Специально к старту курса о Data Science мы перевели статью о созданной исследователями из Массачусетского технологического института программе, занимающей около 50 строк кода (ссылку на который мы разместили в конце) и автоматически очищающей "грязные данные" — описки, дубликаты, пропущенные значения, опечатки и несоответствия, которых так опасаются аналитики, дата-сайентисты и дата-инженеры.

Система, получившая название PClean, — уже третья в серии проблемно-ориентированных языков вероятностного программирования, созданных членами Проекта вероятностного программирования (Probabilistic Computing Project), целью которого является упрощение и автоматизация разработки приложений ИИ (первая система была посвящена 3D-восприятию с помощью инверсной графики, а вторая — моделированию временных рядов и баз данных).

Введение

Привет, друзья!

Представляю вашему вниманию результаты небольшого исследования, посвященного очистке данных, хранящихся на стороне клиента по сигналу сервера. Речь идет об относительно новом HTTP-заголовке Clear-Site-Data. Также в этой статье мы немного поговорим про карту импортов (imports map).

Статья состоит из двух частей: теоретической и практической.

В теоретической части мы кратко рассмотрим карту импортов и более подробно Clear-Site-Data.

В практической части мы поднимем два сервера — один будет запускаться локально и, помимо прочего, обслуживать статические файлы нашего приложения, другой мы развернем на Heroku. Сначала мы запросим данные (включая куки) от серверов, сохраним эти данные в браузере с помощью трех наиболее популярных механизмов (локальное хранилище, индексированная база данных и интерфейс кеширования), затем попробуем очистить их с помощью заголовков Clear-Site-Data. Для разрешения путей импортируемых в приложении модулей мы будем использовать карту импортов.

Исходный код проекта находится здесь.

1. Исходные данные

2. Вводная часть. Базовые нормы

За время работы автору довелось использовать многие инструменты анализа, включая Excel, R и Python. Попробовав PostgreSQL и TimescaleDB, автор поняла, насколько простыми могут быть задачи очистки. Делимся подробностями сравнения PostgreSQL и Python из блога TimescaleDB, пока у нас начинается курс по аналитике данных.

Всем привет. В этой статье хотим представить инструмент для профилирования данных. Расскажем об особенностях инструмента, о профилировании данных, и кому это будет полезно. И, конечно, его уже можно опробовать: ссылка будет в тексте статьи.

Функциональные зависимости – концепция, которой уже много десятков лет, её преподают практически в каждом курсе баз данных. Их классическое применение – нормализация схемы данных. В последние годы у концепции появилось множество иных приложений в контексте data science, касающиеся эксплорации и очистки данных.

В статье мы расскажем о функциональных зависимостях (точных и приближенных), опишем, что с ними можно делать в контексте работы с данными, и покажем, что с ними умеет делать наш профайлер Desbordante. Статья является продолжением нашей прошлой статьи, в которой мы рассказали о профилировании данных.

Общедоступные реестры клинических исследований, такие как clinicaltrials.gov, печально известны низкой структурированностью данных. Попытка построить сводный отчет, например, о количестве исследований, проводимых ведущими фармкомпаниями, натыкается на давно всем надоевшую проблему множественных написаний одинаковых по смыслу значений.

В очередной раз столкнувшись с этой проблемой при анализе данных в pandas, я решил подключить к решению CountVectorizer из scikit-learn. Результат показался интересным. Сразу оговорюсь, что в данном случае я не использую методы и алгоритмы машинного обучения, а только CountVectorizer как инструмент.

В современном мире большинство бизнес-процессов связаны с обработкой больших объемов данных, получаемых от различных источников. Часто эти данные содержат ошибки, дубликаты и пропуски, что может привести к неверным выводам и решениям. Одним из инструментов, которые позволяют очистить и преобразовать данные, является библиотека pandas для языка программирования Python.

Я собираюсь рассмотреть задачу по очистке данных с помощью pandas. Для этого возьмем данные, содержащие дубликаты строк, неправильные типы данных, пропуски и отрицательные значения. Затем я буду использовать функциональные возможности pandas для очистки и преобразования этих данных в форму, пригодную для дальнейшего анализа.

Предположим, у вас есть набор данных, содержащий информацию о продажах компании за последние несколько лет. Но данные не очень чистые, и вы заметили, что есть некоторые проблемы с форматированием и некоторые строки содержат ошибки.

Задача: Необходимо очистить данные о продажах компании за последние несколько лет с помощью библиотеки Pandas.

Размышления о том, как перейти от тяжёлых мыслей о конкуренции в IT к любви к фантастическим мишкам и восклицательным знакам, если правильно и вовремя импортируешь нужные библиотеки.

Как освободить ящик от старых телефонов, ноутбуков и жёстких дисков, не беспокоясь по поводу того, что ваши данные попадут кому-то в руки

Достаточно часто каждый аналитик сталкивается с ситуацией, когда загрузил данные в блок анализа, а в ответ – тишина, хотя в тестовом режиме все работает. Причина обычно в том, что данные недостаточно очищены, где в этой ситуации искать аналитику засаду и с чего начинать обычно задачка не из легких. Можно конечно использовать механизмы сглаживания, но каждый знает, что если из черного ящика с красными и зелеными шарами отсыпать килограмм шаров и вместо них вбросить килограмм белых, то в понимании распределения красных и зеленых это мало приблизит.

