DATA CLEANING - PODSTAWY | Jak Data Analyst czyści dane? скачать в хорошем качестве

DATA CLEANING - PODSTAWY | Jak Data Analyst czyści dane?

🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/ 🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python: https://kajodata.com/kursy/ 🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY: https://kajodata.com/newsletter/ Czyszczenie danych – brzmi jak coś nudnego, prawda? Ale w tym odcinku pokazuję, że to właśnie ta żmudna praca za kulisami pozwala na tworzenie świetnych analiz i podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Opowiadam o pięciu najważniejszych etapach czyszczenia danych, które sprawiają, że tabele i bazy danych stają się klarowne i użyteczne. Jeśli planujesz wejść w świat analityki danych, to absolutnie musisz wiedzieć, co kryje się za hasłem „wywóz śmieci” z tabel! 00:00 Kim jest analityk danych i co ma wspólnego ze „śmieciami”? 00:19 Dlaczego czyszczenie danych to kluczowa część pracy analityka? 01:45 Punkt 1: Identyfikacja i usuwanie duplikatów 03:39 Punkt 2: Radzenie sobie z brakującymi wartościami 06:18 Punkt 3: Standardyzacja i normalizacja danych 08:00 Punkt 4: Sprawdzanie poprawności danych 12:07 Punkt 5: Wykrywanie i usuwanie anomalii 15:14 Podsumowanie pięciu kroków czyszczenia danych 15:41 Dlaczego czyszczenie danych to praca detektywistyczna? Od identyfikacji duplikatów, przez radzenie sobie z brakującymi wartościami, aż po normalizację i wykrywanie anomalii – każdy etap to mini zagadka, którą trzeba rozwiązać, aby dane nabrały sensu. W odcinku tłumaczę, na czym polegają te procesy, podaję przykłady z życia analityka i pokazuję, jak przekształcić bałagan w dobrze poukładaną bazę danych. Czyszczenie danych to nie tylko techniczne wyzwania, ale też umiejętność detektywistycznego myślenia i współpracy z innymi zespołami. Jeśli zastanawiasz się, czy analityka danych to coś dla Ciebie, spróbuj swoich sił w tym „brudnym” elemencie pracy analityka. A może właśnie w tym znajdziesz frajdę? Detektyw danych to ktoś, kto wyłapuje błędy, poprawia nieścisłości i zamienia bałagan w czystą wartość. Daj znać w komentarzu, co najbardziej interesuje Cię w pracy analityka danych!