Как избежать: Всегда оценивайте источник данных. Внедряйте процедуры валидации и очистки данных на самых ранних этапах. Если данные сомнительны, либо не используйте их, либо помечайте как "непроверенные".
3. Отсутствие Стандартизации и Единообразия Форматов:
Ошибка: Преобразование данных без установленных стандартов для форматов (даты, числа, текстовые поля), единиц измерения, кодировок и именований полей.
Почему плохо: Создает "зоопарк" данных, которые трудно объединять, сравнивать и База данных WhatsApp ОАЭ анализировать. Например, даты в разных форматах (DD.MM.YYYY, MM/DD/YY, YYYY-MM-DD) или текстовые поля с разными вариантами написания (США, USA, United States).
Как избежать: Разработайте и строго следуйте единому глоссарию данных и правилам форматирования. Используйте автоматизированные инструменты для нормализации данных.
4. Пренебрежение Очисткой и Предварительной Обработкой Данных:
Ошибка: Попытка анализировать "списки" данных, содержащие пропущенные значения, дубликаты, опечатки, несогласованности, выбросы или нерелевантные записи.
Почему плохо: Это приводит к искаженным результатам анализа, ошибкам в моделях и неправильным выводам. Процесс анализа становится
Как избежать: Выделяйте достаточно времени и ресурсов на этап Data Cleaning (очистки данных). Автоматизируйте обнаружение и обработку распространенных проблем с данными. Определите стратегию для пропущенных значений (удаление, заполнение медианой/средним/модой).
5. Отсутствие Масштабируемости Решений "LIST TO DATA.