Sql для анализа данных

Управление качеством данных: как его реализовать и как оно работает

Замкнутый круг управления качеством данных.

1. Определение влияния плохих данных на показатели при помощи оценки качества данных

сверху внизснизу вверхсверху внизснизу вверхпрофилирование данныхпрофилировании данных

Исследование структуры (структурный анализ) используется для того, чтобы проверить, целостны ли данные и правильно ли они форматированы. Один из способов изучения структуры записей данных — сопоставление паттернов. Также для проверки валидности данных аналитики могут проверять статистику в данных, например, минимальные и максимальные значения, медианные и средние значения или стандартные отклонения.
Исследование содержимого подразумевает изучение отдельных записей данных в базе данных для выявления нулевых или неверных (неверно форматированных) значений.
Исследование взаимосвязей заключается в понимании взаимосвязей между массивами данных, записями данных, полями или ячейками баз данных. Исследование взаимосвязей начинается с изучения метаданных. Этот анализ позволяет выявлять и устранять такие проблемы, как дубликаты, которые могут возникать в несогласованных массивах данных.

2. Определение правил и метрик обеспечения качества данных

«Результаты эмпирического анализа выявляют типы измерений, которые можно использовать для оценки уровня качества данных в контексте конкретного бизнеса»The Practitioner’s Guide to Data Quality Improvementпороговые значения приемлемости

Стандарты данныхСтандарты управления метаданными.

Бизнес-стандарты – использование бизнес-терминологии и определений в различных контекстах бизнеса, применение акронимов; параметры уровней безопасности данных и конфиденциальности.
Технические стандарты – структура, формат и правила хранения данных (например, формат и размер для индексов, таблиц и столбцов в базах данных, моделях данных)
Операционные стандарты – правила использования метаданных, описывающих события и объекты в процессе ETL (например, дата загрузки в ETL, дата обновления, показатель уровня достоверности)

Правила валидации данных.приводит рекомендации

5. Мониторинг и исправление данных

подготовки данных

Анализ первопричин – выявление источника ошибочных данных, причин возникновения ошибок, изолирование факторов, влияющих на эту проблему, и поиск решения.
Парсинг и стандартизация – сопоставление записей в таблицах баз данных с заданными паттернами, грамматикой и репрезентациями для выявления ошибочных значений данных или значений в ошибочных полях с последующим их форматированием. Например, аналитик качества данных может стандартизировать значения из разных систем измерения (фунты и килограммы), географические аббревиатуры записей (CA и US-CA).
Сопоставление – выявление одинаковых или схожих сущностей в массиве данных и объединение их в одну. Сопоставление данных связано с решением проблемы подобия и связыванием записей. Можно использовать методику объединения массивов данных, после чего данные из нескольких источников интегрируются в одну конечную точку (процесс ETL). Решение проблемы подобия в массивах, содержащих записи об отдельных людях, позволяет создать единое описание клиента. При связывании записей обрабатываются записи, которые могут или не могут относиться к одному элементу (например, ключу базы данных, номеру социального страхования, URL) и которые могут отличаться из-за формата записей, места хранения, стиля или предпочтений куратора.
Совершенствование – добавление новых данных из внутренних и внешних источников.
Мониторинг – оценка данных с заданными интервалами для гарантии того, то они хорошо выполняют свои задачи.

Развертывание (деплой)

Это финальный шаг процесса анализа, задача которого — предоставить результаты, то есть выводы анализа. В процессе развертывания бизнес-среды анализ является выгодой, которую получит клиент, заказавший анализ. В технической или научной средах результат выдает конструкционные решения или научные публикации.

Есть несколько способов развертывания результатов анализа данных или майнинга данных. Обычно развертывание состоит из написания отчета для руководства или клиента. Этот документ концептуально описывает полученные результаты. Он должен быть направлен руководству, которое будет принимать решения. Затем оно использует выводы на практике.

Результаты анализа;
Развертывание решения;
Анализ рисков;
Измерения влияния на бизнес.

Когда результаты проекта включают генерацию предсказательных моделей, они могут быть использованы в качестве отдельных приложений или встроены в ПО.

Данные – это…

Данные – фундамент, на котором базируется компания с управлением на основе данных. Информация – это абстрактное понятие. Фиксированного определения у него нет. Происходит от латинского informatio – «разъяснения».

