Datan puhdistuksen tarkistuslista: 5 vaihetta ennen tekoälyn käyttöä
Vuonna 2023 joko käytät tekoälyä, haluat oppia käyttämään tekoälyä tai jäät kehityksestä jälkeen; rahoituksessa ja laskentatoimessa tekoälyn (AI) käyttöönotosta on tullut arkipäivää.
Jotta näiden huipputeknologioiden potentiaali voidaan hyödyntää, on kuitenkin ratkaisevan tärkeää varmistaa, että käytettävä data on puhdasta ja asianmukaisesti valmisteltua.
Olen laatinut sinulle datan puhdistamisen tarkistuslistan, joka koostuu viidestä keskeisestä esikäsittelyvaiheesta, jotka sinun on tehtävä ennen kuin syötät nämä tiedot algoritmiisi. Lisäksi kerron, milloin tähän kannattaa käyttää Microsoft Exceliä ja milloin tehokkaampaa data-analyysityökalua.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
1. Poikkeamien poistaminen
Poikkeamat ovat datapisteitä, jotka eroavat merkittävästi tietoaineiston keskiarvoista. Taloudellisessa analyysissä poikkeamien poistaminen on olennaista vääristyneiden johtopäätösten estämiseksi.
Jos sinulla on esimerkiksi 100 laskua sisältävä tietoaineisto, jossa 95 laskun summat ovat tuhansia ja viiden suuryritysasiakkaille lähetetyn laskun summat miljoonia, niiden analysointi yhdessä johtaisi epätarkkoihin tuloksiin.
Tämän ratkaisemiseksi tunnista poikkeamat tilastollisten menetelmien, kuten z-pisteen tai kvartiilivälin (IQR), avulla ja joko poista ne tai muunna niitä esimerkiksi winsorisoinnilla tai logaritmimuunnoksella. Erityisesti z-piste on erittäin hyödyllinen laskentatoimessa ja rahoituksessa – se on yksinkertainen tilastollinen mittari, jonka avulla voimme tunnistaa poikkeamat taloudellisesta datasta. Laskemalla, kuinka monen keskihajonnan päässä datapiste on keskiarvosta, voimme määrittää, poikkeaako se merkittävästi muusta tietoaineistosta, ja ryhtyä asianmukaisiin toimiin tarkan analyysin ja ennustamisen varmistamiseksi.
2. Pääkomponenttianalyysi (PCA) datan puhdistamisessa
Vaihe 2 datan puhdistamisen tarkistuslistalla: PCA.
PCA on dimensioiden vähentämiseen tarkoitettu menetelmä, jonka avulla tuloksia voidaan ryhmitellä ja analysoida tehokkaasti. Rahoituksessa ja laskentatoimessa, joissa suuret tietoaineistot ovat yleisiä, PCA auttaa tunnistamaan merkittävimmät muuttujat, jotka vaikuttavat kokonaisvaihteluun.
Vähentämällä dimensioiden määrää ja säilyttämällä samalla mahdollisimman paljon tietoa PCA yksinkertaistaa myöhempää analyysiä ja mahdollistaa tehokkaammat tekoälysovellukset.
On hienoa seurata, kuinka tämä algoritmi käsittelee dataasi! Pythonin avulla (selitän tätä tarkemmin jäljempänä) voit visualisoida, kuinka tuloksesi ryhmittyvät datan perusteella, ja ymmärtää asiakkaidesi taloutta paremmin!
3. Tietoaineiston epäyhtenäinen muotoilu tai tarpeeton data
Epäyhtenäinen muotoilu tarkoittaa ristiriitoja datan esitystavassa, kuten epäyhtenäisiä päivämäärämuotoja tai numeerisia esitystapoja. Tämä datan puhdistamisen tarkistuslista edellyttää, että yhdenmukaistat nämä muodot, mikä on olennaista datan yhtenäisyyden ja tarkan analyysin kannalta.
Voit käsitellä epäyhtenäistä muotoilua tunnistamalla datassa esiintyvät vaihtelut ja soveltamalla asianmukaisia muunnoksia.
Voit esimerkiksi muuntaa erilaiset päivämäärämuodot yhdeksi standardoiduksi muodoksi tai korjata tietoaineistossa esiintyvät epäyhtenäiset kirjoitusasut ja lyhenteet.
Excelissä voit käyttää JOS-funktioita; jos siirryt esimerkiksi Power Queryyn (joka on myös Excelissä), voit automatisoida prosessin lisäämällä tämän tekniikan analyysisi esikäsittelyvaiheeseen.
4. Epätasapainoisen, puuttuvan tai epäpuhtaan datan käsittely
Epätasapainoista dataa syntyy, kun kohdeluokkien jakauma on merkittävästi vinoutunut.
