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!
Jest początkowo jakiś format daty, a tak naprawdę się okazuje, że to jest w ogóle po prostu format tekstowy i tam na przykład jest na początku rok, a później jest miesiąc z literami, a później jest miesiąc z cyframi, później roku w ogóle nie ma. 10 tysięcy różnych sposobów zapisania tego. Więc to też jest coś, na co trzeba zwrócić uwagę. Natomiast to już polega na takim przyjrzeniu się tym danym, ich poprawności, czy one mają sens. Tutaj jest swoją drogą to, o czym wspomniałem we wstępie, czyli o tym, że trzeba pogadać z ludźmi, jak te dane mają wyglądać, bo coś może nam się wydawać niepoprawne, a może w jakimś sensie poprawne jest, tylko my trochę nie wiemy, jak z tym pracować. Hej, sorry, że wbijam się w temat, ale chciałem tylko przypomnieć, że na mojej stronie kajodata.com znajdziesz dostęp do społeczności i platformy dla analityków danych, gdzie jest mnóstwo świetnych materiałów i pełne wersje kursów z Excela, SQL, Pythona i Tableau, a także webinary z Power BI, więc gorąco zachęcam kajodata.com.
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!