Duplicaten in datasets begrijpen: typen en verwerkingstechnieken

Duplicaten zijn gegevens die meerdere keren voorkomen in een dataset. Als een lijst met namen bijvoorbeeld meerdere keren de naam 'John' bevat, is elke keer dat 'John' voorkomt een duplicaat. In de context van data-analyse worden duplicaten vaak beschouwd als fouten of inconsistenties in de gegevens, en ze kunnen tot onnauwkeurige resultaten leiden als ze niet op de juiste manier worden behandeld. Er zijn verschillende soorten duplicaten die in datasets kunnen voorkomen, waaronder: 1. Exacte duplicaten: dit zijn identieke kopieën van dezelfde gegevenswaarde. 'John Smith' komt bijvoorbeeld twee keer voor in een lijst met namen.
2. Bijna-duplicaten: dit zijn vergelijkbare, maar geen exacte kopieën van dezelfde gegevenswaarde. 'Johns Smith' en 'John Smithe' zijn bijvoorbeeld bijna dubbel, omdat ze hetzelfde klinken, maar kleine spellingsverschillen hebben.
3. Gedeeltelijke duplicaten: dit zijn gegevenswaarden die enkele, maar niet alle, dezelfde kenmerken met elkaar delen. 'John Smith' en 'Jane Smith' zijn bijvoorbeeld gedeeltelijke duplicaten omdat ze dezelfde achternaam hebben, maar verschillende voornamen hebben.
4. Dubbele records: Dit zijn volledige kopieën van hetzelfde gegevensrecord. Als een lijst met klanten bijvoorbeeld twee afzonderlijke records voor dezelfde persoon bevat, zijn die records dubbele records. Om duplicaten in datasets te verwerken, gebruiken analisten vaak technieken zoals gegevensopschoning, gegevensnormalisatie en gegevenstransformatie om duplicaten te identificeren en te verwijderen. In sommige gevallen kan het nodig zijn om duplicaten te bewaren om de integriteit van de gegevens te behouden of om meerdere perspectieven op hetzelfde gegevenspunt vast te leggen.