Можно рассматривать соответствующее понятие как сведения, представленные в той или иной форме:

письменной;
устной;
знаковой;
электронной.

Информация бывает разного типа. Этот момент необходимо учитывать до проведения анализа имеющихся материалов.

Виды информации

Перед рассмотрением качества данных, стоит изучить существующие виды информации. Классификация в выбранном направлении зависит от способа восприятия, области образования, а также значения и формы представления.

Можно условно поделить информацию по:

Восприятию. Сюда относят визуальные, аудиальные, тактильные, вкусовые и обонятельные формы.
Области возникновения: элементарные, социальные, биологические данные.
Форме представления и фиксации (хранения). К соответствующей категории можно отнести текстовую, графическую, машинную, числовую и звуковую формы.
Предназначению: массовую, специальную, социальную, статистическую, специальную информацию.

Способов разделения материалов много. Предложенная классификация – самая распространенная. Она поможет в общих чертах понять, с чем предстоит иметь дело в том или ином случае.

Действия над данными

Изучение качества данных невозможно без полноценного понимания операций, совершаемых над собранными материалами. К соответствующий действиям относят:

Сбор и накапливание. Помогает обеспечивать полноту данных, а также их достоверность и актуальность.
Фильтрацию. Процесс, характеризующий отсеивание ненужных данных.
Защиту. Операция, которая характеризует комплекс мероприятий, нацеленных на предотвращение потери, корректировки и взлома.

Также все собранные сведения можно преобразовывать. А именно – изменять форму представления. Пример – текст может быть напечатан на компьютере, озвучен или изображен таблицей/диаграммой.

Уровни работы с данными

Слой доступа к данным, который удобно использовать из языков программирования;
Слой хранения. Это отдельный слой, потому что обычно хранить данные удобно другими способами, чем использовать: эффективно по памяти, выравнивать, складывать на диск. Это к вопросу о schemaless: схема, которая удобна для хранения, не удобна для доступа.
«Железо» — слой, где лежат данные, причем там они организованы еще третьим способом, потому что дисками управляет операционная система, и общаются они только через драйвер. В этот уровень мы не будем сильно вникать.

Для слоя доступатребования

Универсальность, чтобы возможно было с помощью любой технологии запрашивать данные.
Оптимальность этого запроса. Метод доступа должен быть такой, чтобы хорошо и удобно доставать данные из базы.
Параллелизм, потому что сейчас все масштабируются, разные серверы одновременно обращаются к базу за одними и теми же данными. Надо сделать так, чтобы максимально использовать преимущества параллелизма и быстрее обрабатывать данные таким способом.

Для слоя храненияизначального параллелизманадежноДля «железа»доступ к даннымSQLSQL не нуженSQL опять возвращаетсяВся математика оптимизации завязана вокруг реляционной алгебрыВ слое храненияДля «железа»

Информационная база исследования: пример

Чтобы вам было проще писать информационную базу своего исследования, изучайте готовые примеры. Мы подготовили несколько образцов для курсовых и дипломных разных дисциплин:

Информационная база исследования в курсовой работе: примеры

Для курсовой по юриспруденции:

Информационную базу исследования составили:

законодательные и нормативные акты;
инструкции, существующие на предприятиях пищевой промышленности, которые регламентируют приём на работу и документальное оформление;
материалы и данные периодической печати;
монографическая и другая литература, соответствующая теме исследования.

Для курсовой по менеджменту:

Информационной базой для этого исследования являются данные российских банков, законодательные, правовые и нормативные документы других российских и международных организаций, периодические информационные материалы и статистика.

Для курсовой по истории:

Информационную базу исследования составили работы авторов, занимающихся изучением взаимоотношений Великого княжества Дмитрия Донского и Русской православной церкви. А именно Знаменского П.В., Карасёва А.В., Флоря Б.Д. и других. А также источники древнерусской литературы, работы религиозно-богословского характера, художественная литература, интернет-источники.

Информационная база исследования в дипломной работе: примеры

Для дипломной по экономике:

Информационную базу данной дипломной работы составили учебные пособия и другие труды учёных-экономистов, посвящённые анализу затрат промышленных предприятий, а также внутренние локально-нормативные акты и финансовая отчётность АО «Узтрансгаз», доступная на официальном сайте предприятия.

