I 2023 bruker du enten kunstig intelligens, ønsker å lære hvordan du kan bruke kunstig intelligens, eller blir hengende etter; innen finans og regnskap har bruken av kunstig intelligens (AI) blitt vanlig.
For å utnytte kraften i disse banebrytende teknologiene er det imidlertid avgjørende å sørge for at dataene som brukes, er rene og riktig klargjort.
Jeg har laget en sjekkliste for datarensing for deg, bestående av 5 viktige trinn for forhåndsbehandling som du må gjennomføre før du mater disse dataene inn i algoritmen din. I tillegg får du vite når du bør bruke Microsoft Excel til dette, og når du bør bruke et kraftigere dataanalyseverktøy.
1. Fjerning av avvikende verdier
Avvikende verdier er datapunkter som avviker betydelig fra gjennomsnittsverdiene i et datasett. I finansielle analyser er det viktig å fjerne avvikende verdier for å unngå forvrengte innsikter.
Hvis du for eksempel har et datasett som inneholder 100 fakturaer, der 95 er på noen tusen og 5 er på flere millioner for bedriftskunder, vil en analyse av dem samlet føre til unøyaktige resultater.
For å håndtere dette identifiserer du avvikende verdier ved hjelp av statistiske metoder som z-skår eller kvartilavstand (IQR), og fjerner dem eller omformer dem ved hjelp av teknikker som winsorisering eller logaritmisk transformasjon. Z-skåren er spesielt nyttig innen regnskap og finans – det er et enkelt statistisk mål som vi kan bruke til å identifisere avvikende verdier i finansielle data. Ved å beregne hvor mange standardavvik et datapunkt ligger fra gjennomsnittet, kan vi avgjøre om det er betydelig forskjellig fra resten av datasettet, og iverksette egnede tiltak for å sikre nøyaktig analyse og prognostisering.
2. Hovedkomponentanalyse (PCA) for datarensing
Trinn 2 i sjekklisten for datarensing: PCA.
PCA er en teknikk for dimensjonsreduksjon som kan brukes til å gruppere resultater og analysere dem effektivt. Innen finans og regnskap, der store datasett er vanlige, bidrar PCA til å identifisere de viktigste variablene som bidrar til den samlede variansen.
Ved å redusere dimensjonene samtidig som mest mulig informasjon bevares, forenkler PCA den påfølgende analysen og muliggjør mer effektive AI-anvendelser.
Det er flott å se denne algoritmen arbeide med dataene dine! Ved hjelp av Python (jeg forklarer mer nedenfor) kan du visualisere hvordan resultatene dine grupperes basert på dataene, og få en bedre forståelse av kundenes økonomi!
Have an account? Log In
3. Uensartet formatering eller irrelevante data i datasettet
Uensartet formatering viser til avvik i hvordan data representeres, for eksempel uensartede datoformater eller numeriske representasjoner. Denne sjekklisten for datarensing krever at du standardiserer disse formatene, noe som er avgjørende for ensartede data og nøyaktig analyse.
For å håndtere uensartet formatering må du identifisere variasjonene i dataene og bruke egnede transformasjoner.
Du kan for eksempel konvertere ulike datoformater til ett standardisert format eller korrigere uensartet staving og forkortelser i hele datasettet.
I Excel kan du bruke HVIS-betingelser; hvis du går over til noe som Power Query (som også finnes i Excel), kan du automatisere prosessen ved å legge denne teknikken til i forhåndsbehandlingsflyten for analysen.
4. Håndtering av ubalanserte data, manglende data eller urene data
Ubalanserte data oppstår når fordelingen av målklassene er betydelig skjev.
I finans- og regnskapsscenarier kan dette føre til skjeve prediksjoner eller unøyaktige modeller.
For å håndtere dette kan man bruke ulike teknikker, for eksempel undersampling av majoritetsklassen, oversampling av minoritetsklassen eller avanserte algoritmer utviklet for ubalanserte data, som syntetisk overutvalgsmetode for minoritetsklassen (SMOTE).
Disse metodene bidrar til å balansere datasettet og forbedre ytelsen til AI-modeller, og er derfor en viktig del av denne sjekklisten for datarensing.
5. Håndtering av dupliserte data
Dette høres svært logisk ut, men du vil bli overrasket over hvor ofte algoritmene ikke fungerer på grunn av dette!
Dupliserte data kan føre til misvisende innsikter og overflødig analyse. Det er avgjørende å identifisere og fjerne dupliserte poster eller oppføringer.
Dette kan gjøres ved å sammenligne verdier på tvers av relevante felt eller kolonner og fjerne duplikater. Ved å være oppmerksom på unike identifikatorer eller bruke avanserte algoritmer til å oppdage duplikater kan du sikre dataintegriteten og forbedre nøyaktigheten til AI-baserte prognosemodeller.
Trinnvis veiledning for å implementere disse 5 teknikkene i praksis
For å implementere teknikkene for datarensing ovenfor på en effektiv måte anbefales det å begynne med Excel og Power Query/Pivot for enklere problemer eller datasett som er mindre enn 25 GB.
