Duplikate in Datensätzen verstehen: Typen und Handhabungstechniken

Duplikate sind Daten, die mehr als einmal in einem Datensatz vorkommen. Wenn beispielsweise eine Namensliste den Namen „John“ mehrmals enthält, ist jedes Vorkommen von „John“ ein Duplikat. Im Zusammenhang mit der Datenanalyse werden Duplikate oft als Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten betrachtet und können bei unsachgemä+er Handhabung zu ungenauen Ergebnissen führen.

Es gibt verschiedene Arten von Duplikaten, die in Datensätzen auftreten können, darunter:

1. Exakte Duplikate: Dies sind identische Kopien desselben Datenwerts. Beispielsweise erscheint „John Smith“ zweimal in einer Namensliste.
2. Beinahe-Duplikate: Dies sind ähnliche, aber keine exakten Kopien desselben Datenwerts. Beispielsweise handelt es sich bei „Johns Smith“ und „John Smithe“ fast um Duplikate, da sie ähnlich klingen, aber geringfügige Unterschiede in der Schreibweise aufweisen.
3. Teilweise Duplikate: Hierbei handelt es sich um Datenwerte, die einige, aber nicht alle, dieselben Merkmale aufweisen. Beispielsweise sind „John Smith“ und „Jane Smith“ teilweise Duplikate, da sie denselben Nachnamen, aber unterschiedliche Vornamen haben.
4. Doppelte Datensätze: Hierbei handelt es sich um vollständige Kopien desselben Datensatzes. Wenn eine Kundenliste beispielsweise zwei separate Datensätze für dieselbe Person enthält, handelt es sich bei diesen Datensätzen um doppelte Datensätze. Um Duplikate in Datensätzen zu verarbeiten, verwenden Analysten häufig Techniken wie Datenbereinigung, Datennormalisierung und Datentransformation, um Duplikate zu identifizieren und zu entfernen. In manchen Fällen kann es notwendig sein, Duplikate aufzubewahren, um die Integrität der Daten zu wahren oder mehrere Perspektiven auf denselben Datenpunkt zu erfassen.