Lista di Controllo per la Pulizia dei Dati Finanziari: 5 Passi Prima di Usare l’IA
Nel 2023, o stai già usando l'IA, vuoi imparare ad usarla, oppure rischi di rimanere indietro; in finanza e contabilità, l'adozione dell'intelligenza artificiale (IA) è ormai all'ordine del giorno.
Tuttavia, per sfruttare al meglio queste tecnologie all’avanguardia, è fondamentale assicurarsi che i dati utilizzati siano puliti e correttamente preparati.
Ho creato una checklist per la pulizia dei dati, composta da 5 step essenziali di pre-elaborazione che devi compiere prima di inserirli nel tuo algoritmo. Inoltre, ti spiego quando conviene usare Microsoft Excel e quando invece affidarsi a un potente strumento di data analytics.
Want more from The CFO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of modern CFOs and finance executives accessing proven frameworks, tools, and insights to navigate AI-driven finance.
Have an account? Log In
1. Rimozione dei Valori Anomali
I valori anomali sono dati che si discostano in modo significativo dai valori medi di un dataset. Nell’analisi finanziaria è fondamentale rimuoverli per evitare risultati distorti.
Per esempio, se disponi di un insieme di 100 fatture, di cui 95 di importo nell’ordine delle migliaia e 5 da milioni perché relative a clienti enterprise, analizzarle tutte insieme porterebbe a risultati inaccurati.
Per risolvere il problema, individua i valori anomali tramite metodi statistici come lo z-score o l’intervallo interquartile (IQR) e poi eliminali o trasformali con tecniche come la winsorizzazione o la trasformazione logaritmica. Lo z-score, in particolare, è molto utile in contabilità e finanza: si tratta di una semplice misura statistica per individuare i valori anomali nei dati finanziari. Calcolando a quante deviazioni standard un dato si trova dalla media, possiamo capire se differisce significativamente dal resto dei dati e agire di conseguenza per garantire un’analisi accurata e una migliore previsione.
2. Analisi delle Componenti Principali (PCA) per la Pulizia dei Dati
Secondo passaggio della checklist: la PCA.
PCA è una tecnica di riduzione della dimensionalità che permette di raggruppare i risultati e analizzarli in modo efficace. In finanza e contabilità, dove spesso si lavora con grandi moli di dati, la PCA aiuta a individuare le variabili più rilevanti che spiegano la varianza complessiva.
Riducendo le dimensioni mantenendo il massimo dell’informazione, la PCA semplifica le analisi successive e rende più efficienti le applicazioni di IA.
Vedere questo algoritmo all’opera sui tuoi dati è incredibile! Usando Python (che spiegherò più sotto), puoi visualizzare come i tuoi risultati vengono raggruppati e comprendere meglio la situazione finanziaria dei tuoi clienti!
3. Formattazione Incoerente o Dati Irrilevanti nel Tuo Dataset
La formattazione incoerente riguarda le discrepanze nella rappresentazione dei dati, come ad esempio formati di data o rappresentazioni numeriche diversi. Questa checklist per la pulizia dei dati richiede di standardizzare questi formati, perché è fondamentale per assicurare l’uniformità dei dati e un’analisi accurata.
Per risolvere questi problemi, individua le variazioni nei dati e applica le dovute trasformazioni.
Ad esempio, puoi convertire i diversi formati di data in un unico formato normalizzato oppure correggere ortografia e abbreviazioni incoerenti nel set di dati.
In Excel puoi utilizzare formule IF; se passi a strumenti come Power Query (incluso anche in Excel), puoi automatizzare il processo integrando questa tecnica nel flusso di pre-elaborazione dell’analisi.
4. Gestione di Dati Squilibrati, Mancanti o Sporchi
I dati squilibrati si verificano quando la distribuzione delle classi target è fortemente sbilanciata.
In finanza e contabilità, questo può portare a previsioni distorte o modelli inaccurati.
Per affrontare il problema si possono usare varie tecniche: il sottocampionamento della classe maggiore, il sovracampionamento della classe minore, o l’utilizzo di algoritmi avanzati progettati per dati sbilanciati, come la Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE).
Questi metodi aiutano a bilanciare il dataset e migliorare le prestazioni dei modelli di IA, rappresentando quindi una fase cruciale in questa checklist per la pulizia dei dati.
5. Gestione dei Dati Duplicati
Sembra molto ovvio, ma ti sorprenderà quante volte gli algoritmi non funzionano a causa di questo problema!
I dati duplicati possono generare analisi fuorvianti e risultati ridondanti. È fondamentale identificare ed eliminare record o voci duplicate.
Questo si può ottenere confrontando valori tra i campi pertinenti o tra colonne e rimuovendo le occorrenze ripetute. Prestare attenzione agli identificatori univoci o utilizzare algoritmi avanzati per rilevare i duplicati permette di garantire l’integrità dei dati e migliorare la precisione dei modelli di previsione basati su IA.
Guida Passo-Passo per Mettere in Pratica Queste 5 Tecniche nel Mondo Reale
Per applicare in modo efficace queste tecniche di pulizia dei dati, si consiglia di iniziare con Excel e Power Query/Pivot per problemi più semplici o dataset inferiori ai 25 GB.
