Processen med at fjerne fejl og uoverensstemmelser fra data kaldes datarensning eller Data Scrubbing .

Her er en sammenbrud af, hvad det involverer:

* Datarensning: Dette er et bredere udtryk, der omfatter alle aktiviteter relateret til forbedring af kvaliteten af ​​data, herunder identificering og korrigering af fejl, fjernelse af duplikater, standardisering af formater og håndtering af manglende værdier.

* Data -skrubning: Dette er en specifik type datarensning, der fokuserer på at fjerne ugyldige eller uønskede datapunkter. Dette involverer ofte identificering og korrigering af fejl såsom skrivefejl, forkerte datoer eller inkonsekvent formatering.

Begge udtryk bruges ombytteligt, men "data rengøring" er et mere generelt udtryk, mens "data -skrubning" understreger fjernelse af uønskede data.

Her er nogle almindelige teknikker, der bruges til rengøring af data og skrubbe:

* Datavalidering: Kontrol af data mod foruddefinerede regler og identificering af fejl.

* Data -imputation: Udfyldning af manglende værdier baseret på eksisterende data eller anvendelse af statistiske metoder.

* Datatransformation: Konvertering af data til et standardiseret format eller anvendelse af matematiske operationer.

* Dataduplikation: Fjernelse af duplikatregistre.

* Datastandardisering: At sikre konsistens i dataformatering, enheder og andre aspekter.

Målet med rengøring og skrubbe af datarensning er at forbedre datakvaliteten, hvilket gør det mere pålideligt og anvendeligt til analyse, beslutningstagning og andre formål.