Differenza tra data wrangling e data cleaning in informatica

La principale differenza tra data wrangling e data cleaning è che data wrangling è il processo di conversione e mappatura dei dati da un formato a un altro formato per utilizzare tali dati per eseguire l’analisi, ma la pulizia dei dati è il processo di eliminazione dei dati errati o per modificarli .

In generale, i dati sono importanti per le organizzazioni aziendali di piccole, medie e grandi dimensioni. Pertanto, ogni organizzazione memorizza i dati in varie forme. Memorizzano i dati in file di testo, fogli di calcolo , in formato XML , in database e molti altri moduli. I dati provenienti da varie fonti vengono uniti secondo necessità e analizzati per fare previsioni sull’attività. In generale, il data wrangling e la data cleaning sono due metodi che possiamo eseguire per generare dati utili.

Data Wrangling

Il data wrangling è il processo di conversione e mappatura dei dati di un formato in un altro formato. Lo scopo di questo processo è rendere i dati più utili per eseguire attività come l’analisi. Un data wrangler è una persona che esegue il data wrangler e le attività correlate. Questi includono la visualizzazione dei dati, l’addestramento di un modello statistico e l’aggregazione dei dati.

Nel data wrangling, i dati vengono prima estratti da un’origine dati nel formato non elaborato. Successivamente, questi dati vengono inviati a un algoritmo o analizzati in una struttura dati predefinita. Il passaggio finale è archiviare questi dati in un’unità di archiviazione da utilizzare in futuro. I data scientist e gli analisti aziendali analizzano questi dati per prendere decisioni aziendali.

Data cleaning

La pulizia dei dati (o data cleaning) è il processo di ricerca e rimozione di record errati e imprecisi da un recordset o un’origine dati e la modifica o l’eliminazione di questi dati. Ad esempio, alcuni dei dati che devono essere puliti sono valori duplicati, valori fittizi, assenza di dati e dati contraddittori. Inoltre, questi dati incoerenti possono verificarsi a causa di danneggiamento nella trasmissione o nell’archiviazione.

Inoltre, è possibile eseguire la pulizia dei dati utilizzando strumenti di data wrangling o scripting. La pulizia dei dati può includere attività come la rimozione di errori tipografici o la convalida e la correzione di valori rispetto a un elenco noto di entità. Può anche includere compiti come l’armonizzazione e la standardizzazione dei dati. Nel complesso, la pulizia dei dati aiuta a pulire il set di dati e a fornire incoerenza dei dati a diversi set di dati che sono stati uniti per varie origini dati.

Differenza tra data wrangling e data cleaning

Definizioni

Il data wrangling è il processo di trasformazione e mappatura dei dati da un modulo di dati grezzi in un altro modulo con l’intento di renderlo più appropriato e prezioso per varie attività. Al contrario, la pulizia dei dati è il processo di rilevamento e rimozione di record danneggiati o imprecisi da un set di record, una tabella o un database. Quindi, questa è la principale differenza tra data wrangling e data cleaning.

Altri nomi

Inoltre, data munging è un altro nome per data wrangling, mentre data cleansing è un altro nome per data cleaning.

Conclusioni

Data wrangling e data cleaning sono due processi che possiamo eseguire sui dati per ottenere dati significativi. Tuttavia, la principale differenza tra data wrangling e data cleaning è che data wrangling è il processo di conversione e mappatura dei dati da un formato a un altro per utilizzare tali dati per eseguire l’analisi mentre la pulizia dei dati è il processo di eliminazione dei dati errati o di modifica loro. In breve, è possibile utilizzare strumenti di data wrangling per eseguire la pulizia dei dati.