Rahoituksen ja laskentatoimen tilanteissa tämä voi johtaa puolueellisiin ennusteisiin tai epätarkkoihin malleihin.
Tämän ratkaisemiseksi voidaan käyttää erilaisia tekniikoita, kuten enemmistöluokan alinäytteistystä, vähemmistöluokan ylänäytteistystä tai epätasapainoiselle datalle suunniteltuja kehittyneitä algoritmeja, kuten synteettistä vähemmistöluokan ylänäytteistysmenetelmää (SMOTE).
Nämä menetelmät auttavat tasapainottamaan tietoaineistoa ja parantamaan tekoälymallien suorituskykyä, joten ne ovat tärkeä osa tätä datan puhdistamisen tarkistuslistaa.
5. Päällekkäisen datan käsittely
Tämä kuulostaa hyvin loogiselta, mutta tulet hämmästymään siitä, kuinka usein algoritmit eivät toimi tämän vuoksi!
Päällekkäinen data voi johtaa harhaanjohtaviin johtopäätöksiin ja tarpeettomaan analyysiin. On ratkaisevan tärkeää tunnistaa ja poistaa päällekkäiset tietueet tai merkinnät.
Tämä voidaan tehdä vertailemalla asiaankuuluvien kenttien tai sarakkeiden arvoja ja poistamalla päällekkäiset esiintymät. Ainutlaatuisiin tunnisteisiin kiinnitetty huomio tai kehittyneiden algoritmien käyttö päällekkäisyyksien havaitsemiseksi voi varmistaa datan eheyden ja parantaa tekoälyyn perustuvien ennustemallien tarkkuutta.
Vaiheittainen opas näiden viiden tekniikan toteuttamiseen käytännössä
Edellä kuvattujen datan puhdistamistekniikoiden tehokkaaksi toteuttamiseksi on suositeltavaa aloittaa Excelillä ja Power Querylla/Pivotilla yksinkertaisempien ongelmien tai alle 25 Gt:n tietoaineistojen tapauksessa.
Excel on laajalti käytetty työkalu taloushallinnon alalla, ja se tarjoaa intuitiivisia toimintoja tietojen käsittelyyn ja analysointiin. Power Query ja Pivot laajentavat entisestään Excelin ominaisuuksia mahdollistamalla edistyneen tietojen muuntamisen ja automatisoinnin. Excelin avulla käyttäjät voivat suorittaa perustason tietojen puhdistustehtäviä, kuten kaksoiskappaleiden poistamista, suodattamista ja lajittelua. Se tarjoaa myös toimintoja perustason tilastollisiin laskelmiin ja visualisointeihin. Pienempien tietoaineistojen tapauksessa Excel voi olla tehokas ja helppokäyttöinen vaihtoehto tietojen puhdistamiseen.
Kun kyseessä ovat kuitenkin monimutkaisemmat ongelmat tai suuremmat tietoaineistot, siirtymistä tehokkaampaan ohjelmointikieleen, kuten Python, tai tilastollisen analyysin ohjelmiston hankkimista suositellaan lämpimästi.
Python on saavuttanut huomattavaa suosiota taloushallinnon ammattilaisten keskuudessa helppokäyttöisyytensä, laajojen kirjastojensa ja tietojen analysointiin sekä koneoppimiseen soveltuvan vankan ekosysteeminsä ansiosta.
Python tarjoaa erilaisia kirjastoja, kuten pandas, NumPy ja scikit-learn, jotka tarjoavat kattavat toiminnot tietojen käsittelyyn, puhdistamiseen ja edistyneeseen analytiikkaan.
Erityisesti Pandas tarjoaa tehokkaita tietorakenteita ja työkaluja rakenteisten tietojen käsittelyyn, joten se soveltuu tietojen puhdistustehtäviin, kuten poikkeavien havaintojen poistamiseen, epäjohdonmukaisen muotoilun korjaamiseen ja kaksoiskappaleiden poistamiseen.
Lisäksi se tarjoaa käteviä toimintoja puuttuvien arvojen käsittelyyn ja niiden täydentämiseen erilaisia strategioita käyttäen.
Pythonin koneoppimiskirjastojen avulla taloushallinnon ammattilaiset voivat myös tutkia ennustemalleja. scikit-learnin, TensorFlow'n tai PyTorchin avulla Python mahdollistaa edistyneiden koneoppimismallien, kuten aikasarjojen ennustemallien, rakentamisen ja käyttöönoton tulevien taloustrendien ennustamiseksi ja perusteltujen päätösten tekemiseksi.
Mitkä ovat tietojen puhdistusprosessin vaiheet?