Для дипломной по политологии:

Информационной базой исследования являются:

нормативно-правовые источники: Конституция Российской Федерации , Федеральные законы: «О безопасности» , «О полиции» , «О порядке предоставления Российской Федерацией военного и гражданского персонала для участия в деятельности по поддержанию или восстановлению международного мира и безопасности» , «О противодействии терроризму» , «О Федеральной службе безопасности» , «Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации» , «Уголовный кодекс Российской Федерации» ;
указы Президента РФ «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации» , «О мерах по противодействию терроризму» , «Об утверждении Доктрины информационной безопасности Российской Федерации» и другие; Постановление правительства «О компетенции федеральных органов исполнительной власти, руководство деятельностью которых осуществляет Правительство Российской Федерации, в области противодействия терроризму» ;
монографическая литература;
материалы периодических изданий;
учебные пособия;
материалы сети интернет.

Для дипломной по педагогике:

Информационной базой исследования послужили:

работы учёных, которые изучали закономерности формирования навыка письма, а также особенности его формирования у детей с общим недоразвитием речи (особенно А.Н. Корнев, И.Н. Садовникова, А.Р. Лурия);
работы учёных о развитии речи в дизонтогенезе, а также онтогенезе (особенно Н.И. Жинкин, Е.Н. Винарская, Н.А. Гвоздев, Р.Е. Левина);
работы учёных о системном подходе в диагностике, а также коррекции речевых отклонений (А.Р. Лурия, Л.С. Выготский, З.А. Репина, Р.Е. Левина);
работы исследователей о языке, как о системе, тесной связи речи с прочими высшими функциями психики (Л.С. Выготский, Н.И. Жинкин, Р.Е. Левина, Е.Н. Винарская, А.Р. Лурия).

Команда обеспечения качества данных: роли и обязанности

chief data officer (CDO)команды обеспечения качества данныхData ownerData consumerData producerData stewardData custodianETL-разработчикомData analyst

Аналитик качества данных: многозадачный специалист

анализу вакансий

Мониторинг и ревизия качества (точности, целостности) данных, вводимых пользователями в системы компании, извлекаемых, преобразуемых и загружаемых в хранилище данных
Выявление первопричин проблем с данными и их устранение
Измерение и отчёты руководству об результатах оценки качества данных и о выполняемых мерах по повышению качества данных
Создание и контроль соглашений об уровне обслуживания, коммуникационных протоколов с поставщиками данных, политик и процедур по обеспечению качества данных
Документирование экономического эффекта мероприятий по обеспечению качества данных.

Информация с ошибками

При рассмотрении качества имеющихся данных могут обнаруживаться материалы с ошибками. Такая ситуация возникает по совершенно разным причинам. Ошибки не исключены в процессе всего анализа, могут появляться на любом его этапе.

К снижению качества данных и ошибкам более часто приводят следующие моменты:

генерация информации;
ввод сведений;
дублирование;
несовпадения в плане выбранных единиц измерения;
изначальные значения;
усеченные сведения.

Также на качестве данных сказываются возможные неточности и неактуальность. Ошибки 100% возникнут при использовании материалов, которые изначально были оценены как некачественные/мало качественные.

Чтобы работать с ошибочными сведениями, нужно добиться их достоверности. В противном случае – отказаться от их применения.

Настройка таблиц

При открытии визуализатора Качество данных отображается таблица Сводка со списком полей. С помощью флагов можно выбирать поля, которые понадобятся пользователю для обработки. Таблицы Дискретные и Непрерывные в этот момент не доступны.

Рисунок 1. Выбор полей для обработки

Доступные показатели:

Показатель	Вид данных	Значение
Индекс качества		Отражает разнообразие значений в поле
Гистограмма		Предпросмотр гистораммы
Экстремальные		Количество записей, в которых значение является экстремальным
Пустые		Количество записей с пустыми значениями
Пробелы в конце		Количество записей со значениями, которые оканчиваются пробельным символом (показатель не включает в себя, записи, состоящие только из пробельных символов)
Диапазон значений		Диапазон значений в формате: первое … последнее значение в отсортированном списке значений
Нулевые		Количество записей, в которых значения равны нулю
Диаграмма размаха		Считает показатели: Наименьший выброс, Нижний квартиль, Медиана, Верхний квартиль, Наибольший выброс, Наблюдаемый максимум
Минимум		Минимальное значение
Среднее		Среднее значение
Мода		Наиболее часто встречающееся значение
Пропуски		Количество записей, в которых отсутствует значение для данного поля
Значения		Отображает диаграмму, в которой показано разнообразие значений по строкам
Выбросы		Количество записей, в которых значение является выбросом
Пробельные		Количество записей со значениями, состоящими только из пробельных символов
Длины строк		Диапазон длин строк в формате: минимальная длина — максимальная длина
Отрицательные		Количество записей с отрицательными значениями
Бесконечности		Количество записей, в которых значения равны бесконечности
Уникальные		Количество уникальных значений
Максимум		Максимальное значение
Медиана		Медиана для данного поля
Монотонность		Показывает однообразие значений поля (Убывающая, Возрастающая, Не монотонная)