Excel è uno strumento ampiamente utilizzato nel settore finanziario e contabile e offre funzioni intuitive per la manipolazione e l'analisi dei dati. Power Query e Pivot potenziano ulteriormente le capacità di Excel, permettendo trasformazioni avanzate dei dati e automazione. Excel consente agli utenti di eseguire attività di pulizia dei dati di base, come la rimozione dei duplicati, il filtraggio e l'ordinamento. Offre inoltre funzioni per calcoli statistici semplici e visualizzazioni. Per insiemi di dati di dimensioni ridotte, Excel può rappresentare un'opzione efficiente e accessibile per svolgere operazioni di pulizia dei dati.
Tuttavia, quando si affrontano problemi più complessi o set di dati di grandi dimensioni, il passaggio a un linguaggio di programmazione più potente come Python—oppure l'uso di software di analisi statistica—è fortemente consigliato.
Python ha acquisito una notevole popolarità tra i professionisti della finanza e della contabilità grazie alla sua facilità d'uso, all'ampia gamma di librerie e a un ecosistema solido per l'analisi dei dati e il machine learning.
Python offre diverse librerie, come pandas, NumPy e scikit-learn, che forniscono funzionalità complete per la manipolazione, la pulizia e l'analisi avanzata dei dati.
Pandas, in particolare, offre potenti strutture dati e strumenti per la gestione di dati strutturati, rendendolo adatto per attività di pulizia dei dati come la rimozione di outlier, la correzione di formattazioni incoerenti e la rimozione di duplicati.
Inoltre, mette a disposizione funzioni comode per gestire valori mancanti e imputarli utilizzando diverse strategie.
In aggiunta, le librerie di machine learning di Python permettono ai professionisti della finanza e della contabilità di esplorare modelli previsionali. Con scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, Python consente di costruire e distribuire modelli avanzati di machine learning, inclusi modelli per la previsione di serie temporali, per stimare le tendenze finanziarie future e prendere decisioni più informate.
Quali sono le fasi del processo di pulizia dei dati?
Se sei un professionista della finanza che vuole migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei propri dati, comprendere i passaggi della pulizia dei dati è fondamentale. La pulizia dei dati, nota anche come data cleansing o data scrubbing, è un processo sistematico che prevede l'identificazione e la correzione di incoerenze, errori e imprecisioni all'interno dei set di dati finanziari.
Il primo passo consiste nel valutare in modo approfondito la qualità e l'integrità dei dati. Questo include l'individuazione di valori mancanti, outlier e duplicati, che possono influire sensibilmente sull'analisi finanziaria.
La fase successiva prevede l'applicazione di rigorose tecniche di validazione per verificare la correttezza dei dati rispetto a criteri predefiniti. Una volta individuati, i dati errati vengono corretti oppure eliminati.
L'ultimo passaggio della checklist di pulizia dei dati consiste nello standardizzare e armonizzare i dati per garantire coerenza tra le varie fonti e formati. Seguendo con diligenza questi passaggi, i professionisti della finanza possono assicurare affidabilità e integrità ai dati, favorendo decisioni informate e pianificazione finanziaria strategica.
Inserimento dati, qualità dei dati e gestione dei dati
L'inserimento dei dati, la qualità dei dati e la gestione dei dati sono componenti essenziali per mantenere informazioni precise e affidabili all'interno di qualsiasi organizzazione, in particolare per i professionisti della finanza.
L'inserimento dati comprende il processo di immissione delle informazioni in un sistema o database, assicurando completezza e correttezza. Un'inserimento dati accurato è essenziale per prevenire errori che possano compromettere l'analisi finanziaria e i processi decisionali.
Tuttavia, l'inserimento dati da solo non basta; anche la qualità dei dati è fondamentale.
La qualità dei dati si riferisce all'accuratezza, coerenza e rilevanza complessiva delle informazioni. Richiede processi di validazione, verifica e pulizia approfonditi per identificare e correggere errori, incoerenze e ridondanze all'interno del dataset.
Mantenere alta la qualità dei dati è cruciale per estrarre informazioni significative e compiere scelte finanziarie consapevoli. Per gestire efficacemente i dati, le organizzazioni devono implementare pratiche robuste di data management. Questo comprende l'adozione di framework per la governance dei dati, la definizione di standard e l'attuazione di misure di sicurezza per proteggere le informazioni finanziarie sensibili.
Inoltre, una corretta gestione dei dati implica l'organizzazione e la strutturazione delle informazioni in modo che recupero, analisi e reporting risultino agevolati.
Dando priorità all'accuratezza dell'inserimento dati, alla garanzia di qualità e ad una gestione efficiente, i professionisti della finanza possono migliorare i processi decisionali e contribuire al successo finanziario.
Considerazioni finali sui sistemi
Iniziare con Excel e Power Query/Pivot per problemi e dataset semplici può offrire una base solida; seguire questa checklist di pulizia dei dati permette di trasformare quella base in una vera istituzione.
Tuttavia, man mano che aumenta la complessità dei problemi e il volume dei dati, il passaggio a Python offre una soluzione più flessibile e potente. La semplicità di Python, la ricchezza delle librerie e le capacità di automazione lo rendono il linguaggio di programmazione ideale per chi opera in finanza e contabilità e vuole sfruttare IA, pulizia dati e machine learning nel proprio lavoro.
Se desideri ulteriori approfondimenti su IA in FP&A – o in ambito finanziario in generale – iscriviti alla newsletter settimanale di The CFO Club per restare aggiornato.