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# Einführung
Probleme mit der Datenqualität gibt es überall. Fehlende Werte, wo keine sein sollten. Datumsangaben im falschen Format. Doppelte Datensätze, die durchgehen. Ausreißer, die Ihre Analyse verzerren. Textfelder mit inkonsistenter Groß- und Kleinschreibung und unterschiedlichen Schreibweisen. Diese Probleme können Ihre Analysen und Pipelines beeinträchtigen und häufig zu falschen Geschäftsentscheidungen führen.
Die manuelle Datenvalidierung ist mühsam. Sie müssen in mehreren Datensätzen wiederholt nach denselben Problemen suchen, und es ist leicht, subtile Probleme zu übersehen. In diesem Artikel werden fünf praktische Python-Skripte behandelt, die die häufigsten Probleme mit der Datenqualität lösen.
# 1. Analyse fehlender Daten
// Der Schmerzpunkt
Sie erhalten einen Datensatz, der vollständige Datensätze erwartet, in dem sich jedoch verstreut leere Zellen, Nullwerte, leere Zeichenfolgen und Platzhaltertext wie „N/A“ oder „Unbekannt“ befinden. Einige Spalten sind größtenteils leer, andere weisen nur wenige Lücken auf. Sie müssen das Ausmaß des Issues verstehen, bevor Sie es beheben können.
// Was das Skript macht
Durchsucht Datensätze umfassend nach fehlenden Daten in allen Formen. Identifiziert fehlende Muster (zufällig oder systematisch), berechnet Vollständigkeitswerte für jede Spalte und markiert Spalten mit übermäßig vielen fehlenden Daten. Außerdem werden visuelle Berichte erstellt, die zeigen, wo Ihre Datenlücken bestehen.
// Wie es funktioniert
Das Skript liest Daten aus CSV-, Excel- oder JSON-Dateien und erkennt verschiedene Darstellungen fehlender Werte wie „Keine“, „NaN“, leere Zeichenfolgen und häufige Platzhalter. Anschließend berechnet es die Prozentsätze fehlender Daten nach Spalte und Zeile und identifiziert Korrelationen zwischen fehlenden Werten über Spalten hinweg. Schließlich werden sowohl zusammenfassende Statistiken als auch detaillierte Berichte mit Empfehlungen für den Umgang mit jeder Artwork von Fehlen erstellt.
⏩ Holen Sie sich das fehlende Datenanalyseskript
# 2. Datentypen validieren
// Der Schmerzpunkt
Ihr Datensatz soll über numerische IDs verfügen, bei einigen handelt es sich jedoch um Textual content. Datumsfelder enthalten Datumsangaben, Uhrzeiten oder manchmal auch nur zufällige Zeichenfolgen. E-Mail-Adressen in der E-Mail-Spalte, mit Ausnahme von Feldern, die keine gültigen E-Mails sind. Solche Typinkonsistenzen führen zum Absturz von Skripten oder zu falschen Berechnungen.
// Was das Skript macht
Überprüft, ob jede Spalte den erwarteten Datentyp enthält. Überprüft numerische Spalten auf nicht numerische Werte, Datumsspalten auf ungültige Daten, E-Mail- und URL-Spalten auf korrekte Formatierung und kategoriale Spalten auf unerwartete Werte. Das Skript stellt außerdem detaillierte Berichte zu Typverletzungen mit Zeilennummern und Beispielen bereit.
// Wie es funktioniert
Das Skript akzeptiert eine Schemadefinition, die erwartete Typen für jede Spalte angibt, verwendet Regex-Muster und Validierungsbibliotheken, um die Formatkonformität zu überprüfen, identifiziert und meldet Zeilen, die Typerwartungen verletzen, berechnet Verletzungsraten professional Spalte und schlägt geeignete Datentypkonvertierungen oder Bereinigungsschritte vor.
⏩ Holen Sie sich das Datentyp-Validierungsskript
# 3. Erkennen doppelter Datensätze
// Der Schmerzpunkt
Ihre Datenbank sollte über eindeutige Datensätze verfügen, es werden jedoch immer wieder doppelte Einträge angezeigt. Manchmal handelt es sich um exakte Duplikate, manchmal stimmen nur wenige Felder überein. Möglicherweise handelt es sich um denselben Kunden mit leicht unterschiedlicher Schreibweise seines Namens oder um Transaktionen, die versehentlich zweimal übermittelt wurden. Diese manuell zu finden ist eine große Herausforderung.
// Was das Skript macht
Identifiziert doppelte und nahezu doppelte Datensätze mithilfe mehrerer Erkennungsstrategien. Findet exakte Übereinstimmungen, Fuzzy-Übereinstimmungen basierend auf Ähnlichkeitsschwellenwerten und Duplikate innerhalb bestimmter Spaltenkombinationen. Gruppiert ähnliche Datensätze und berechnet Konfidenzwerte für potenzielle Übereinstimmungen.
