L’Importanza della Pulizia dei Dati nella Scienza dei Dati

Pulizia dei Dati nella Scienza dei Dati

 

Nella scienza dei dati, l’accuratezza dei modelli predittivi è di vitale importanza per evitare costosi errori e assicurarsi che ogni aspetto stia funzionando al suo livello ottimale. Una volta selezionati e formattati i dati, è necessario pulirli, una fase cruciale del processo di sviluppo del modello.

In questo articolo, forniremo una panoramica sull’importanza della pulizia dei dati nella scienza dei dati, inclusa la definizione, i vantaggi, il processo di pulizia dei dati e gli strumenti comunemente utilizzati.

 

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Cosa è la Pulizia dei Dati?

 

Nella scienza dei dati, la pulizia dei dati è il processo di identificazione dei dati errati e correzione degli errori in modo che il dataset finale sia pronto per essere utilizzato. Gli errori potrebbero includere campi duplicati, formattazione errata, campi incompleti, dati irrilevanti o inaccurati e dati corrotti. 

   

In un progetto di scienza dei dati, la fase di pulizia avviene prima della validazione nel flusso di dati. Nel flusso di dati, ogni fase acquisisce input e crea output, migliorando i dati ad ogni passaggio. Il vantaggio del flusso di dati è che ogni passaggio ha uno scopo specifico ed è autonomo, il che significa che i dati vengono attentamente controllati. 

 

L’Importanza della Pulizia dei Dati nella Scienza dei Dati

 

I dati raramente arrivano in una forma pronta all’uso; infatti, si può affermare con sicurezza che i dati non sono mai perfetti. Quando raccolti da diverse fonti e ambienti reali, i dati sono destinati a contenere numerosi errori e ad adottare formati diversi. Pertanto, l’importanza della pulizia dei dati sorge per rendere i dati privi di errori, pertinenti e facilmente assimilabili dai modelli.

Quando si lavora con dataset estesi provenienti da diverse fonti, possono verificarsi errori, inclusi la duplicazione o la classificazione errata. Questi errori influenzano notevolmente l’accuratezza degli algoritmi. È importante sottolineare che la pulizia e l’organizzazione dei dati possono richiedere fino all’80% del tempo di un data scientist, evidenziando il ruolo critico che svolgono nel flusso di dati.

 

Esempi di Pulizia dei Dati

 

Ecco tre esempi di come la pulizia dei dati può correggere gli errori all’interno dei dataset. 

Formattazione dei Dati

La formattazione dei dati consiste nel trasformare i dati in un formato specifico o modificare la struttura di un dataset. Assicurare la coerenza e un dataset ben strutturato è fondamentale per evitare errori durante l’analisi dei dati. Pertanto, durante il processo di pulizia è necessario utilizzare varie tecniche per garantire una formattazione accurata dei dati. Ciò può includere la conversione dei dati categorici in valori numerici e il consolidamento di diverse fonti di dati in un unico dataset unificato.

Valori Vuoti/Mancanti

Le tecniche di pulizia dei dati svolgono un ruolo cruciale nella risoluzione di problemi come valori mancanti o vuoti nei dati. Queste tecniche prevedono l’individuazione e il completamento delle lacune nel dataset utilizzando informazioni pertinenti. Ad esempio, consideriamo il campo della posizione. Se il campo è vuoto, gli scienziati possono popolarlo con i dati di posizione media del dataset o di uno simile. Sebbene non sia perfetto, avere la posizione più probabile è preferibile a non avere alcuna informazione sulla posizione. Questo approccio garantisce un miglioramento della qualità dei dati e migliora l’affidabilità complessiva del dataset.

Identificazione degli Outlier

All’interno di un dataset, alcuni punti dati possono mancare di una connessione sostanziale con gli altri (ad esempio, in termini di valore o comportamento). Di conseguenza, durante l’analisi dei dati, questi outlier possono influire significativamente sui risultati, portando a previsioni errate e decisioni errate. Tuttavia, implementando varie tecniche di pulizia dei dati, è possibile identificare ed eliminare questi outlier, garantendo in definitiva l’integrità e la rilevanza del dataset.

 

 

I Vantaggi della Pulizia dei Dati

 

La pulizia dei dati offre una serie di vantaggi che hanno un impatto significativo sull’accuratezza, la rilevanza, l’usabilità e l’analisi dei dati. 

• Accuratezza – Utilizzando strumenti e tecniche di pulizia dei dati, si riducono significativamente gli errori e le imprecisioni contenute in un dataset. Questo è importante per l’analisi dei dati, contribuendo a creare modelli in grado di fare previsioni accurate.
• Usabilità – Una volta puliti e correttamente formattati, i dati possono essere applicati a diversi casi d’uso, rendendoli molto più accessibili per essere utilizzati in diversi tipi di progetti.
• Analisi – I dati puliti rendono la fase di analisi molto più efficace, consentendo agli analisti di ottenere maggiori approfondimenti e fornire risultati più affidabili.
• Efficiente Archiviazione dei Dati – Eliminando dati non necessari e duplicati, si riducono i costi di archiviazione poiché è necessario conservare solo dati rilevanti e di valore, che sia su un server in sede o su un data warehouse cloud.
• Governance – La pulizia dei dati può aiutare le organizzazioni a conformarsi a regolamenti e normative rigorose sulla privacy dei dati, proteggendo la privacy delle persone e evitando eventuali sanzioni. Negli ultimi mesi sono state emanate molte leggi sulla conformità dei dati. Un esempio è la recente legge sulla privacy dei consumatori del Texas (TDPSA), che vieta determinate pratiche di raccolta dati personali dei clienti che non siano ragionevolmente necessarie per lo scopo della raccolta.

