Data-munging is het menselijke proces van het opschonen van gegevens vóór analyse. Het is een tijdrovend proces dat er vaak voor zorgt dat er geen echte waarde en potentieel uit gegevens wordt gehaald. Hier leggen we uit hoe datamunging werkt, inclusief de stappen die bij het proces zijn betrokken. We zullen ook zien hoe datamunging verschilt van datacleaning.
Wat is datamunging?
Data-munging is het proces waarbij gegevens worden voorbereid voor gebruik of analyse door ze op te schonen en te wijzigen. Deze procedure kan omslachtig, foutgevoelig en handmatig zijn zonder de juiste instrumenten. Excel en andere gegevensverwerkende technologieën worden door veel organisaties gebruikt. Excel kan worden gebruikt om gegevens te verwerken, maar het mist de verfijning en automatisering die nodig zijn om dit effectief te doen.
Waarom is gegevensvergaring belangrijk?
Gegevens zijn ongeorganiseerd en er is wat opschoning nodig voordat ze kunnen worden gebruikt voor analyse en om bedrijfsdoelen te bereiken. Data munging maakt het mogelijk om data te gebruiken voor analyse door fouten en ontbrekende data te verwijderen. Hier zijn enkele van de belangrijkste functies die datamunging vervult in databeheer.
#1. Kwaliteit, integratie en voorbereiding van gegevens
Het zou eenvoudig zijn als alle gegevens op één locatie zouden worden opgeslagen met dezelfde structuur en hetzelfde formaat. In plaats daarvan zijn gegevens alomtegenwoordig en zijn ze meestal afkomstig uit verschillende bronnen in verschillende indelingen.
De uitvoering van machine learning, data science en AI-processen kan onmogelijk worden gemaakt door onvolledige en inconsistente data, wat resulteert in minder nauwkeurige en betrouwbare analyses. Voordat gegevens naar datawerkers worden verzonden voor analyse of ML-modellen voor gebruik, helpt data-munging bij het vinden en oplossen van fouten, het invullen van ontbrekende waarden en het verifiëren of de gegevensopmaak gestandaardiseerd is.
#2. Datatransformatie en -verrijking
Het doel van gegevensverrijking is vaak het verbeteren van analyses of ML-modellen. Datasets moeten echter van hoge kwaliteit zijn en een consistent formaat hebben voordat ze kunnen worden gebruikt voor machine learning-algoritmen, statistische modellen of tools voor gegevensvisualisatie. Met name bij het werken met gecompliceerde gegevens kan het data-munging (of data-transformatie) proces feature-engineering, normalisatie en codering van categorische waarden met zich meebrengen voor consistentie en kwaliteit.
#3. Gegevensanalyse
Het eindresultaat van de datamunging-procedure moet betrouwbare data van hoge kwaliteit zijn die datawetenschappers en -analisten meteen kunnen gebruiken. Voor een nauwkeurige en betrouwbare analyse zijn schone, goed gestructureerde gegevens essentieel. Data munging zorgt ervoor dat de gegevens die voor analyse worden gebruikt geschikt zijn en het risico op onnauwkeurigheid zo klein mogelijk hebben.
#4. Efficiëntie van middelen en tijd
Gegevensvergaring verhoogt de productiviteit en het gebruik van hulpbronnen van een bedrijf. Door een opslag van goed voorbereide gegevens bij te houden, kunnen extra analisten en gegevenswetenschappers snel beginnen met het onderzoeken van de gegevens. Bedrijven kunnen tijd en geld besparen door deze techniek te gebruiken, vooral als ze betalen voor het downloaden en uploaden van gegevens.
#5. reproduceerbaarheid
Het is voor anderen eenvoudiger om uw werk te begrijpen, te repliceren en erop voort te bouwen wanneer de datasets zorgvuldig zijn voorbereid voor analyse. Dit bevordert openheid en vertrouwen in de bevindingen en is vooral cruciaal in onderzoeksomgevingen.
