Ecco una rottura di ciò che implica:
* Pulizia dei dati: Questo è un termine più ampio che comprende tutte le attività relative al miglioramento della qualità dei dati, compresa l'identificazione e la correzione degli errori, la rimozione di duplicati, la standardizzazione dei formati e la gestione di valori mancanti.
* Scrubbing dei dati: Questo è un tipo specifico di pulizia dei dati che si concentra sulla rimozione di punti dati non validi o indesiderati. Ciò comporta spesso l'identificazione e la correzione di errori come errori di battitura, date errate o formattazione incoerente.
Entrambi i termini sono usati in modo intercambiabile, ma la "pulizia dei dati" è un termine più generale mentre "lavarsi i dati" sottolinea la rimozione di dati indesiderati.
Ecco alcune tecniche comuni utilizzate nella pulizia e nella lavaggio dei dati:
* Convalida dei dati: Controllare i dati rispetto alle regole predefinite e identificare gli errori.
* Imputazione dei dati: Compilare valori mancanti in base ai dati esistenti o all'utilizzo di metodi statistici.
* Trasformazione dei dati: Convertire i dati in un formato standardizzato o applicare operazioni matematiche.
* De-duplicazione dei dati: Rimozione di record duplicati.
* Standardizzazione dei dati: Garantire coerenza nella formattazione dei dati, unità e altri aspetti.
L'obiettivo della pulizia e della lavaggio dei dati è migliorare la qualità dei dati, rendendolo più affidabile e utilizzabile per l'analisi, il processo decisionale e altri scopi.
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