Înțelegerea duplicatelor în seturile de date: tipuri și tehnici de manipulare

Duplicatele sunt date care apar de mai multe ori într-un set de date. De exemplu, dacă o listă de nume conține numele „Ioan” de mai multe ori, fiecare apariție a lui „Ioan” este un duplicat. În contextul analizei datelor, duplicatele sunt adesea considerate a fi erori sau inconsecvențe în date și pot duce la rezultate inexacte dacă nu sunt tratate corespunzător.

Există mai multe tipuri de duplicate care pot apărea în seturile de date, inclusiv:

1. Dublate exacte: acestea sunt copii identice ale aceleiași valori de date. De exemplu, „John Smith” apare de două ori într-o listă de nume.
2. Aproape duplicate: acestea sunt copii similare, dar nu exacte ale aceleiași valori de date. De exemplu, „Johns Smith” și „John Smithe” sunt aproape duplicate, deoarece sună similar, dar au ușoare diferențe de ortografie.
3. Dublate parțiale: acestea sunt valori de date care au unele, dar nu toate, aceleași caracteristici. De exemplu, „John Smith” și „Jane Smith” sunt duplicate parțiale, deoarece au același nume de familie, dar au prenume diferite.
4. Înregistrări duplicate: acestea sunt copii complete ale aceleiași înregistrări de date. De exemplu, dacă o listă de clienți include două înregistrări separate pentru aceeași persoană, acele înregistrări sunt înregistrări duplicat.

Pentru a gestiona duplicatele din seturile de date, analiștii folosesc adesea tehnici precum curățarea datelor, normalizarea datelor și transformarea datelor pentru a identifica și elimina duplicatele. În unele cazuri, poate fi necesar să se păstreze duplicatele pentru a menține integritatea datelor sau pentru a capta mai multe perspective asupra aceluiași punct de date.