I 2023 bruger du enten AI, vil lære at bruge AI, eller også bliver du hægtet af; inden for økonomi og regnskab er anvendelsen af kunstig intelligens (AI) blevet almindelig.
For at udnytte potentialet i disse banebrydende teknologier er det dog afgørende at sikre, at de anvendte data er rene og korrekt forberedt.
Jeg har udarbejdet en tjekliste til datarensning bestående af 5 vigtige forbehandlingstrin, som du skal gennemføre, før du fører disse data ind i din algoritme. Plus hvornår du skal bruge Microsoft Excel til dette, og hvornår du skal bruge et mere effektivt dataanalyseværktøj.
1. Fjernelse af afvigende observationer
Afvigende observationer er datapunkter, der afviger markant fra gennemsnitsværdierne i et datasæt. I finansiel analyse er det vigtigt at fjerne afvigende observationer for at forhindre forvrængede indsigter.
Hvis du for eksempel har et datasæt med 100 fakturaer, hvor 95 er på nogle få tusinde, og 5 er på flere millioner for erhvervskunder, vil en analyse af dem samlet føre til unøjagtige resultater.
For at håndtere dette skal du identificere afvigende observationer ved hjælp af statistiske metoder som z-score eller interkvartilafstand (IQR) og derefter enten fjerne dem eller transformere dem ved hjælp af teknikker som winsorisering eller logaritmisk transformation. Z-score er især nyttig inden for regnskab og økonomi – det er et simpelt statistisk mål, som vi kan bruge til at identificere afvigende observationer i finansielle data. Ved at beregne, hvor mange standardafvigelser et datapunkt ligger fra gennemsnittet, kan vi afgøre, om det adskiller sig markant fra resten af datasættet, og træffe passende foranstaltninger for at sikre nøjagtig analyse og prognosticering.
2. Hovedkomponentanalyse (PCA) til datarensning
Trin 2 i tjeklisten til datarensning: PCA.
PCA er en teknik til dimensionsreduktion, der kan bruges til at klynge resultater og analysere dem effektivt. Inden for økonomi og regnskab, hvor store datasæt er almindelige, hjælper PCA med at identificere de vigtigste variabler, der bidrager til den samlede varians.
Ved at reducere dimensionerne, samtidig med at den maksimale mængde information bevares, forenkler PCA den efterfølgende analyse og muliggør mere effektive AI-anvendelser.
Det er fantastisk at se denne algoritme arbejde med dine data! Ved hjælp af Python (jeg forklarer mere nedenfor) kan du visualisere, hvordan dine resultater bliver klynget baseret på dataene, og få en bedre forståelse af dine kunders økonomi!
Have an account? Log In
3. Uensartet formatering eller irrelevante data i dit datasæt
Uensartet formatering henviser til forskelle i repræsentationen af data, f.eks. uensartede datoformater eller numeriske repræsentationer. Denne tjekliste til datarensning kræver, at du standardiserer disse formater, hvilket er afgørende for ensartede data og nøjagtig analyse.
For at håndtere uensartet formatering skal du identificere variationerne i dataene og anvende passende transformationer.
Du kan f.eks. konvertere forskellige datoformater til ét standardiseret format eller rette uensartet stavning og forkortelser i hele datasættet.
I Excel kan du bruge IF-betingelser; hvis du går over til noget som Power Query (også i Excel), kan du automatisere processen ved at tilføje denne teknik til forbehandlingsflowet i din analyse.
4. Håndtering af ubalancerede data, manglende data eller urene data
Ubalancerede data opstår, når fordelingen af målklasser er markant skæv.
I scenarier inden for økonomi og regnskab kan dette føre til skæve forudsigelser eller unøjagtige modeller.
For at håndtere dette kan man anvende forskellige teknikker, såsom underudvælgelse af majoritetsklassen, overudvælgelse af minoritetsklassen eller avancerede algoritmer, der er udviklet til ubalancerede data, såsom syntetisk oversamplingsteknik for mindretalsklassen (SMOTE).
Disse metoder hjælper med at balancere datasættet og forbedre AI-modellernes ydeevne og er derfor en vigtig del af denne tjekliste til datarensning.
5. Håndtering af duplikerede data
Dette lyder meget logisk, men du vil blive overrasket over, hvor mange gange algoritmerne ikke fungerer på grund af dette!
Duplikerede data kan føre til misvisende indsigter og overflødig analyse. Det er afgørende at identificere og fjerne duplikerede poster eller registreringer.
Dette kan opnås ved at sammenligne værdier på tværs af relevante felter eller kolonner og fjerne duplikerede forekomster. Ved at være opmærksom på unikke identifikatorer eller bruge avancerede algoritmer til at registrere dubletter kan du sikre dataintegriteten og forbedre nøjagtigheden af AI-baserede prognosemodeller.
Trinvis guide til implementering af disse 5 teknikker i den virkelige verden
For at implementere ovenstående datarensningsteknikker effektivt anbefales det at begynde med Excel og Power Query/pivottabeller til enklere problemer eller datasæt på under 25 GB.
