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!
10 tysięcy możliwości. Można wpisać, nie wiem, Legia Pany, tak? I też pewnie przejdzie. I później jest problem, bo na przykład w danych my widzimy te wszystkie rzeczy. Zakładaliśmy, założylibyśmy sobie, że wszystkie te zamówienia powinny podpaść pod Warszawę, a nie podpadną, bo Warszawa została napisana na 10 tysięcy różnych sposobów. I takim popularnym przykładem jest... 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. A drugi problem to jest na przykład to, że w danych nie wymusza się pewnego rodzaju poprawności, czyli nie mamy czegoś takiego, że my w jakimś sensie wymagamy od użytkownika czy od tego, kto te dane tworzy, żeby podawał je zawsze tak samo.
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!