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!
Nas interesuje jakby to przeciętne zatowarowanie i się to usuwa. Ale to jest bardzo niebezpieczne i trzeba wiedzieć, kiedy to zrobić. Natomiast nie chcę być taki, że będę wam mówił, że... O, anomalii to się nigdy nie usuwa, bo tam statystycy mówią, że nie wolno. To, co statystycy mówią, to jest oczywiście metodologicznie prawda. Natomiast my musimy pamiętać o tym, że my pracujemy naszymi rączkami na żywym systemie biznesowym, który naprawdę ma w nosie statystyczne metodologie, I próbuję jakby operować na tym, co ma, z tym, żeby podejmować w miarę racjonalne decyzje we w miarę krótkim czasie. I oczywiście nie umniejszam statystykom czy statystyce, broń Boże, nie o to mi chodzi. Chodzi mi po prostu o to, że zawsze pilnowanie idealnej książkowej metodologii nie jest możliwe w świecie biznesowym.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Podstawowe pojęcia czyszczenia danych i wprowadzenie do tematu.
Wyjaśnienie czego to jest i dlaczego jest ważne, przykłady zastosowań i zagadnienia techniczne.
Różne scenariusze i metody obsługi brakujących danych w praktyce.
Wyznaczenie i zastosowanie standardów w danych oraz normalizacja baz danych.
Metody sprawdzania poprawności danych, w tym standardowe i niestandardowe podejścia.
Zagadnienia związane z wykrywaniem anomalii i decyzją o jej usuwaniu.
Podsumowanie kluczowych punktów i konkluzje na temat czyszczenia danych.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
🟨 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!