Когда находишься в ситуации «а с чего начать» помогает таксономия «грязных данных». Хотя в учебниках и дают список проблем, но он обычно неполный, вот постоянно искал исследования, которые рассматривают эту тему подробней. Попалась работа T.Gschwandtner, J.Gartner, W.Aigner, S.Miksch хотя они ее делали для рассмотрения способов очистки данных связанных с датами и временем но, на мой взгляд, это оказалось исключение, которое потребовало разобраться с правилами поглубже чем в учебниках. По собственному опыту знаю, что сопряжение дат и времени «вынос мозга» практически в прямом смысле и поэтому и зацепился за исследование этих авторов.

В своей работе они проанализировали несколько работ других авторов и составили мощный список «загрязнений данных» логика их анализа заслуживает уважения и, с другой стороны, дает возможность более «со стороны» посмотреть на любую задачу очистки данных. Все это видно когда сопоставляешь всю совокупность работ, по которым они делают сравнительный анализ. Поэтому и сделал перевод самых используемых ими 5 статей, список с ссылками на эти переводы ниже. 

Это первая статья из цикла.

 1. Таксономия форматов времени и дат в неочищенных данных, 2012 г.

2. Очистка данных: проблемы и современные подходы 2000 г.

3. Таксономия «грязных данных» 2003 г.

4. Проблемы, методы и вызовы комплексной очистки данных 2003 г.

5. Формульное определение проблем качества данных 2005 г.

6. Обзор инструментов качества данных 2005 г.

Data Cleaning: Problems and Current Approaches, 2000 г.

Достаточно часто каждый аналитик сталкивается с ситуацией, когда загрузил данные в блок анализа, а в ответ – тишина, хотя в тестовом режиме все работает. Причина обычно в том, что данные недостаточно очищены, где в этой ситуации искать аналитику засаду и с чего начинать обычно задачка не из легких. Можно конечно использовать механизмы сглаживания, но каждый знает, что если из черного ящика с красными и зелеными шарами отсыпать килограмм шаров и вместо них вбросить килограмм белых, то в понимании распределения красных и зеленых это мало приблизит.

Когда находишься в ситуации «а с чего начать» помогает таксономия «грязных данных». Хотя в учебниках и дают список проблем, но он обычно неполный, вот постоянно искал исследования, которые рассматривают эту тему подробней. Попалась работа T.Gschwandtner, J.Gartner, W.Aigner, S.Miksch хотя они ее делали для рассмотрения способов очистки данных связанных с датами и временем но, на мой взгляд, это оказалось исключение, которое потребовало разобраться с правилами поглубже чем в учебниках. По собственному опыту знаю, что сопряжение дат и времени «вынос мозга» практически в прямом смысле и поэтому и зацепился за исследование этих авторов.

В своей работе они проанализировали несколько работ других авторов и составили мощный список «загрязнений данных» логика их анализа заслуживает уважения и, с другой стороны, дает возможность более «со стороны» посмотреть на любую задачу очистки данных. Все это видно когда сопоставляешь всю совокупность работ, по которым они делают сравнительный анализ. Поэтому и сделал перевод самых используемых ими 5 статей, список с ссылками на эти переводы ниже.

Это вторая статья из цикла

 1. Таксономия форматов времени и дат в неочищенных данных, 2012 г.

2. Очистка данных: проблемы и современные подходы 2000 г.

3. Таксономия «грязных данных» 2003 г.

4. Проблемы, методы и вызовы комплексной очистки данных 2003 г.

5. Формульное определение проблем качества данных 2005 г.

6. Обзор инструментов качества данных 2005 г.

Достаточно часто каждый аналитик сталкивается с ситуацией, когда загрузил данные в блок анализа, а в ответ – тишина, хотя в тестовом режиме все работает. Причина обычно в том, что данные недостаточно очищены, где в этой ситуации искать аналитику засаду и с чего начинать обычно задачка не из легких. Можно конечно использовать механизмы сглаживания, но каждый знает, что если из черного ящика с красными и зелеными шарами отсыпать килограмм шаров и вместо них вбросить килограмм белых, то в понимании распределения красных и зеленых это мало приблизит.

Когда находишься в ситуации «а с чего начать» помогает таксономия «грязных данных». Хотя в учебниках и дают список проблем, но он обычно неполный, вот постоянно искал исследования, которые рассматривают эту тему подробней. Попалась работа T.Gschwandtner, J.Gartner, W.Aigner, S.Miksch хотя они ее делали для рассмотрения способов очистки данных связанных с датами и временем но, на мой взгляд, это оказалось исключение, которое потребовало разобраться с правилами поглубже чем в учебниках. По собственному опыту знаю, что сопряжение дат и времени «вынос мозга» практически в прямом смысле и поэтому и зацепился за исследование этих авторов.