Jos olet taloushallinnon ammattilainen ja haluat parantaa tietojesi tarkkuutta ja luotettavuutta, tietojen puhdistamisen vaiheiden ymmärtäminen on olennaista. Tietojen puhdistaminen, josta käytetään myös nimityksiä tietojen siistiminen tai tietojen skrubbaus, on järjestelmällinen prosessi, jossa taloudellisista tietoaineistoista tunnistetaan ja korjataan epäjohdonmukaisuudet, virheet ja epätarkkuudet.
Ensimmäinen vaihe on tietojen laadun ja eheyden kattava arviointi. Tähän kuuluu puuttuvien arvojen, poikkeavien havaintojen ja kaksoiskappaleiden havaitseminen, sillä ne voivat vaikuttaa merkittävästi taloudelliseen analyysiin.
Seuraavassa vaiheessa käytetään perusteellisia validointitekniikoita tietojen tarkkuuden varmistamiseksi ennalta määriteltyjen kriteerien perusteella. Kun virheelliset tiedot on tunnistettu, ne joko korjataan tai poistetaan.
Tietojen puhdistamisen tarkistuslistan viimeinen vaihe on tietojen standardointi ja yhdenmukaistaminen, jotta varmistetaan johdonmukaisuus eri lähteiden ja muotojen välillä. Noudattamalla näitä vaiheita huolellisesti taloushallinnon ammattilaiset voivat varmistaa tietojensa luotettavuuden ja eheyden, mikä mahdollistaa perustellun päätöksenteon ja strategisen taloussuunnittelun.
Tietojen syöttäminen, tietojen laatu ja tietojen hallinta
Tietojen syöttäminen, tietojen laatu ja tietojen hallinta ovat olennaisia tekijöitä tarkkojen ja luotettavien tietojen ylläpitämisessä missä tahansa organisaatiossa, erityisesti taloushallinnon ammattilaisille.
Tietojen syöttäminen tarkoittaa tietojen lisäämistä järjestelmään tai tietokantaan siten, että niiden täydellisyys ja oikeellisuus varmistetaan. Tarkka tietojen syöttäminen on olennaista sellaisten virheiden ehkäisemiseksi, jotka voivat heikentää taloudellista analyysiä ja päätöksentekoa.
Pelkkä tietojen syöttäminen ei kuitenkaan riitä, vaan tietojen laatu on yhtä tärkeää.
Tietojen laatu viittaa tietojen yleiseen tarkkuuteen, johdonmukaisuuteen ja merkityksellisyyteen. Se edellyttää perusteellisia validointi-, varmennus- ja puhdistusprosesseja tietoaineiston virheiden, epäjohdonmukaisuuksien ja päällekkäisyyksien tunnistamiseksi ja korjaamiseksi.
Korkean tietolaadun ylläpitäminen on ratkaisevan tärkeää merkityksellisten havaintojen tekemiseksi ja hyvin perusteltujen taloudellisten päätösten tueksi. Jotta tietoja voidaan hallita tehokkaasti, organisaatioiden on otettava käyttöön vankat tietojenhallintakäytännöt. Tähän kuuluu tiedonhallintakehysten luominen, tietostandardien määrittäminen ja tietoturvatoimenpiteiden käyttöönotto arkaluonteisten taloustietojen suojaamiseksi.
Lisäksi asianmukaiseen tietojen hallintaan kuuluu tietojen järjestäminen ja jäsentäminen tavalla, joka helpottaa niiden hakemista, analysointia ja raportointia.
Priorisoimalla tietojen syöttämisen tarkkuuden, tietojen laadunvarmistuksen ja tehokkaan tietojen hallinnan taloushallinnon ammattilaiset voivat tehostaa päätöksentekoprosessejaan ja edistää taloudellista menestystä.
Lopuksi järjestelmistä
Aloittaminen Excelillä ja Power Querylla/Pivotilla yksinkertaisempien ongelmien ja tietoaineistojen parissa voi tarjota vankan perustan; tämän tietojen puhdistamisen tarkistuslistan avulla perustasta voidaan rakentaa organisaation toimintamalli.
Kun ongelmien monimutkaisuus ja tietojen määrä kuitenkin kasvavat, siirtyminen Pythoniin tarjoaa joustavamman ja tehokkaamman ratkaisun. Pythonin yksinkertaisuus, laajat kirjastot ja automatisointiominaisuudet tekevät siitä ihanteellisen ohjelmointikielen taloushallinnon ammattilaisille, jotka haluavat hyödyntää työssään tekoälyä, tietojen puhdistamista ja koneoppimista.
Jos haluat oppia lisää tekoälystä FP&A:ssa – tai taloudesta yleisesti – tilaa The CFO Clubin viikoittainen uutiskirje pysyäksesi ajan tasalla.
