«Грязными» данными являются:

• пропущенные значения
• шумы
• выбросы
• дубликаты
• нулевые значения

Другие предметы Университет Качество данных грязные данные пропущенные значения шумы выбросы дубликаты нулевые значения Новый

«Грязные» данные - это данные, которые могут содержать ошибки или аномалии, что затрудняет их анализ. Давайте разберем основные типы грязных данных:

• Пропущенные значения: Это ситуации, когда в наборе данных отсутствуют значения для определенных наблюдений. Например, в анкете респондент не указал свой возраст.
• Шумы: Шумные данные - это случайные ошибки или вариации в данных, которые не отражают реальную информацию. Например, если в измерениях температуры есть случайные колебания, вызванные неправильными показаниями термометра.
• Выбросы: Выбросы - это значения, которые значительно отличаются от остальных данных. Например, если в наборе данных о доходах один из респондентов указал заработок в миллионы рублей, в то время как другие - в десятках тысяч.
• Дубликаты: Это ситуации, когда одно и то же наблюдение или запись повторяется в наборе данных. Например, если один и тот же клиент был зарегистрирован дважды в базе данных.
• Нулевые значения: Нулевые значения могут означать отсутствие информации или же быть результатом ошибок. Например, если в наборе данных о продажах указано, что определенный товар не продавался, это может быть как реальным нулем, так и ошибкой ввода данных.

Каждый из этих типов грязных данных может негативно повлиять на результаты анализа, поэтому важно уметь их выявлять и обрабатывать.