Słownik pojęć

Czyszczenie danych

Czym jest Czyszczenie danych?

Czyszczenie danych to wykrywanie i poprawianie błędnych, zdublowanych lub niespójnych wpisów w zbiorach danych. Typowe kroki to ujednolicanie pisowni i formatów dat, usuwanie zbędnych spacji oraz łączenie duplikatów, takich jak „Kowalski sp. z o.o.” i „Kowalski Sp. z o.o.”. Czyste dane są warunkiem rzetelnych analiz, mailingów i aplikacji AI.

Jak pomaga KI.ordo

Szablon KI.ordo czyści listy, oznacza możliwe duplikaty i brakujące dane oraz tworzy dziennik zmian.

Dowiedz się więcej

Pasujące szablony

Porządkowanie listyUjednolica pisownię, spacje, wielkość liter i formaty dat, oznacza możliwe duplikaty i brakujące informacje oraz rejestruje każdą zmianę.Zobacz szablon

Tematy

jakość danych
duplikaty
pielęgnacja danych

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Walidacja danych

Walidacja danych sprawdza, czy dane są kompletne, poprawnie sformatowane i wiarygodne, zanim zostaną przetworzone dalej. Typowe kontrole dotyczą pól obowiązkowych, formatu adresów e-mail, kodów pocztowych lub dat oraz sprzeczności logicznych – na przykład terminu dostawy przypadającego przed datą zamówienia. Dzięki temu błędy wychodzą na jaw wcześnie, zamiast przedostawać się do raportów, faktur lub analiz AI.

jakość danych
kontrole
+1

Szablon

Dopasowanie rozmyte (fuzzy matching)

Dopasowanie rozmyte (fuzzy matching) znajduje wpisy podobne, ale nie identyczne – na przykład z powodu literówek, skrótów lub różnej pisowni. Opiera się na miarach podobieństwa, takich jak odległość Levenshteina, która zlicza, ile znaków trzeba zmienić. Typowe zastosowanie to wyszukiwanie duplikatów w danych adresowych i danych klientów: „Kowalski sp. z o.o., ul. Długa 5” i „Kowalski Sp. z o.o., Długa 5” są rozpoznawane jako prawdopodobnie ten sam rekord.

Czyszczenie danych
Duplikaty
+1

Szablon

Garbage in, garbage out (GIGO)

„Garbage in, garbage out” (dosł. „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”) to zasada mówiąca, że system może dawać wyniki tylko tak dobre, jak dane, które otrzymuje. W przypadku AI dotyczy to podwójnie: błędne, nieaktualne lub jednostronne dane treningowe albo dane wiedzy prowadzą do błędnych lub stronniczych odpowiedzi. Chatbot korzystający z nieaktualnego cennika będzie podawał nieaktualne ceny. Dbanie o dane jest więc stałym zadaniem w każdym projekcie AI.

Jakość danych
Zasada
+1

Dane ustrukturyzowane

Dane ustrukturyzowane mają ustalony schemat z jednoznacznie nazwanymi polami, na przykład tabele, bazy danych lub obiekty JSON zawierające takie informacje jak nazwa, cena i data. Maszyny mogą je niezawodnie odczytywać, filtrować i przetwarzać – w przeciwieństwie do tekstu swobodnego lub obrazów. Na stronach internetowych znaczniki schema.org opisują na przykład produkty, wydarzenia lub FAQ, aby wyszukiwarki i systemy AI jednoznacznie rozumiały treść. AI potrafi też wyodrębniać dane ustrukturyzowane z tekstu nieustrukturyzowanego.

dane
JSON
+1