// Wie es funktioniert
Das Skript verwendet Hash-basierte exakte Übereinstimmung für perfekte Duplikate und wendet Fuzzy-String-Matching-Algorithmen an Levenshtein-Distanz für Beinahe-Duplikate, ermöglicht die Angabe von Schlüsselspalten für den teilweisen Abgleich, generiert Duplikat-Cluster mit Ähnlichkeitswerten und exportiert detaillierte Berichte, die alle potenziellen Duplikate mit Empfehlungen zur Deduplizierung zeigen.
⏩ Holen Sie sich das Skript zur Erkennung doppelter Datensätze
# 4. Ausreißer erkennen
// Der Schmerzpunkt
Ihre Analyseergebnisse sehen falsch aus. Sie stöbern nach und stellen fest, dass jemand 999 für das Alter eingegeben hat, ein Transaktionsbetrag negativ ist, obwohl er positiv sein sollte, oder ein Messwert drei Größenordnungen größer ist als der Relaxation. Ausreißer verzerren Statistiken, brechen Modelle und sind in großen Datensätzen oft schwer zu identifizieren.
// Was das Skript macht
Erkennt automatisch statistische Ausreißer mithilfe mehrerer Methoden. Wendet die Z-Rating-Analyse, die IQR- oder Interquartilbereichsmethode und domänenspezifische Regeln an. Identifiziert Extremwerte, unmögliche Werte und Werte, die außerhalb der erwarteten Bereiche liegen. Bietet Kontext für jeden Ausreißer und gibt Hinweise darauf, ob es sich wahrscheinlich um einen Fehler oder einen legitimen Extremwert handelt.
// Wie es funktioniert
Das Skript analysiert numerische Spalten mithilfe konfigurierbarer statistischer Schwellenwerte, wendet domänenspezifische Validierungsregeln an, visualisiert Verteilungen mit hervorgehobenen Ausreißern, berechnet Ausreißerbewertungen und Konfidenzniveaus und generiert priorisierte Berichte, in denen die wahrscheinlichsten Datenfehler zuerst gekennzeichnet werden.
⏩ Holen Sie sich das Skript zur Ausreißererkennung
# 5. Überprüfung der feldübergreifenden Konsistenz
// Der Schmerzpunkt
Einzelne Felder sehen intestine aus, aber die Beziehungen zwischen den Feldern sind unterbrochen. Startdaten nach Enddaten. Lieferadressen in anderen Ländern als der Ländercode der Rechnungsadresse. Untergeordnete Datensätze ohne entsprechende übergeordnete Datensätze. Bestellsummen, die nicht mit der Summe der Einzelposten übereinstimmen. Diese logischen Inkonsistenzen sind schwerer zu erkennen, aber genauso schädlich.
// Was das Skript macht
Validiert logische Beziehungen zwischen Feldern basierend auf Geschäftsregeln. Überprüft zeitliche Konsistenz, referenzielle Integrität, mathematische Beziehungen und benutzerdefinierte Geschäftslogik. Kennzeichnet Verstöße mit spezifischen Particulars darüber, was inkonsistent ist.
// Wie es funktioniert
Das Skript akzeptiert eine Regeldefinitionsdatei, die die zu validierenden Beziehungen angibt, wertet bedingte Logik und feldübergreifende Vergleiche aus, führt Suchvorgänge zur Überprüfung der referenziellen Integrität durch, berechnet abgeleitete Werte und vergleicht sie mit gespeicherten Werten und erstellt detaillierte Verstoßberichte mit Zeilenverweisen und spezifischen Regelfehlern.
⏩ Holen Sie sich das Skript zur feldübergreifenden Konsistenzprüfung
# Zusammenfassung
Diese fünf Skripte helfen Ihnen, Probleme mit der Datenqualität frühzeitig zu erkennen, bevor sie Ihre Analyse oder Systeme beeinträchtigen. Die Datenvalidierung sollte automatisch, umfassend und schnell erfolgen, und diese Skripte helfen dabei.
Wie additionally fangen Sie an? Laden Sie das Skript herunter, das Ihr größtes Downside bei der Datenqualität behebt, und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten. Konfigurieren Sie als Nächstes Validierungsregeln für Ihre spezifischen Daten und führen Sie sie auf einem Beispieldatensatz aus, um die Einrichtung zu überprüfen. Integrieren Sie es dann in Ihre Datenpipeline, um Probleme automatisch zu erkennen
Saubere Daten sind die Grundlage für alles andere. Beginnen Sie mit der systematischen Validierung, und Sie werden weniger Zeit mit der Behebung von Problemen verbringen. Viel Spaß beim Validieren!
Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Neighborhood zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.