Zrozumienie duplikatów w zbiorach danych: typy i techniki obsługi

Duplikaty to dane, które pojawiają się w zbiorze danych więcej niż raz. Na przykład, jeśli lista imion zawiera imię „John” wiele razy, każde wystąpienie słowa „John” jest duplikatem. W kontekście analizy danych duplikaty są często uważane za błędy lub niespójności w danych i mogą prowadzić do niedokładnych wyników, jeśli nie są właściwie obsługiwane.

Istnieje kilka rodzajów duplikatów, które mogą wystąpić w zbiorach danych, w tym:

1. Dokładne duplikaty: Są to identyczne kopie tej samej wartości danych. Na przykład „John Smith” pojawia się dwukrotnie na liście nazwisk.
2. Prawie duplikaty: są to podobne, ale nie dokładne kopie tej samej wartości danych. Na przykład „Johns Smith” i „John Smithe” są prawie duplikatami, ponieważ brzmią podobnie, ale mają niewielkie różnice w pisowni.
3. Częściowe duplikaty: są to wartości danych, które mają niektóre, ale nie wszystkie, te same cechy. Na przykład „John Smith” i „Jane Smith” są częściowymi duplikatami, ponieważ mają to samo nazwisko, ale różne imiona.
4. Zduplikowane rekordy: Są to kompletne kopie tego samego rekordu danych. Na przykład, jeśli lista klientów zawiera dwa oddzielne rekordy dla tej samej osoby, rekordy te są rekordami zduplikowanymi.…
Aby poradzić sobie z duplikatami w zbiorach danych, analitycy często korzystają z technik takich jak czyszczenie danych, normalizacja danych i transformacja danych w celu identyfikacji i usunięcia duplikatów. W niektórych przypadkach może być konieczne zachowanie duplikatów w celu zachowania integralności danych lub uchwycenia wielu perspektyw tego samego punktu danych.