Una panoramica sui passaggi imprescindibili per la pulizia dei dati, pilastro della Data Science e analisi di alto livello.
La Data Science è costruita su solide fondamenta: i dati puliti. Nell’inesorabile crescita del volume di informazioni a nostra disposizione, la pulizia dei dati diviene una tappa ineludibile per garantire l’affidabilità delle analisi effettuate e delle decisioni strategiche che ne derivano.
Per assicurare che i dati siano di alta qualità, ogni Data Scientist deve seguire una serie di passaggi codificati. In primo luogo, si devono identificare e rimuovere le osservazioni duplicate o non pertinenti. Questo passaggio è vitale perché la presenza di repliche può falsare i risultati dell’analisi e consumare inutilmente risorse di calcolo.
La gestione dei valori mancanti è altrettanto critica. Questi possono essere trattati mediante varie metodologie, tra cui l’eliminazione delle righe o delle colonne interessate o l’imputazione di valori tramite approcci statistici, come l’utilizzo della media o della mediana. L’imputazione deve essere considerata attentamente, per evitare distorsioni nelle analisi successive.
Un ulteriore problema da affrontare sono gli errori strutturali, che spesso sfuggono a una prima verifica superficiale. Errori di battitura, di formattazione o categorizzazioni inadeguate possono compromettere la coerenza del set di dati. Inoltre, è fondamentale valutare la presenza di outlier, cioè di punti dati significativamente diversi dalla norma, che potrebbero indicare degli errori di inserimento o variazioni reali ma non rappresentative del fenomeno in esame.
Ogni step della pulizia deve essere minuziosamente documentato. La tracciabilità delle operazioni eseguite è essenziale per la riproducibilità degli studi e per la condivisione delle procedure con la comunità scientifica o gli stakeholder aziendali.
Infine, la comunicazione e validazione delle scelte fatte con gli stakeholder è cruciale. Discutere l’adeguatezza delle operazioni di pulizia con altri soggetti permette di affinare l’approccio e di convalidarlo in una prospettiva più ampia.
In una disciplina dove l’accuratezza è tutto, la pulizia dei dati non è un compito da sottovalutare. È proprio quest’accuratezza che differenzia un’analisi empirica da una di alto livello, che può guidare decisioni significative. L’avanzamento nella tecnologia di data cleaning automatico ha fatto passi da gigante, ma il tocco critico e l’intervento umano sono tuttora insostituibili per assicurare un risultato ottimale nella pulizia, preparazione e, in ultima istanza, nell’interpretazione dei dati. Il Data Scientist, allora, si rivela come un artigiano del dato, lavorando con precisione e cura per plasmare la materia prima dell’analisi e trarre da essa informazioni valide e attendibili.