Processen för att ta bort fel och inkonsekvenser från data kallas
datarengöring eller
Data Scrubbing .
Här är en uppdelning av vad det innebär:
* Rengöring av data: Detta är en bredare term som omfattar alla aktiviteter relaterade till att förbättra kvaliteten på data, inklusive att identifiera och korrigera fel, ta bort duplikat, standardisera format och hantera saknade värden.
* Data Scrubbing: Detta är en specifik typ av datarengöring som fokuserar på att ta bort ogiltiga eller oönskade datapunkter. Detta innebär ofta att identifiera och korrigera fel som skrivfel, felaktiga datum eller inkonsekvent formatering.
Båda termerna används utbytbart, men "datarengöring" är en mer allmän term medan "dataskrubbning" betonar borttagandet av oönskade data.
Här är några vanliga tekniker som används vid datarengöring och skrubba:
* Datavalidering: Kontrollera data mot fördefinierade regler och identifiera fel.
* Data Imputation: Fyllning av saknade värden baserade på befintliga data eller med hjälp av statistiska metoder.
* Datatransformation: Konvertera data till ett standardiserat format eller tillämpa matematiska operationer.
* Data-duplicering: Ta bort duplikatposter.
* Datastandardisering: Säkerställa konsistens i dataformatering, enheter och andra aspekter.
Målet med datastrengöring och skrubba är att förbättra datakvaliteten, vilket gör det mer pålitligt och användbart för analys, beslutsfattande och andra ändamål.
