Mentionsy

KajoData - Analiza danych dla każdego
KajoData - Analiza danych dla każdego
18.11.2024 16:30

DATA CLEANING - PODSTAWY | Jak Data Analyst czyści dane? | KajoData Podcast

🟨 https://kajodata.com/space/

🟦 https://kajodata.com/kursy/


Czyszczenie danych – brzmi jak coś nudnego, prawda? Ale w tym odcinku pokazuję, że to właśnie ta żmudna praca za kulisami pozwala na tworzenie świetnych analiz i podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Opowiadam o pięciu najważniejszych etapach czyszczenia danych, które sprawiają, że tabele i bazy danych stają się klarowne i użyteczne. Jeśli planujesz wejść w świat analityki danych, to absolutnie musisz wiedzieć, co kryje się za hasłem „wywóz śmieci” z tabel!


Od identyfikacji duplikatów, przez radzenie sobie z brakującymi wartościami, aż po normalizację i wykrywanie anomalii – każdy etap to mini zagadka, którą trzeba rozwiązać, aby dane nabrały sensu. W odcinku tłumaczę, na czym polegają te procesy, podaję przykłady z życia analityka i pokazuję, jak przekształcić bałagan w dobrze poukładaną bazę danych. Czyszczenie danych to nie tylko techniczne wyzwania, ale też umiejętność detektywistycznego myślenia i współpracy z innymi zespołami.


Jeśli zastanawiasz się, czy analityka danych to coś dla Ciebie, spróbuj swoich sił w tym „brudnym” elemencie pracy analityka. A może właśnie w tym znajdziesz frajdę? Detektyw danych to ktoś, kto wyłapuje błędy, poprawia nieścisłości i zamienia bałagan w czystą wartość. Daj znać w komentarzu, co najbardziej interesuje Cię w pracy analityka danych!

Rozdziały (7)

1. Wprowadzenie i definicja czyszczenia danych

Podstawowe pojęcia czyszczenia danych i wprowadzenie do tematu.

2. Usuwanie duplikatów

Wyjaśnienie czego to jest i dlaczego jest ważne, przykłady zastosowań i zagadnienia techniczne.

3. Radzenie sobie z brakującymi wartościami

Różne scenariusze i metody obsługi brakujących danych w praktyce.

4. Standardyzacja i normalizacja danych

Wyznaczenie i zastosowanie standardów w danych oraz normalizacja baz danych.

5. Sprawdzanie poprawności danych

Metody sprawdzania poprawności danych, w tym standardowe i niestandardowe podejścia.

6. Wykrywanie i usuwanie anomalii

Zagadnienia związane z wykrywaniem anomalii i decyzją o jej usuwaniu.

7. Podsumowanie i zakończenie

Podsumowanie kluczowych punktów i konkluzje na temat czyszczenia danych.

Szukaj w treści odcinka

Znaleziono 1 wynik dla "Philly"

Miasto Filadelfia w Stanach Zjednoczonych, gdzie też Amerykanie to piszą na różne sposoby, myjąc sterówki, skracając do Philly i tak dalej, więc to się bardzo często pojawia.