DATA CLEANING to podstawa analizy danych | Dlaczego analiza danych jest trudna? скачать в хорошем качестве

DATA CLEANING to podstawa analizy danych | Dlaczego analiza danych jest trudna?

🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/ 🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau: https://kajodata.com/kursy/ 🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY: https://kajodata.com/newsletter/ W tym odcinku opowiadam o czymś, co dla wielu osób może brzmieć nudno, ale w praktyce stanowi fundament każdej dobrej analizy – o czyszczeniu danych. Pokazuję, dlaczego analityk danych jest trochę jak ktoś, kto musi umieć „bawić się w śmieciach” i jak ogromną część pracy zajmuje porządkowanie, sprawdzanie i poprawianie błędnych rekordów, zanim w ogóle można cokolwiek sensownie policzyć czy zwizualizować. Tłumaczę, na czym polegają najważniejsze etapy czyszczenia danych – od wykrywania duplikatów, przez radzenie sobie z brakami, normalizację i standardyzację, aż po wykrywanie anomalii. Wszystko pokazuję na praktycznych przykładach, które mogą zdarzyć się w realnych projektach. Pokazuję też, dlaczego błędy w danych to nie tylko kwestia techniczna, ale też komunikacyjna — często trzeba po prostu pogadać z ludźmi, którzy te dane tworzą. Na koniec opowiadam, dlaczego to „grzebanie” w danych potrafi być fascynujące i czemu dobra intuicja do wyłapywania błędów to jedna z kluczowych cech analityka. Bo choć analiza danych bywa postrzegana jako praca z liczbami, w rzeczywistości to często praca detektywistyczna — i właśnie to czyni ją tak ciekawą.