Stappen in het gegevensverwerkingsproces
Elk dataproject vereist een specifieke aanpak om ervoor te zorgen dat de uiteindelijke dataset betrouwbaar en toegankelijk is. Dit zijn de stappen die betrokken zijn bij het data-munging- of wrangling-proces.
#1. Ontdekking
Het gegevensruzieproces begint met de ontdekkingsfase. Het is een stap in de goede richting naar een beter begrip van gegevens. U moet naar uw gegevens kijken en nadenken over hoe u wilt dat de gegevens worden georganiseerd om het gebruik en de analyse ervan eenvoudiger te maken.
Tijdens het ontdekkingsproces kunnen de gegevens trends of patronen onthullen. Omdat het alle volgende activiteiten zal beïnvloeden, is dit een sleutelfase. Bovendien worden duidelijke problemen gedetecteerd, zoals ontbrekende of onvoldoende waarden.
#2. Structureren
Onvoldoende of onjuist geformatteerde onbewerkte gegevens zijn vaak niet geschikt voor het beoogde gebruik. Gegevensstructurering is het proces van het nemen van onbewerkte gegevens en deze wijzigen zodat deze gemakkelijker kunnen worden gebruikt.
Deze techniek wordt gebruikt om relevante feiten uit nieuwe gegevens te halen. Een spreadsheet kan worden gebruikt om de gegevens te ordenen door kolommen, klassen, koppen, enz. toe te voegen. Dit maakt het bruikbaarder, waardoor het voor de analist eenvoudiger wordt om het in zijn analyse te gebruiken.
#3. Schoonmaak
Door ingesloten fouten uit uw gegevens te verwijderen, wordt uw analyse nauwkeuriger en nuttiger. Ervoor zorgen dat de uiteindelijke gegevens voor analyse onaangetast blijven, is het doel van het opschonen of herstellen van gegevens.
Om bruikbaar te zijn, moeten onbewerkte gegevens doorgaans worden ontdaan van fouten. Uitbijters moeten worden verholpen, corrupte gegevens moeten worden verwijderd, etc. tijdens het opschonen van gegevens. U krijgt de volgende resultaten na het opschonen van de gegevens:
- Uitbijters die de uitkomsten van data-analyse zouden kunnen vertekenen, worden geëlimineerd.
- Om de kwaliteit en consistentie te verbeteren, wijzigt het het gegevenstype van de gegevens en maakt het het eenvoudiger.
- Om de gegevens bruikbaarder te maken, zoekt het naar dubbele waarden, lost het structurele problemen op en verifieert het de informatie.
#4. Verrijkend
Verrijken verwijst naar het geven van meer context aan de data. Deze procedure wijzigt de typen gegevens die al zijn opgeschoond en voorbereid. Om het meeste uit de informatie te halen die je op dit moment al hebt, moet je er strategisch op plannen.
De meest effectieve methode om de gegevens in de meest gespecialiseerde vorm te krijgen, is downsamplen, upsamplen en dan voorspellen. Herhaal de procedures voor alle nieuwe gegevens die u verzamelt als u besluit dat verrijking vereist is. Het proces van gegevensverrijking is optioneel. U kunt naar deze fase gaan als de gegevens die u al heeft niet aan uw eisen voldoen.
#5. Geldigmaking
Om ervoor te zorgen dat de gegevens nauwkeurig, consistent, veilig en legitiem zijn, zijn herhaalde programmeerprocessen noodzakelijk. Gegevensvalidatie is het proces om ervoor te zorgen dat uw gegevens nauwkeurig en consistent zijn. Dit proces kan problemen aan het licht brengen die moeten worden opgelost of kan leiden tot de conclusie dat de gegevens klaar zijn voor analyse.