 

Il Processo di Pulizia dei Dati: 8 Passaggi

 

La fase di pulizia dei dati del flusso di dati è composta da otto comuni passaggi:

• La rimozione dei duplicati
• La rimozione dei dati non rilevanti
• La standardizzazione della capitalizzazione
• La conversione del tipo di dato
• La gestione degli outlier
• La correzione degli errori
• La traduzione del linguaggio
• La gestione dei valori mancanti

 

1. La Rimozione dei Duplicati

 

I grandi dataset che utilizzano più fonti di dati sono molto probabili che abbiano errori, inclusi i duplicati, soprattutto quando le nuove voci non sono state sottoposte a controlli di qualità. I dati duplicati sono ridondanti e consumano spazio di archiviazione superfluo, rendendo necessaria la pulizia dei dati per migliorare l’efficienza. Esempi comuni di dati duplicati includono indirizzi email e numeri di telefono ripetitivi.

 

2. La Rimozione dei Dati Non Rilevanti

 

Per ottimizzare un dataset, è fondamentale rimuovere i campi dati non rilevanti. Ciò permetterà un processo di modellazione più veloce e consentirà un approccio più mirato per raggiungere obiettivi specifici. Durante la fase di pulizia dei dati, tutti i dati che non si allineano con l’ambito del progetto verranno eliminati, mantenendo solo le informazioni necessarie per adempiere al compito.

 

3. La Standardizzazione della Capitalizzazione

 

La standardizzazione del testo nei dataset è fondamentale per garantire la coerenza e agevolare l’analisi. La correzione della capitalizzazione è particolarmente importante, in quanto impedisce la creazione di categorie false che potrebbero portare a dati disordinati e confusi.

 

4. La Conversione del Tipo di Dato

 

Quando si lavora con dati CSV utilizzando Python per manipolarli, gli analisti spesso si affidano a Pandas, la libreria di analisi dati di riferimento. Tuttavia, ci sono casi in cui Pandas non è efficace nel trattamento dei tipi di dati. Per garantire una conversione accurata dei dati, gli analisti utilizzano tecniche di pulizia. Ciò assicura che i dati corretti siano facilmente identificabili quando applicati a progetti reali.

 

5. La Gestione degli Outlier

 

Un outlier è un punto dati che manca di rilevanza rispetto agli altri punti, deviandosi significativamente dal contesto complessivo del dataset. Sebbene gli outlier possano occasionalmente offrire spunti interessanti, sono generalmente considerati errori da rimuovere.

 

6. La Correzione degli Errori

 

Garantire l’efficacia di un modello è fondamentale e correggere gli errori prima della fase di analisi dei dati è essenziale. Tali errori derivano spesso da inserimenti manuali di dati senza procedure di controllo adeguate. Esempi includono numeri di telefono con cifre errate, indirizzi email senza il simbolo “@” o feedback degli utenti non punteggiati.

 

7. La Traduzione del Linguaggio

 

I dataset possono essere raccolti da varie fonti scritti in lingue diverse. Tuttavia, quando si utilizzano tali dati per la traduzione automatica, gli strumenti di valutazione si basano tipicamente su modelli di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) monolingue, che possono gestire solo una lingua alla volta. Fortunatamente, durante la fase di pulizia dei dati, gli strumenti di intelligenza artificiale possono intervenire convertendo tutti i dati in un unico linguaggio. Ciò garantisce maggiore coerenza e compatibilità durante il processo di traduzione.

 

8. La Gestione dei Valori Mancanti

 

Uno degli ultimi passaggi nella pulizia dei dati consiste nel gestire i valori mancanti. Ciò può essere ottenuto sia rimuovendo i record che presentano valori mancanti, sia utilizzando tecniche statistiche per riempire le lacune. Una comprensione approfondita del dataset è fondamentale per prendere queste decisioni.

 

Sommario

 

L’importanza della pulizia dei dati nella scienza dei dati non può mai essere sottovalutata, in quanto può avere un impatto significativo sull’accuratezza e sul successo complessivo di un modello dati. Con una pulizia dei dati accurata, la fase di analisi dei dati è più probabile che produca risultati errati e previsioni incorrette.

Gli errori comuni che devono essere corretti durante la fase di pulizia dei dati sono dati duplicati, valori mancanti, dati non rilevanti, outlier e la conversione di tipi di dati o lingue multiple in una forma unificata.    Nahla Davies è una sviluppatrice di software e scrittrice tecnica. Prima di dedicarsi completamente alla scrittura tecnica, ha gestito – tra altre cose interessanti – il ruolo di programmatrice principale presso un’organizzazione di branding esperienziale nell’Inc. 5000 i cui clienti includono Samsung, Time Warner, Netflix e Sony.