Excel er et mye brukt verktøy innen økonomi og regnskap og tilbyr intuitive funksjoner for datamanipulering og -analyse. Power Query og Pivot utvider Excels funksjonalitet ytterligere ved å muliggjøre avansert datatransformasjon og automatisering. Excel lar brukere utføre grunnleggende dataopprydding, som å fjerne duplikater, filtrere og sortere. Det tilbyr også funksjoner for grunnleggende statistiske beregninger og visualiseringer. For mindre datasett kan Excel være et effektivt og tilgjengelig alternativ for å utføre dataopprydding.
Ved håndtering av mer komplekse problemer eller større datasett anbefales det imidlertid sterkt å gå over til et kraftigere programmeringsspråk som Python – eller å skaffe programvare for statistisk analyse –.
Python har blitt svært populært blant fagfolk innen økonomi og regnskap på grunn av brukervennligheten, de omfattende bibliotekene og det robuste økosystemet for dataanalyse og maskinlæring.
Python tilbyr ulike biblioteker, som pandas, NumPy og scikit-learn, som gir omfattende funksjonalitet for datamanipulering, dataopprydding og avansert analyse.
Pandas tilbyr spesielt kraftige datastrukturer og verktøy for håndtering av strukturerte data, noe som gjør det egnet for dataopprydding, som fjerning av uteliggere, inkonsekvent formatering og duplikater.
I tillegg tilbyr det praktiske funksjoner for håndtering av manglende verdier og imputering av dem ved hjelp av ulike strategier.
Videre gjør maskinlæringsbibliotekene i Python det mulig for fagfolk innen økonomi og regnskap å utforske prognosemodeller. Med scikit-learn, TensorFlow eller PyTorch lar Python brukere bygge og ta i bruk avanserte maskinlæringsmodeller, inkludert tidsserieprognosemodeller, for å forutsi fremtidige økonomiske trender og ta informerte beslutninger.
Hva er trinnene i dataoppryddingsprosessen?
Hvis du jobber innen økonomi og ønsker å forbedre nøyaktigheten og påliteligheten til dataene dine, er det avgjørende å forstå trinnene i dataoppryddingen. Dataopprydding, også kjent som datarensing eller dataskrubbing, er en systematisk prosess som innebærer å identifisere og korrigere inkonsekvenser, feil og unøyaktigheter i økonomiske datasett.
Det første trinnet innebærer en omfattende vurdering av dataenes kvalitet og integritet. Dette omfatter å oppdage manglende verdier, uteliggere og duplikater, som kan ha betydelig innvirkning på økonomiske analyser.
Det neste trinnet innebærer å bruke grundige valideringsteknikker for å kontrollere dataenes nøyaktighet opp mot forhåndsdefinerte kriterier. Når feilaktige data er identifisert, korrigeres eller fjernes de.
Det siste trinnet i sjekklisten for dataopprydding er å standardisere og harmonisere dataene for å sikre konsistens på tvers av ulike kilder og formater. Ved å følge disse trinnene nøye kan fagfolk innen økonomi sikre dataenes pålitelighet og integritet, noe som muliggjør informerte beslutninger og strategisk økonomisk planlegging.
More Articles
Datainnlegging, datakvalitet og datahåndtering
Datainnlegging, datakvalitet og datahåndtering er viktige komponenter for å opprettholde nøyaktige og pålitelige data i enhver organisasjon, spesielt for fagfolk innen økonomi.
Datainnlegging innebærer prosessen med å legge inn data i et system eller en database og sikre at de er fullstendige og korrekte. Nøyaktig datainnlegging er avgjørende for å forhindre feil som kan svekke økonomiske analyser og beslutningstaking.
Datainnlegging alene er imidlertid ikke nok; datakvalitet er like viktig.
Datakvalitet viser til dataenes samlede nøyaktighet, konsistens og relevans. Det innebærer grundige prosesser for validering, verifisering og rensing for å identifisere og korrigere feil, inkonsekvenser og redundans i datasettet.
Det er avgjørende å opprettholde høy datakvalitet for å trekke ut meningsfulle innsikter og ta velinformerte økonomiske beslutninger. For å håndtere data effektivt må organisasjoner innføre robuste rutiner for datahåndtering. Dette omfatter å etablere rammeverk for datastyring, definere datastandarder og iverksette datasikkerhetstiltak for å beskytte sensitiv økonomisk informasjon.
I tillegg innebærer god datahåndtering å organisere og strukturere data på en måte som legger til rette for enkel gjenfinning, analyse og rapportering.
Ved å prioritere nøyaktighet i datainnleggingen, kvalitetssikring av data og effektiv datahåndtering kan fagfolk innen økonomi forbedre beslutningsprosessene sine og bidra til økonomisk suksess.
Avsluttende ord om systemer
Å begynne med Excel og Power Query/Pivot for enklere problemer og datasett kan gi et solid grunnlag; ved å følge denne sjekklisten for dataopprydding bygges dette grunnlaget inn i en institusjon.
Etter hvert som problemene blir mer komplekse og datamengden øker, tilbyr imidlertid en overgang til Python en mer fleksibel og kraftfull løsning. Pythons enkelhet, omfattende biblioteker og automatiseringsmuligheter gjør det til et ideelt programmeringsspråk for fagfolk innen økonomi og regnskap som ønsker å ta i bruk KI, dataopprydding og maskinlæring i arbeidet sitt.
Hvis du er interessert i å lære mer om KI innen FP&A – eller økonomi generelt – kan du abonnere på The CFO Clubs ukentlige nyhetsbrev for oppdateringer.