Настройки показателей

В Настройках показателей выбирается Метод идентификации и его параметры.

Рисунок 2. Настройки показателей

После выбора полей и показателей для анализа качества данных нужно активировать кнопку Рассчитать статистики.

Теперь становятся доступными таблицы и .

При нажатии на кнопку можно сортировать поля по выбранному показателю, а также убрать/добавить столбцы с показателями.

Рисунок 3. Сортировка и удаление/добавление столбцов

При выборе ячейки и нажатии кнопки Детализация внизу открывается окно со всеми записями из этой ячейки.

Рисунок 4. Детализация ячейки

При выборе ячейки и нажатии на кнопку Гистограмма в правой части интерфейса открывается окно с более детальной гистограммой. Для дискретных полей можно выбирать значения для отображения:

Рисунок 5. Возможные значения

Аспекты качества данных

Качество данных невозможно свести к одной цифре. Качество – это не 5 или 32. Причина в том, что это понятие охватывает целый ряд аспектов, или направлений. Соответственно, начинают выделять уровни качества, при которых одни аспекты оказываются более серьезными, чем другие

Важность этих аспектов зависит от контекста анализа, который должен быть выполнен с этими данными. Например, если в базе данных с адресами клиентов везде указаны коды штатов, но иногда пропущены почтовые индексы, то отсутствие данных по почтовым индексам может стать серьезной проблемой, если вы планировали построить анализ на основе показателя почтового индекса, но никак не повлияет на анализ, если вы решили проводить его на уровне показателя по штатам

Итак, качество данных определяется несколькими аспектами. Данные должны отвечать ряду требований.

Доступность

У аналитика должен быть доступ к данным. Это предполагает не только разрешение на их получение, но также наличие соответствующих инструментов, обеспечивающих возможность их использовать и анализировать. Например, в файле дампа памяти SQL (Structured Query Language – языка структурированных запросов при работе с базой данных) содержится информация, которая может потребоваться аналитику, но не в той форме, в которой он сможет ее использовать. Для работы с этими данными они должны быть представлены в работающей базе данных или в инструментах бизнес‑аналитики (подключенных к этой базе данных).

Точность

Данные должны отражать истинные значения или положение дел. Например, показания неправильно настроенного термометра, ошибка в дате рождения или устаревший адрес – это все примеры неточных данных.

Взаимосвязанность

Должна быть возможность точно связать одни данные с другими. Например, заказ клиента должен быть связан с информацией о нем самом, с товаром или товарами из заказа, с платежной информацией и информацией об адресе доставки. Этот набор данных обеспечивает полную картину заказа клиента. Взаимосвязь обеспечивается набором идентификационных кодов или ключей, связывающих воедино информацию из разных частей базы данных.

Полнота

Под неполными данными может подразумеваться как отсутствие части информации (например, в сведениях о клиенте не указано его имя), так и полное отсутствие единицы информации (например, в результате ошибки при сохранении в базу данных потерялась вся информация о клиенте).

Непротиворечивость

Данные должны быть согласованными. Например, адрес конкретного клиента в одной базе данных должен совпадать с адресом этого же клиента в другой базе. При наличии разногласий один из источников следует считать основным или вообще не использовать сомнительные данные до устранения причины разногласий.

Однозначность

Каждое поле, содержащее индивидуальные данные, имеет определенное, недвусмысленное значение. Четко названные поля в совокупности со словарем базы данных (подробнее об этом чуть позже) помогают обеспечить качество данных.