Excel er et meget udbredt værktøj inden for økonomi og regnskab og tilbyder intuitive funktioner til datamanipulation og -analyse. Power Query og Pivot udvider yderligere Excels funktionalitet ved at muliggøre avanceret datatransformation og automatisering. Excel giver brugerne mulighed for at udføre grundlæggende dataopgaver såsom fjernelse af dubletter, filtrering og sortering. Det tilbyder også funktioner til grundlæggende statistiske beregninger og visualiseringer. For mindre datasæt kan Excel være en effektiv og tilgængelig løsning til udførelse af dataoprydning.
Når man imidlertid arbejder med mere komplekse problemer eller større datasæt, anbefales det på det kraftigste at skifte til et mere effektivt programmeringssprog som Python – eller anskaffe software til statistisk analyse.
Python har opnået betydelig popularitet blandt fagfolk inden for økonomi og regnskab på grund af sin brugervenlighed, omfattende biblioteker og robuste økosystem til dataanalyse og maskinlæring.
Python tilbyder forskellige biblioteker såsom pandas, NumPy og scikit-learn, der leverer omfattende funktionalitet til datamanipulation, dataoprydning og avanceret analyse.
Pandas tilbyder især effektive datastrukturer og værktøjer til håndtering af strukturerede data, hvilket gør det velegnet til dataopgaver såsom fjernelse af afvigere, uensartet formatering og dubletter.
Derudover tilbyder det praktiske funktioner til håndtering af manglende værdier og imputering af dem ved hjælp af forskellige strategier.
Desuden gør Pythons maskinlæringsbiblioteker det muligt for fagfolk inden for økonomi og regnskab at udforske prognosemodeller. Med scikit-learn, TensorFlow eller PyTorch giver Python brugerne mulighed for at opbygge og implementere avancerede maskinlæringsmodeller, herunder modeller til tidsserieprognoser, for at forudsige fremtidige økonomiske tendenser og træffe informerede beslutninger.
Hvilke trin indgår i dataoprydningsprocessen?
Hvis du arbejder med økonomi og ønsker at forbedre nøjagtigheden og pålideligheden af dine data, er det afgørende at forstå trinnene i dataoprydning. Dataoprydning, også kendt som datarensning eller datasanering, er en systematisk proces, der indebærer identifikation og korrigering af uoverensstemmelser, fejl og unøjagtigheder i økonomiske datasæt.
Det indledende trin består i en omfattende vurdering af dataenes kvalitet og integritet. Dette omfatter registrering af manglende værdier, afvigere og dubletter, som kan påvirke økonomiske analyser betydeligt.
Det efterfølgende trin indebærer anvendelse af grundige valideringsteknikker for at kontrollere dataenes nøjagtighed i forhold til foruddefinerede kriterier. Når fejlbehæftede data er identificeret, korrigeres eller fjernes de.
Det sidste trin på tjeklisten for dataoprydning er at standardisere og harmonisere dataene for at sikre konsistens på tværs af forskellige kilder og formater. Ved omhyggeligt at følge disse trin kan fagfolk inden for økonomi sikre dataenes pålidelighed og integritet, hvilket muliggør informerede beslutninger og strategisk økonomisk planlægning.
More Articles
Dataindtastning, datakvalitet og datahåndtering
Dataindtastning, datakvalitet og datahåndtering er afgørende komponenter i opretholdelsen af nøjagtige og pålidelige data i enhver organisation, især for fagfolk inden for økonomi.
Dataindtastning omfatter processen med at indtaste data i et system eller en database og sikre, at de er komplette og korrekte. Nøjagtig dataindtastning er afgørende for at forhindre fejl, der kan kompromittere økonomiske analyser og beslutningstagning.
Dataindtastning alene er imidlertid ikke tilstrækkelig; datakvalitet er lige så vigtig.
Datakvalitet henviser til dataenes overordnede nøjagtighed, konsistens og relevans. Det indebærer grundige processer for validering, verificering og dataoprydning med henblik på at identificere og korrigere fejl, uoverensstemmelser og redundans i datasættet.
Det er afgørende at opretholde en høj datakvalitet for at udlede meningsfuld indsigt og træffe velinformerede økonomiske beslutninger. For at håndtere data effektivt skal organisationer implementere robuste praksisser for datahåndtering. Dette omfatter etablering af rammer for datastyring, definition af datastandarder og implementering af datasikkerhedsforanstaltninger for at beskytte følsomme økonomiske oplysninger.
Korrekt datahåndtering indebærer desuden organisering og strukturering af data på en måde, der letter søgning, analyse og rapportering.
Ved at prioritere nøjagtighed i dataindtastningen, kvalitetssikring af data og effektiv datahåndtering kan fagfolk inden for økonomi forbedre deres beslutningsprocesser og skabe økonomisk succes.
Afsluttende ord om systemer
At begynde med Excel og Power Query/Pivot til enklere problemer og datasæt kan danne et solidt fundament; ved at følge denne tjekliste for dataoprydning styrkes fundamentet yderligere.
Efterhånden som problemernes kompleksitet og datamængden øges, tilbyder et skift til Python imidlertid en mere fleksibel og effektiv løsning. Pythons enkelhed, omfattende biblioteker og automatiseringsmuligheder gør det til et ideelt programmeringssprog for fagfolk inden for økonomi og regnskab, der ønsker at udnytte AI, dataoprydning og maskinlæring i deres arbejde.
Hvis du er interesseret i at lære mere om AI inden for FP&A – eller økonomi generelt – kan du abonnere på The CFO Clubs ugentlige nyhedsbrev for at få opdateringer.
