dati ben preparati, altri analisti e data scientist possono iniziare rapidamente a esaminare i dati. Le aziende possono risparmiare tempo e denaro utilizzando questa tecnica, soprattutto se pagano per il download e il caricamento dei dati.
#5. Riproducibilità
È più semplice per gli altri comprendere, replicare e sviluppare il tuo lavoro quando i set di dati sono stati preparati con cura per l'analisi. Ciò incoraggia l'apertura e la fiducia nei risultati ed è particolarmente cruciale nei contesti di ricerca.
Fasi del processo di mungitura dei dati
Ogni progetto di dati richiede un approccio particolare per garantire che il set di dati finale sia affidabile e accessibile. Ecco i passaggi coinvolti nel processo di data munging o wrangling.
# 1. Scoperta
Il processo di discussione dei dati inizia con la fase di scoperta. È un passo nella giusta direzione verso una maggiore comprensione dei dati. Devi guardare i tuoi dati e pensare a come vuoi che i dati siano organizzati per renderli più semplici da usare e analizzare.
Durante il processo di scoperta, i dati possono rivelare tendenze o schemi. Poiché influenzerà tutte le attività successive, questa è una fase chiave. Inoltre, individua problemi evidenti come valori mancanti o insufficienti.
#2. Strutturazione
I dati grezzi insufficienti o formattati in modo errato sono spesso inadatti all'uso previsto. La strutturazione dei dati è il processo di prendere i dati grezzi e modificarli in modo che possano essere utilizzati in modo più conveniente.
Questa tecnica viene utilizzata per recuperare fatti pertinenti da nuovi dati. Un foglio di calcolo può essere utilizzato per organizzare i dati aggiungendo colonne, classi, intestazioni, ecc. Ciò lo renderà più utilizzabile, semplificando l'utilizzo da parte dell'analista nella sua analisi.
#3. Pulizia
L'eliminazione degli errori incorporati dai tuoi dati aiuterà la tua analisi a essere più accurata e utile. Fare in modo che i dati finali per l'analisi non siano interessati è l'obiettivo della pulizia o correzione dei dati.
Per essere utili, i dati grezzi devono in genere essere ripuliti dagli errori. I valori anomali devono essere corretti, i dati corrotti devono essere rimossi, ecc. durante la pulizia dei dati. Si ottengono i seguenti risultati dopo aver pulito i dati:
- I valori anomali che potrebbero distorcere i risultati dell'analisi dei dati vengono eliminati.
- Per migliorare la qualità e la coerenza, modifica il tipo di dati dei dati e lo rende più semplice.
- Per rendere i dati più utilizzabili, cerca valori duplicati, corregge problemi strutturali e verifica le informazioni.
#4. Arricchente
Arricchire significa fornire ai dati più contesto. Questa procedura modifica i tipi di dati che sono già stati puliti e preparati. Per ottenere il massimo dalle informazioni che hai già a questo punto, devi pianificarle strategicamente.
Il metodo più efficace per ottenere i dati nella loro forma più specializzata è il downsampling, l'upsampling e quindi l'augur. Ripeti le procedure per tutti i nuovi dati raccolti se decidi che è necessario l'arricchimento. Il processo di arricchimento dei dati è facoltativo. Puoi passare a questa fase se i dati che già possiedi non soddisfano le tue esigenze.
# 5. Convalida
Per garantire che i dati siano accurati, coerenti, sicuri e legittimi, sono necessari ripetuti processi di programmazione. La convalida dei dati è il processo per assicurarsi che i dati siano accurati e coerenti. Questo processo può evidenziare problemi che devono essere risolti o portare alla conclusione che i dati sono pronti per l'analisi.
#6. Editoria
Il passaggio finale nella discussione dei dati è la pubblicazione, che riassume l'intera procedura. Implica l'individuazione dei dati appena discussi in un luogo in cui tu e le altre parti interessate potete individuarli e utilizzarli con facilità. I dati possono essere inseriti in un nuovo database. Otterrai dati di alta qualità per approfondimenti, rapporti aziendali e altro se ti attieni alle istruzioni precedenti.
Esempi di mungitura dei dati
Il munging dei dati si verifica frequentemente. Hai indubbiamente partecipato ad almeno un aspetto dei processi di data munging (in particolare la fase di pulizia dei dati) anche se non ti consideri un analista, un data scientist o un altro tipo di esperto di analisi dei dati.
Gli esempi di consumo di dati includono:
#1. Raccolta di dati
Riunire informazioni da più fonti (come fogli di calcolo, database cloud, sistemi di origine, ecc.) importando, collegando tabelle e riepilogandole secondo criteri prestabiliti
#2. Sopperire alla mancanza di dati
Aggiunta di valori mancanti, rimozione di righe o colonne con un'elevata percentuale di dati mancanti e stima dei valori mancanti mediante l'interpolazione
#3. Modificare i tipi di dati
La data, i formati dell'ora, la traduzione di testi in valori numerici e la rappresentazione numerica dei dati di categoria sono tutti esempi di conversioni.
#4. Ordinamento e filtraggio
Scegliere determinate righe o colonne in base a un insieme di criteri o riorganizzare i dati in base a un insieme di valori
#5. Eliminando
Duplica l'individuazione e la rimozione di righe o record ridondanti dal set di dati
La standardizzazione o il ridimensionamento dei valori dei dati per adattarli a un intervallo predeterminato è noto come normalizzazione dei dati.
