Was sind die Best Practices für die Datenbereinigung und -aufbereitung vor der Analyse?

1 Grundlegendes zu Ihren Daten

Bevor Sie mit der Bereinigung und Aufbereitung Ihrer Daten beginnen, müssen Sie verstehen, welche Art von Daten Sie haben, woher sie stammen, wie sie gesammelt wurden und was sie darstellen. Auf diese Weise können Sie potenzielle Probleme identifizieren, z. B. fehlende Werte, Duplikate, Tippfehler, Ausreißer oder ungenaue Messungen. Sie sollten auch die Metadaten überprüfen, z. B. den Datentyp, das Format und die Beschreibung der einzelnen Variablen oder Spalten in Ihrem Dataset. Sie können Tools wie Excel, R oder Python verwenden, um Ihre Daten zu untersuchen und zusammenzufassen und beschreibende Statistiken und Visualisierungen zu erstellen, um ein Gefühl für die Verteilung und die Muster zu bekommen.

2 Definieren Sie Ihre Ziele

Ein weiterer wichtiger Schritt vor der Bereinigung und Aufbereitung Ihrer Daten ist die Definition Ihrer Ziele für die Analyse. Was sind die Fragen, die Sie beantworten möchten, die Hypothesen, die Sie testen möchten, oder die Erkenntnisse, die Sie generieren möchten? Auf diese Weise können Sie feststellen, welche Art von Daten Sie benötigen, wie viele Daten Sie benötigen und wie Sie die Qualität und Relevanz Ihrer Daten messen können. Sie sollten auch die ethischen und rechtlichen Auswirkungen Ihrer Analyse berücksichtigen, wie z. B. die Privatsphäre und Zustimmung der betroffenen Personen, die potenziellen Verzerrungen und Schäden der Daten sowie die Einhaltung der einschlägigen Normen und Vorschriften.

3 Bereinigen Sie Ihre Daten

Sobald Sie ein klares Verständnis Ihrer Daten und Ihrer Ziele haben, können Sie mit der Bereinigung Ihrer Daten beginnen. Dazu gehört das Erkennen und Beheben von Fehlern, Inkonsistenzen und Ausreißern in Ihren Daten. Fehlende Werte sollten je nach Ursache und Ausmaß des Fehlens und den Auswirkungen auf die Analyse durch Löschen, Imputation oder Ignorieren behandelt werden. Sie sollten dokumentieren, wie Sie mit fehlenden Werten umgehen, und die Gültigkeit Ihrer Ergebnisse überprüfen. Duplikate können gelöscht, zusammengeführt oder beibehalten werden, abhängig von der Quelle und Bedeutung der Duplizierung und den Auswirkungen auf Ihre Analyse. Tippfehler können korrigiert, gelöscht oder beibehalten werden, abhängig von der Häufigkeit und Schwere der Tippfehler und den Auswirkungen auf Ihre Analyse. Ausreißer können je nach Ursache und Bedeutung der Ausreißer und dem Einfluss auf Ihre Analyse gelöscht, angepasst oder beibehalten werden. Um dies erfolgreich zu tun, sollten Sie Tools wie Rechtschreibprüfungen, Regex, Fuzzy-Matching, Boxplots, Histogramme oder Z-Scores verwenden, um Ausreißer zu erkennen und zu untersuchen. Darüber hinaus ist es wichtig zu dokumentieren, wie Sie mit jeder Situation umgehen.

4 Bereiten Sie Ihre Daten vor

Nachdem Sie Ihre Daten bereinigt haben, können Sie sie für die Analyse vorbereiten, indem Sie sie transformieren, filtern und aggregieren. Die Transformation kann das Normalisieren, Standardisieren oder Skalieren der Daten umfassen, je nach Bereich und Varianz der Daten. Sie sollten dokumentieren, wie Sie Ihre Daten mit Tools wie Min-Max-, Z-Score- oder Log-Transformationen transformieren. Das Filtern umfasst das Auswählen, Ausschließen oder Gruppieren der Daten basierend auf Relevanz und Wichtigkeit. Verwenden Sie Abfragen, Filter oder Teilmengen, um die Daten auszuwählen, die Sie analysieren möchten, und dokumentieren Sie, wie Sie Ihre Daten filtern. Schließlich kann die Aggregation das Zusammenfassen, Kombinieren oder Teilen der Daten je nach Ebene und Granularität der Daten umfassen. Erstellen Sie neue Variablen oder Tabellen mit Pivot-Tabellen, Verknüpfungen oder Teilungen und dokumentieren Sie, wie Sie Ihre Daten aggregieren.

5 Validieren Sie Ihre Daten

Der letzte Schritt vor der Analyse besteht darin, Ihre Daten zu validieren. Dazu gehört die Überprüfung und Verifizierung, ob Ihre Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind und Ihren Erwartungen und Annahmen entsprechen. Sie sollten Tools wie Qualitätsprüfungen, Tests oder Audits verwenden, um Ihre Daten zu bewerten und mit anderen Quellen oder Standards zu vergleichen. Sie sollten auch Ihren Datenbereinigungs- und -aufbereitungsprozess dokumentieren und alle Probleme oder Einschränkungen melden, die sich auf Ihre Analyse auswirken können.

Die Bereinigung und Aufbereitung von Daten ist für jede Analyse von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Bibliotheksdiensten, in denen die Informationsbeschaffung und -analyse Schlüsselkompetenzen sind. Wenn Sie diese Best Practices befolgen, können Sie die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Daten verbessern und Ihre Analyseergebnisse und -erkenntnisse verbessern.