#6. publiceren
De laatste stap in het worstelen met gegevens is publiceren, dat de hele procedure samenvat. Het gaat om het lokaliseren van de pas versleutelde gegevens op een locatie waar u en andere belanghebbenden deze gemakkelijk kunnen vinden en gebruiken. De gegevens kunnen worden ingevoerd in een gloednieuwe database. U krijgt gegevens van hoge kwaliteit voor inzichten, zakelijke rapporten en meer als u zich aan de eerdere instructies houdt.
Voorbeelden van gegevensvergaring
Datamunging komt vaak voor. Je hebt ongetwijfeld deelgenomen aan ten minste één aspect van de data-munging-processen (vooral de fase van het opschonen van data), zelfs als je jezelf niet beschouwt als een analist, datawetenschapper of een ander type data-analyse-expert.
Voorbeelden van data-munching zijn:
#1. Data verzamelen
Informatie uit verschillende bronnen (zoals spreadsheets, clouddatabases, bronsystemen, etc.) samenbrengen door ze te importeren, tabellen te koppelen en samen te vatten volgens vooraf bepaalde criteria
#2. Het goedmaken van ontbrekende gegevens
Ontbrekende waarden toevoegen, rijen of kolommen met een groot percentage ontbrekende gegevens verwijderen en ontbrekende waarden schatten met behulp van interpolatie
#3. Gegevenstypen wijzigen
Datum-, tijdnotaties, het vertalen van teksten naar numerieke waarden en het numeriek weergeven van categoriegegevens zijn allemaal voorbeelden van conversies.
#4. Sorteren en filteren
Het kiezen van bepaalde rijen of kolommen op basis van een reeks criteria of het herschikken van de gegevens op basis van een reeks waarden
#5. Elimineren
Dupliceert het lokaliseren en verwijderen van overbodige rijen of records uit de dataset
Het standaardiseren of schalen van gegevenswaarden om binnen een vooraf bepaald bereik te passen, wordt gegevensnormalisatie genoemd.
#6. Technische kenmerken
Nieuwe elementen of variabelen toevoegen aan reeds bestaande informatie, zoals het berekenen van het verschil tussen twee kolommen
#7. Afhandeling en detectie van uitschieters
Uitbijters in de gegevens vinden en deze elimineren, afdekken of anderszins wijzigen als ze van invloed kunnen zijn op de uitkomst van de analyse
#8. Tekstredactie en opschoning
Het verwijderen van extra tekens zoals witruimte of interpunctie, het tokeniseren van tekst, het veranderen in kleine letters of het verstampen/lemmatiseren van woorden zijn allemaal voorbeelden van tekstverwerking.
#9. Data transformatie
Dit is het proces van het transformeren van gegevens met behulp van rekenkunde of statistiek, bijvoorbeeld door de logaritme, vierkantswortel of exponentieel van een variabele te nemen.
Gegevens verzamelen in Python
Data-engineers, analisten en wetenschappers hebben toegang tot een duizelingwekkende reeks mogelijkheden voor echte tools en software die worden gebruikt voor data-munging.
De eenvoudigste bewerkingsactiviteiten, waaronder het vinden van typefouten, het gebruik van draaitabellen en af en toe een informatieve visualisatie en eenvoudige macro, kunnen worden uitgevoerd in algemene software zoals Excel of Tableau. Een krachtigere, flexibelere programmeertaal is echter aanzienlijk nuttiger voor alledaagse wranglers en mungers.
Python wordt vaak geprezen als de meest aanpasbare, veelgebruikte programmeertaal, en datamunging is geen uitzondering. Python maakt veel gecompliceerde klusjes om gegevens te verzamelen eenvoudiger dankzij een van de beste sets bibliotheken van derden, met name krachtige tools voor gegevensverwerking en -analyse zoals Pandas, NumPy en SciPy. Hoewel het momenteel een heel klein deel uitmaakt van het enorme Python-ecosysteem, is Pandas een van de gegevensverwerkende bibliotheken met de snelste groei en de beste ondersteuning.