#6. Caratteristiche ingegneristiche
Aggiunta di nuovi elementi o variabili a informazioni già esistenti, come calcolare la differenza tra due colonne
#7. Gestione e rilevamento dei valori anomali
Trovare valori anomali nei dati ed eliminarli, limitarli o alterarli in altro modo se potrebbero avere un impatto sul risultato dell'analisi
#8. Modifica e pulizia del testo
Eliminare caratteri extra come spazi bianchi o punteggiatura, tokenizzare il testo, cambiarlo in minuscolo o derivare/lemmatizzare parole sono tutti esempi di elaborazione del testo.
#9. Trasformazione dei dati
Questo è il processo di trasformazione dei dati utilizzando l'aritmetica o la statistica, ad esempio prendendo il logaritmo, la radice quadrata o l'esponenziale di una variabile.
Raccolta dati in Python
Ingegneri di dati, analisti e scienziati hanno accesso a una serie vertiginosa di possibilità per strumenti e software reali utilizzati per il data munging.
Le attività di munging più semplici, inclusa la ricerca di errori di battitura, l'utilizzo di tabelle pivot e la visualizzazione informativa occasionale e macro semplici, possono essere eseguite in software generici come Excel o Tableau. Tuttavia, un linguaggio di programmazione più potente e flessibile è significativamente più utile per i wrangler e i munger di tutti i giorni.
Python è spesso elogiato come il linguaggio di programmazione più adattabile e diffuso e il data munging non fa eccezione. Python semplifica molte complicate faccende di data munging grazie a uno dei più grandi set di librerie di terze parti, strumenti di elaborazione e analisi dei dati particolarmente potenti come Pandas, NumPy e SciPy. Anche se attualmente costituisce una porzione molto piccola del vasto ecosistema Python, Pandas è una delle librerie di data munging con la crescita più rapida e il miglior supporto.
Python è anche facile da imparare rispetto a molti altri linguaggi grazie alla sua formattazione più semplice e intuitiva e all'enfasi sulla sintassi che è vicina a quella della lingua inglese. Inoltre, i nuovi professionisti troveranno Python vantaggioso ben oltre i casi d'uso dell'elaborazione dei dati, ovunque dallo sviluppo web all'automazione del flusso di lavoro, grazie alla sua ampia applicabilità, alle ricche librerie e all'assistenza online.
Il futuro del data munging e del cloud
Il ruolo dei dati aziendali è notevolmente aumentato nelle aziende e nei mercati grazie in gran parte al cloud computing e ai data warehouse su cloud. Il significato di informazioni rapide, adattabili, ma strettamente controllate, che sono stati tutti i principali vantaggi delle piattaforme di dati cloud contemporanee, rende applicabile oggi l'espressione "data munging".
I dati e l'analisi self-service sono ora molto più diffusi e utili grazie a idee come il data lake e le tecnologie NoSQL. Le persone in tutto il mondo hanno accesso a enormi quantità di dati non elaborati e sono sempre più affidabili per trasformarli e analizzarli in modo efficace. Tutte queste informazioni devono essere ripulite, trasformate e verificate dagli stessi esperti.
Il data munging non è mai stato un concetto così rilevante, sia nell'aggiornamento di vecchi sistemi come i data warehouse per una migliore affidabilità e sicurezza, sia nel consentire a utenti come i data scientist di lavorare end-to-end sulle informazioni aziendali.
Data Munging vs Data Cleaning
I due, data munging e data cleaning, sono ancora processi completamente diversi, nonostante le possibili somiglianze delle metodologie. Mentre il data wrangling si concentra sulla modifica del formato dei dati, generalmente convertendo i dati "grezzi" in un altro formato più adatto all'utilizzo, la pulizia dei dati si concentra sulla rimozione di dati errati dal set di dati. Mentre il data wrangling prepara i dati strutturalmente per la modellazione, la pulizia dei dati migliora l'accuratezza e l'integrità dei dati.
Tradizionalmente, la pulizia dei dati veniva eseguita prima di utilizzare qualsiasi tecnica di data wrangling. Questo dimostra che invece di essere processi concorrenti, i due sono complementari. Prima della modellazione, i dati devono essere organizzati e ripuliti per ottimizzare il valore degli insight.
Qual è la differenza tra Data Munging ed ETL?
Mentre ETL (extract, transform, load) è un metodo per integrare i dati, il data wrangling è il processo di estrazione dei dati e la loro trasformazione in un formato utilizzabile. Il data wrangling è un processo meno strutturato rispetto all'ETL e comporta l'estrazione di dati grezzi per l'elaborazione futura in una forma più utilizzabile.
In conclusione
Il data munging è l'ampio processo di conversione dei dati da forme imprecise o inutili a forme appropriate per un determinato caso d'uso. I dati non possono essere preparati per nessun tipo di consumo a valle senza un certo grado di modifica, sia che venga effettuata da sistemi automatizzati o da utenti specializzati.
Articoli Correlati
- AZIENDE DI ANALISI DEI DATI: Le migliori società di analisi dei dati del 2023
- PRE-ELABORAZIONE DEI DATI: Che cos'è, i passaggi coinvolti e i concetti?
- Che cos'è un gestore di database e come si diventa?
- COME DIVENTARE DATA SCIENTIST: guida passo dopo passo
Riferimenti