Релевантность

Данные зависят от характера анализа. Например, исторический экскурс по биржевым ценам Американской ассоциации землевладельцев может быть интересным, но при этом не иметь никакого отношения к анализу фьючерсных контрактов на грудинную свинину.

Надежность

Данные должны быть одновременно полными (то есть содержать все сведения, которые вы ожидали получить) и точными (то есть отражать достоверную информацию).

Своевременность

Между сбором данных и их доступностью для использования в аналитической работе всегда проходит время. На практике это означает, что аналитики получают данные как раз вовремя, чтобы завершить анализ к необходимому сроку. Недавно мне довелось узнать об одной крупной корпорации, у которой время ожидания при работе с хранилищем данных составляет до одного месяца. При такой задержке данные становятся практически бесполезными (при сохранении издержек на их хранение и обработку), их можно использовать только в целях долгосрочного стратегического планирования и прогнозирования.

Ошибка всего в одном из этих аспектов может привести к тому, что данные окажутся частично или полностью непригодными к использованию или, хуже того, будут казаться достоверными, но приведут к неправильным выводам.
Далее мы остановимся на процессах и проблемах, способных ухудшить качество данных, на некоторых подходах для определения и решения этих вопросов, а также поговорим о том, кто отвечает за качество данных.

Как проводить оценку

Перед тем, как использовать те или иные сведения, нужно грамотно провести их анализ. Здесь особую роль играет качество данных. Под подобным термином кроются разные смыслы. Все зависит от конкретной информации и области ее применения.

Оценка помогает:

Обнаруживать неполадки и оперативно устранять их.
Грамотно планировать проекты и реализовывать те или иные идеи.
Улучшать проверяемые базы. Это особо актуально в разработке.

Оценка данных не может решить проблему. Этот процесс нацелен лишь на диагностику «неполадок», а также на оказание помощи при поиске решений.

Здесь особую роль играют критерии качества. Это – все характеристики «чистых» материалов. Факторы, которые могут повлиять на улучшение/ухудшение качества.

Активная проверка и сохранение качества – обязанность всех аналитиков и сотрудников компании. Каждый участник «проверки» должен тщательно следить за качеством информации. Из-за этого рассматриваемый вопрос остается актуальным. Особенно с развитием Big Data.

Извлечение данных

Когда проблема определена, первый шаг для проведения анализа — получение данных. Они должны быть выбраны с одной базовой целью — построение предсказательной модели. Поэтому выбор данных — также важный момент для успешного анализа.

Данные должны максимально отражать реальный мир — то, как система реагирует на него. Например, использовании больших наборов сырых данных, которые были собраны неграмотно, это привести либо к неудаче, либо к неопределенности.

Поэтому недостаточное внимание, уделенное выбору данных или выбор таких, которые не представляют систему, приведет к тому, что модели не будут соответствовать изучаемым системам. Поиск и извлечение данных часто требует интуиции, границы которой лежат за пределами технических исследований и извлечения данных

Этот процесс также требует понимания природы и формы данных, предоставить которое может только опыт и знания практической области проблемы

Поиск и извлечение данных часто требует интуиции, границы которой лежат за пределами технических исследований и извлечения данных. Этот процесс также требует понимания природы и формы данных, предоставить которое может только опыт и знания практической области проблемы.

Если средой изучения выступает лаборатория (техническая или научная), а сгенерированные данные экспериментальные, то источник данных легко определить. В этом случае речь идет исключительно о самих экспериментах.

Но при анализе данных невозможно воспроизводить системы, в которых данные собираются исключительно экспериментальным путем, во всех областях применения. Многие области требуют поиска данных в окружающем мире, часто полагаясь на внешние экспериментальные данные или даже на сбор их с помощью интервью и опросов.

В таких случаях поиск хорошего источника данных, способного предоставить все необходимые данные, — задача не из легких. Часто необходимо получать данные из нескольких источников данных для устранения недостатков, выявления расхождений и с целью сделать данные максимально общими.

Интернет — хорошее место для начала поиска данных. Но большую часть из них не так просто взять. Не все данные хранятся в виде файла или базы данных. Они могут содержаться в файле или другом формате. Тут на помощь приходит техника парсинга. Он позволяет собирать данные с помощью поиска определенных HTML-тегов на страницах. При появлении таких совпадений специальный софт извлекает нужные данные. Когда поиск завершен, у вас есть список данных, которые необходимо проанализировать.