Data Cleaning — məlumatların dəqiqliyini, tamlığını, davamlılığını və etibarlılığını təmin etmək üçün xam məlumat üzərində aparılan sistemli, çoxmərhələli və metodoloji emal prosesidir. Bu proses məlumat dəstlərindəki uyğunsuzluqları, boşluqları, səhvləri, təkrarlanmış dəyərləri, format problemlərini və qeyri-realist göstəriciləri aşkarlamaq və düzəltmək üçün statistik texnikalar, avtomatlaşdırılmış alətlər, qaydalar, skriptlər və analitik metodlardan istifadə edir. Data Cleaning məlumatların analitik təhlil üçün hazır olmasını təmin etməklə yanaşı, model dəqiqliyini artırır, səhv qərarların qarşısını alır və məlumat əsaslı nəticələrin etibarlılığını gücləndirir.

Data Cleaning məlumatların çevrilməsi mərhələsindən əvvəl həyata keçirilən ən kritik addımlardan biridir, çünki təmizlənməmiş və səhv məlumatlar proqnozlaşdırma modellərini, statistik nəticələri və biznes qərarvermə proseslərini əhəmiyyətli dərəcədə yanıltmaq gücünə malikdir. Bu proses müxtəlif məlumat tipləri — strukturlu, yarı-strukturlaşmış və ya struktursuz — üzərində tətbiq oluna bilər və müxtəlif sənayelərdə data analitiklərinin, data scientist-lərin, data engineer-lərin və BI komandalarının gündəlik işinin ayrılmaz hissəsini təşkil edir.

Əsas Məqsədi və Funksiyaları

Data Cleaning-in əsas məqsədi məlumatları “istifadə oluna bilən” və “analitik dəyər daşıyan” hala gətirməkdir. Onun funksiyalarına daxildir:

• Səhv, uyğunsuz və ya məntiqə uyğun gəlməyən dəyərlərin aşkarlanması
• Təkrarlanan sətirlərin silinməsi və ya birləşdirilməsi
• Boş (missing) dəyərlərin müvafiq şəkildə idarə olunması
• Formatların, vahidlərin və strukturların standartlaşdırılması
• Məlumatların ayrı mənbələrdən birləşdirilməsi zamanı yaranan konfliktlərin aradan qaldırılması
• Outlier-lərin aşkarlanması və idarə olunması
• Məlumatların validasiyası və keyfiyyət meyarları ilə uyğunluğunun yoxlanılması

Bu addımlar analitik proseslərin daha dəqiq olmasını təmin edir və nəticələrin interpretasiyasını asanlaşdırır.

Data Cleaning Prosesinin Mərhələləri

1. Data Profiling:

Məlumatların quruluşunun, həcminin, tiplərinin və ümumi keyfiyyətinin təhlili.

2. Error Detection:

Səhv dəyərlərin, uyğunsuz formatların, qeyri-real rəqəmlərin və qırıq qeydlərin aşkar edilməsi.

3. Missing Value Handling:

Boş dəyərlərin silinməsi, orta/median ilə əvəz olunması və ya ML metodları ilə proqnozlaşdırılması.

4. Deduplication:

Təkrar sətirlərin müəyyən edilməsi və konsolidasiya edilməsi.

5. Outlier Processing:

Normadan kənar dəyərlərin aşkarlanması və biznes məntiqinə uyğun idarə olunması.

6. Normalization & Standardization:

Məlumatların vahid formada olması üçün strukturlaşdırılması və çevrilməsi.

7. Validation & Verification:

Təmizləmə sonrası məlumatın keyfiyyətinin və dəqiqliyinin yoxlanılması.

İstifadə Olunan Alətlər və Texnologiyalar

• Proqramlaşdırma dilləri: Python (Pandas, NumPy), R
• ETL alətləri: Airflow, Informatica, Talend
• Data Quality platformaları: Great Expectations, OpenRefine
• SQL əsaslı təmizləmə metodları: CASE, REGEXP, CTE-lər
• ML-based cleaning alətləri: anomaly detection, predictive imputations

Bu alətlər məlumat keyfiyyətini artırmaq üçün avtomatlaşdırılmış və təkrarlanan təmizləmə prosesləri qurmağa imkan verir.

Əsas Xüsusiyyətlər və İmkanlar

• Məlumat keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması
• Model dəqiqliyinin və performansının artırılması
• Risklərin və səhv qərarların qarşısının alınması
• Düzgün KPI-ların ölçülməsi
• Daha etibarlı proqnozlaşma və analitik nəticələr
• Sistemlər arasında məlumat harmoniyasının təmin olunması
• Analitik və BI proseslərinin optimallaşdırılması

Çağırışlar və Məhdudiyyətlər

• Böyük dataset-lərdə yüksək vaxt və resurs tələbi
• Çoxlu mənbədən gələn məlumatların uyğunsuzluğu
• Domain biliklərinin çatışmazlığı səbəbilə yanlış “təmizləmə” qərarları
• Avtomatlaşdırılmış alətlərin hər vəziyyətdə doğru təmizləmə edə bilməməsi
• Real-time data cleaning proseslərinin çətinliyi

Ən Yaxşı Təcrübələr

• Aydın data quality standartlarının müəyyən edilməsi
• Data governance qaydalarının tətbiqi
• Təmizləmə prosesinin avtomatlaşdırılması
• Data lineage və audit izlərinin saxlanılması
• Sahə eksperti biliklərinin analitik prosesə daxil edilməsi
• Təmizləmə sonrası mütəmadi keyfiyyət yoxlamaları