В своей работе они проанализировали несколько работ других авторов и составили мощный список «загрязнений данных» логика их анализа заслуживает уважения и, с другой стороны, дает возможность более «со стороны» посмотреть на любую задачу очистки данных. Все это видно когда сопоставляешь всю совокупность работ, по которым они делают сравнительный анализ. Поэтому и сделал перевод самых используемых ими 5 статей, список с ссылками на эти переводы ниже.

Это третья статья из цикла

 1. Таксономия форматов времени и дат в неочищенных данных, 2012 г.

2. Очистка данных: проблемы и современные подходы 2000 г.

3. Таксономия «грязных данных» 2003 г.

4. Проблемы, методы и вызовы комплексной очистки данных 2003 г.

5. Формульное определение проблем качества данных 2005 г.

6. Обзор инструментов качества данных 2005 г.

Достаточно часто каждый аналитик сталкивается с ситуацией, когда загрузил данные в блок анализа, а в ответ – тишина, хотя в тестовом режиме все работает. Причина обычно в том, что данные недостаточно очищены, где в этой ситуации искать аналитику засаду и с чего начинать обычно задачка не из легких. Можно конечно использовать механизмы сглаживания, но каждый знает, что если из черного ящика с красными и зелеными шарами отсыпать килограмм шаров и вместо них вбросить килограмм белых, то в понимании распределения красных и зеленых это мало приблизит.

Когда находишься в ситуации «а с чего начать» помогает таксономия «грязных данных». Хотя в учебниках и дают список проблем, но он обычно неполный, вот постоянно искал исследования, которые рассматривают эту тему подробней. Попалась работа T.Gschwandtner, J.Gartner, W.Aigner, S.Miksch хотя они ее делали для рассмотрения способов очистки данных связанных с датами и временем но, на мой взгляд, это оказалось исключение, которое потребовало разобраться с правилами поглубже чем в учебниках. По собственному опыту знаю, что сопряжение дат и времени «вынос мозга» практически в прямом смысле и поэтому и зацепился за исследование этих авторов.

В своей работе они проанализировали несколько работ других авторов и составили мощный список «загрязнений данных» логика их анализа заслуживает уважения и, с другой стороны, дает возможность более «со стороны» посмотреть на любую задачу очистки данных. Все это видно когда сопоставляешь всю совокупность работ, по которым они делают сравнительный анализ. Поэтому и сделал перевод самых используемых ими 5 статей, список с ссылками на эти переводы ниже.

Это четвертая статья из цикла

1. Таксономия форматов времени и дат в неочищенных данных, 2012 г.

2. Очистка данных: проблемы и современные подходы 2000 г.

3. Таксономия «грязных данных» 2003 г.

4. Проблемы, методы и вызовы комплексной очистки данных 2003 г.

5. Формульное определение проблем качества данных 2005 г.

6. Обзор инструментов качества данных 2005 г.

A Formal Definition of Data Quality Problems (2005)

 Достаточно часто каждый аналитик сталкивается с ситуацией, когда загрузил данные в блок анализа, а в ответ – тишина, хотя в тестовом режиме все работает. Причина обычно в том, что данные недостаточно очищены, где в этой ситуации искать аналитику засаду и с чего начинать обычно задачка не из легких. Можно конечно использовать механизмы сглаживания, но каждый знает, что если из черного ящика с красными и зелеными шарами отсыпать килограмм шаров и вместо них вбросить килограмм белых, то в понимании распределения красных и зеленых это мало приблизит.

Когда находишься в ситуации «а с чего начать» помогает таксономия «грязных данных». Хотя в учебниках и дают список проблем, но он обычно неполный, вот постоянно искал исследования, которые рассматривают эту тему подробней. Попалась работа T.Gschwandtner, J.Gartner, W.Aigner, S.Miksch хотя они ее делали для рассмотрения способов очистки данных связанных с датами и временем но, на мой взгляд, это оказалось исключение, которое потребовало разобраться с правилами поглубже чем в учебниках. По собственному опыту знаю, что сопряжение дат и времени «вынос мозга» практически в прямом смысле и поэтому и зацепился за исследование этих авторов.

В своей работе они проанализировали несколько работ других авторов и составили мощный список «загрязнений данных» логика их анализа заслуживает уважения и, с другой стороны, дает возможность более «со стороны» посмотреть на любую задачу очистки данных. Все это видно когда сопоставляешь всю совокупность работ, по которым они делают сравнительный анализ. Поэтому и сделал перевод самых используемых ими 5 статей, список с ссылками на эти переводы ниже.

Это пятая статья из цикла

 1. Таксономия форматов времени и дат в неочищенных данных, 2012 г.

2. Очистка данных: проблемы и современные подходы 2000 г.

3. Таксономия «грязных данных» 2003 г.

4. Проблемы, методы и вызовы комплексной очистки данных 2003 г.

5. Формульное определение проблем качества данных 2005 г.

6. Обзор инструментов качества данных 2005 г.