डेटासेट में डुप्लिकेट को समझना: प्रकार और हैंडलिंग तकनीक
डुप्लिकेट वह डेटा है जो किसी डेटासेट में एक से अधिक बार दिखाई देता है। उदाहरण के लिए, यदि नामों की सूची में "जॉन" नाम कई बार शामिल है, तो "जॉन" की प्रत्येक घटना एक डुप्लिकेट है। डेटा विश्लेषण के संदर्भ में, डुप्लिकेट को अक्सर डेटा में त्रुटियां या असंगतता माना जाता है, और अगर ठीक से संभाला नहीं गया तो वे गलत परिणाम दे सकते हैं।
डेटासेट में कई प्रकार के डुप्लिकेट हो सकते हैं, जिनमें शामिल हैं:
1. सटीक डुप्लिकेट: ये समान डेटा मान की समान प्रतियां हैं। उदाहरण के लिए, "जॉन स्मिथ" नामों की सूची में दो बार आता है।
2। निकट डुप्लिकेट: ये समान डेटा मान की समान लेकिन सटीक प्रतियां नहीं हैं। उदाहरण के लिए, "जॉन्स स्मिथ" और "जॉन स्मिथे" लगभग डुप्लिकेट हैं क्योंकि वे समान लगते हैं लेकिन उनमें वर्तनी में थोड़ा अंतर है।
3. आंशिक डुप्लिकेट: ये डेटा मान हैं जो एक-दूसरे के समान विशेषताओं को साझा करते हैं लेकिन सभी को नहीं। उदाहरण के लिए, "जॉन स्मिथ" और "जेन स्मिथ" आंशिक रूप से डुप्लिकेट हैं क्योंकि उनका अंतिम नाम एक ही है लेकिन उनके पहले नाम अलग-अलग हैं।
4. डुप्लिकेट रिकॉर्ड: ये एक ही डेटा रिकॉर्ड की पूरी प्रतियां हैं। उदाहरण के लिए, यदि ग्राहकों की सूची में एक ही व्यक्ति के लिए दो अलग-अलग रिकॉर्ड शामिल हैं, तो वे रिकॉर्ड डुप्लिकेट रिकॉर्ड हैं। डेटासेट में डुप्लिकेट को संभालने के लिए, विश्लेषक अक्सर डुप्लिकेट की पहचान करने और हटाने के लिए डेटा सफाई, डेटा सामान्यीकरण और डेटा परिवर्तन जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं। कुछ मामलों में, डेटा की अखंडता को बनाए रखने या एक ही डेटा बिंदु पर कई परिप्रेक्ष्यों को कैप्चर करने के लिए डुप्लिकेट को बनाए रखना आवश्यक हो सकता है।
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