שיטות עבודה לטיוב נתונים
במאמר זה אציג שורה של מניפולציות חיוניות לטיוב הנתונים, גם כאשר הם נראים תקינים לכאורה, וזאת כדי למנוע בעיות עתידיות ולהבטיח את איכות הניתוח.
הסרת רווחים מיותרים
רווחים מיותרים בתחילת או בסוף תאים עלולים לגרום לבעיות בניתוח הנתונים, במיוחד כאשר משווים או ממזגים נתונים.
עברו לכרטיסיית 'המר' > 'תבנית' > 'חתוך'
פעולה זו תסיר את כל הרווחים המיותרים מתחילת הטקסט ומסופו.
הסרת תווים המיועדים לבקרה
לעיתים קרובות, קבצי נתונים מכילים תווים שאינם מיועדים להצגה אלא למטרות בקרה במערכות מחשב. תווים אלה עלולים לגרום לבעיות בניתוח הנתונים.
להסרתם עברו לכרטיסיית 'המר' > 'תבנית' > 'נקה'
פעולה זו תסיר את כל התווים הבלתי נראים או המיועדים לבקרה, ותשאיר רק את התוכן הרלוונטי לניתוח.
מחיקת שורות ריקות
שורות ריקות עלולות להשפיע על הניתוח הסטטיסטי ולגרום לטעויות בחישובים.
להסרתן עברו לכרטיסיית 'בית' > 'הסר שורות' > 'הסר שורות ריקות'
הסרת שורות ריקות תבטיח שכל השורות בטבלה שלכם יכילו מידע רלוונטי.
המרת טקסט לאותיות אחידות
Power Query מבחין בין אותיות גדולות וקטנות באנגלית, מה שעלול להוביל לבעיות בהשוואת ערכים.
כדי להבטיח השוואה מדויקת עברו לכרטיסיית 'המר' > 'תבנית' > 'אותיות רישיות' (או 'אותיות קטנות', לפי העדפתכם)
המרת כל הטקסט לפורמט אחיד תבטיח שמחרוזות טקסט זהות יזוהו ככאלה, ללא קשר להבדלי גודל האותיות המקוריים.
הסרת כפילויות
כפילויות בנתונים עלולות להטות את תוצאות הניתוח.
להסרתן עברו לכרטיסיית 'בית' > 'הסר שורות' > 'הסר כפילויות'
פעולה זו תסיר שורות זהות לחלוטין, ותשאיר רק עותק אחד של כל רשומה ייחודית.
הסרת שגיאות
שגיאות בנתונים עלולות לגרום לבעיות בניתוח.
להסרתן עברו לכרטיסיית 'בית' > 'הסר שורות' > 'הסר שגיאות'
פעולה זו תסיר שורות המכילות ערכי שגיאה ותבטיח שהנתונים שלכם נקיים משגיאות מובנות.
טיפול בערכים חסרים
ערכים חסרים עלולים להשפיע משמעותית על תוצאות הניתוח. אחת האפשרויות לטיפול בהם היא החלפת ערכי null ב-0 או בערך רלוונטי אחר.
לצורך כך תוכלו להשתמש ב'החלף ערכים' תחת כרטיסיית 'המר' או על ידי יצירת תנאי מותאם אישית להחלפת ערכים
חשוב לזכור שהטיפול בערכים חסרים תלוי בהקשר ובמטרת הניתוח, ולעיתים עדיף להשאיר את הערכים החסרים כפי שהם.
טיפ: בדיקת סוג הנתונים לאיתור בעיות
אחת הטכניקות היעילות לאיתור בעיות בנתונים היא שינוי סוג הנתונים עוד לפני ביצוע המניפולציות בטבלה.
הטכניקה הזו יכולה לעזור לאתר נתונים שגויים בעמודה ולספק רעיונות נוספים לטיוב.
- בחרו את העמודה הרלוונטית
- שנו את סוג הנתונים (למשל, ממחרוזת למספר)
- בחנו את השגיאות המתקבלות
לאחר שאיתרתם את הבעיות וטיפלתם בהן, מומלץ למחוק את שלב המרת הנתונים, משום שהוא שימש לצורך בדיקה בלבד.
חשיבות הטיוב המקדים
לביצוע המניפולציות הללו באופן שגרתי, עוד לפני תחילת הניתוח העמוק של הנתונים, יתרונות משמעותיים:
- שיפור דיוק הניתוח: נתונים נקיים ומאורגנים מובילים לתוצאות אמינות יותר.
- חיסכון בזמן: איתור ותיקון בעיות מוקדם מונע עבודה מיותרת בשלבים מאוחרים יותר.
- עקביות: ביצוע אותן פעולות על כל סט נתונים מבטיח עקביות בתהליך העבודה.
- זיהוי בעיות מערכתיות: טיוב שיטתי עשוי לחשוף בעיות חוזרות במקור הנתונים, מה שיכול להוביל לשיפורים בתהליכי איסוף הנתונים.
שיקולים נוספים בתהליך הטיוב
בעוד שהמניפולציות שתוארו לעיל מהוות בסיס חשוב לטיוב נתונים, יש מספר שיקולים נוספים שכדאי לקחת בחשבון:
- התאמה לסוג הנתונים: לא כל המניפולציות מתאימות לכל סוגי הנתונים. למשל, המרת טקסט לאותיות גדולות עלולה להיות בעייתית אם הנתונים כוללים קודים רגישים לגודל אותיות.
- תיעוד: תעדו את כל הצעדים שביצעתם בתהליך הטיוב. זה יסייע בשחזור התהליך בעתיד ובהבנת ההחלטות שהתקבלו.
- בדיקות עקביות: לאחר ביצוע המניפולציות, בצעו בדיקות עקביות כדי לוודא שהנתונים עדיין הגיוניים ומייצגים את המציאות.
- התייעצות עם בעלי עניין: במקרים של נתונים מורכבים או רגישים, התייעצו עם בעלי העניין הרלוונטיים כדי להבטיח שהמניפולציות שאתם מבצעים תואמות את צורכי הארגון ואת המטרות העסקיות.
טיוב נתונים הוא תהליך מתמשך ודינמי. ככל שתתנסו יותר עם הנתונים שלכם ועם הכלים שPower Query מציע, כך תפתחו אינטואיציה טובה יותר לגבי אילו מניפולציות נדרשות ומתי.
ולא פחות חשוב – אל תשכחו את החשיבות של הבנת ההקשר העסקי של הנתונים. טיוב נתונים הוא לא רק תהליך טכני, אלא גם הזדמנות להעמיק את ההבנה שלכם במשמעות הנתונים ובערך שהם מביאים לארגון שלכם.