Python is ook gemakkelijk te leren dan veel andere talen vanwege de eenvoudigere, meer intuïtieve opmaak en de nadruk op syntaxis die dicht bij die van de Engelse taal ligt. Bovendien zullen nieuwe beoefenaars veel baat hebben bij gebruiksscenario's voor gegevensverwerking, overal van webontwikkeling tot workflowautomatisering, dankzij de brede toepasbaarheid, rijke bibliotheken en online hulp.
De toekomst van data-munging en de cloud
De rol van bedrijfsgegevens is aanzienlijk toegenomen in alle ondernemingen en markten, grotendeels dankzij cloudcomputing en clouddatawarehouses. Het belang van snelle, aanpasbare en toch strak gecontroleerde informatie - allemaal de belangrijkste voordelen van hedendaagse clouddataplatforms - maakt de term 'datamunging' tegenwoordig van toepassing.
Self-service gegevens en analyses zijn nu veel gangbaarder en nuttiger vanwege ideeën als het datameer en NoSQL-technologieën. Mensen over de hele wereld hebben toegang tot enorme hoeveelheden onverwerkte gegevens en krijgen steeds meer het vertrouwen om deze effectief te transformeren en te analyseren. Al deze informatie moet door deze experts zelf worden opgeschoond, getransformeerd en geverifieerd.
Datamunging is nog nooit zo relevant geweest, of het nu gaat om het updaten van oude systemen zoals datawarehouses voor een betere betrouwbaarheid en beveiliging, of om gebruikers zoals datawetenschappers end-to-end aan bedrijfsinformatie te laten werken.
Gegevens verzamelen versus gegevens opschonen
De twee, data-munging en data-opschoning, zijn nog steeds totaal verschillende processen, ondanks de mogelijke overeenkomsten van de methodologieën. Terwijl gegevensruzie zich richt op het wijzigen van het formaat van de gegevens, meestal door het converteren van "ruwe" gegevens naar een ander formaat dat geschikter is voor gebruik, concentreert het opschonen van gegevens zich op het verwijderen van foutieve gegevens uit uw gegevensset. Terwijl dataruzie de data structureel gereed maakt voor modellering, verbetert datacleaning de nauwkeurigheid en integriteit van de data.
Traditioneel zou het opschonen van gegevens worden uitgevoerd voordat technieken voor gegevensverwarring werden gebruikt. Dit toont aan dat de twee geen concurrerende processen zijn, maar complementair zijn. Voorafgaand aan het modelleren moeten gegevens worden georganiseerd en opgeschoond om de waarde van inzichten te optimaliseren.
Wat is het verschil tussen datamunging en ETL?
Hoewel ETL (extraheren, transformeren, laden) een methode is voor het integreren van gegevens, is data wrangling het proces waarbij gegevens worden geëxtraheerd en omgezet in een formaat dat kan worden gebruikt. Gegevensruzie is een minder gestructureerd proces dan ETL en omvat het extraheren van onbewerkte gegevens voor toekomstige verwerking in een meer bruikbare vorm.
In Conclusie
Data-munging is het brede proces voor het omzetten van gegevens van onnauwkeurige of nutteloze vormen naar formulieren die geschikt zijn voor een bepaald gebruik. Gegevens kunnen niet worden voorbereid voor elk type stroomafwaarts verbruik zonder enige mate van manipulatie, of dit nu wordt uitgevoerd door geautomatiseerde systemen of door gespecialiseerde gebruikers.
Gerelateerde artikelen
- DATA ANALYSE BEDRIJVEN: Top Data Analytics Bedrijven van 2023
- GEGEVENSVOORVERWERKING: wat is het, de betrokken stappen en concepten?
- Wat is een databasebeheerder en hoe word je er een?
- HOE DATA SCIENTIST TE WORDEN: Stapsgewijze handleiding
Referenties
