Данные врут! Что делать? Путешествие в мир Data-инсайтов

😱 Данные врут! Что делать? Путешествие в мир Data-инсайтов (5 шагов к правде!)

Представьте: вы готовите самый важный отчет в своей карьере… А данные врут! Пропуски, дубликаты, аномалии… Кажется, что все против вас!

Не отчаивайтесь! Аналитика данных - это не просто работа, это настоящее приключение! И у каждого путешественника есть свой маршрут.

1. Диагностика:
“Что болит, доктор?”
Знаете, как бывает? Клиент говорит: “У нас идеальные данные!”. А ты открываешь и видишь… Чего там только нет! Пропуски, дубликаты, аномалии… Это как искать иголку в стоге сена, но иголка - это еще и магнит, который притягивает весь мусор!

Искать “иголку” – настоящее искусство!
Однажды в CRM произошел сбой, и ID менеджеров начали записываться с ошибкой. В итоге, все продажи Арсения приписали какому-то роботу! Арсений был в ярости: “Я месяц пахал, а теперь останусь без премии?!”. Пришлось подключать тяжелую артиллерию в виде SQL-запросов и спасать ситуацию.

Что искать (и как это выглядит на практике)?:
* Пропуски: Например, нет номера телефона клиента. Как узнать, кому звонить?

* Дубликаты: Один и тот же заказ продублирован в системе. Как понять, какой верный?

* Аномалии: Сумма заказа - 1 млн. рублей. Это ошибка или действительно кто-то купил все товары разом?

* Очепятки Опечатки: Вместо “ул. Ленина” написано “ул. Лениина”. Как построить отчёт по улицам?

* Несоответствие форматов: Дата в формате “ДД.ММ.ГГГГ” вместо “ГГГГ-ММ-ДД”. Как правильно отсортировать по дате?

Инструменты: Excel, SQL, Python (Pandas), BI-системы. (Но главное - ваша смекалка!)

___

2. Чистка данных: “Генеральная уборка”: Выкидываем весь мусор, исправляем ошибки, приводим данные в порядок. Без этого не взлетит ни одна модель!

3. Обогащение данных: “Добавляем контекст”: Соединяем разрозненные кусочки информации в единую картину. Например, объединяем данные о продажах с данными о маркетинговых кампаниях.

4. Агрегация данных: “Собираем пазл”: Суммируем, группируем, вычисляем ключевые показатели. Превращаем разрозненные данные в понятные и полезные инсайты.

5. Проверка качества: “Доверяй, но проверяй”: Убеждаемся, что результаты достоверны и не содержат ошибок. Помните: мусор на входе = мусор на выходе!

Каждый этап важен. Пропустишь один – и результат будет далёк от идеала.

В следующих постах я подробно разберу каждый из этих этапов и поделюсь подходами решениями.