Checklist voor het opschonen van financiële gegevens: 5 stappen voordat je AI gebruikt
In 2023 gebruik je AI, wil je leren hoe je AI gebruikt, of raak je achterop; in financiën en boekhouding is de invoering van kunstmatige intelligentie (AI) gemeengoed geworden.
Om de kracht van deze geavanceerde technologieën te benutten, is het echter cruciaal om ervoor te zorgen dat de gebruikte gegevens schoon en goed voorbereid zijn.
Ik heb een checklist voor gegevensopschoning voor je gemaakt, bestaande uit 5 essentiële stappen voor gegevensvoorbewerking die je moet nemen voordat je deze gegevens aan je algoritme voert. Plus: wanneer je hiervoor Microsoft Excel gebruikt en wanneer je een krachtiger hulpmiddel voor gegevensanalyse inzet.
Create a Free Account to Read More
You'll also get access to a growing community of modern CFOs and finance executives accessing proven frameworks, tools, and insights to navigate AI-driven finance.
Have an account? Log In
1. Uitschieters verwijderen
Uitschieters zijn gegevenspunten die aanzienlijk afwijken van de gemiddelde waarden van een gegevensset. In financiële analyses is het van essentieel belang om uitschieters te verwijderen om vertekende inzichten te voorkomen.
Stel bijvoorbeeld dat je een gegevensset hebt met 100 facturen, waarvan er 95 in de duizenden lopen en 5 in de miljoenen voor zakelijke klanten. Als je deze samen analyseert, leidt dat tot onnauwkeurige resultaten.
Om dit aan te pakken, identificeer je uitschieters met behulp van statistische methoden zoals de z-score of het interkwartielbereik (IQR), waarna je ze verwijdert of transformeert met technieken zoals winsorisatie of logtransformatie. De z-score is in het bijzonder zeer nuttig voor boekhouding en financiën: het is een eenvoudige statistische maatstaf die we kunnen gebruiken om uitschieters in financiële gegevens te identificeren. Door te berekenen hoeveel standaardafwijkingen een gegevenspunt van het gemiddelde afligt, kunnen we bepalen of het aanzienlijk verschilt van de rest van de gegevensset en passende acties ondernemen voor een nauwkeurige analyse en prognose.
2. Principalecomponentenanalyse (PCA) voor gegevensopschoning
Stap 2 in de checklist voor gegevensopschoning: PCA.
PCA is een techniek voor dimensionaliteitsreductie die kan worden gebruikt om resultaten te clusteren en effectief te analyseren. In financiën en boekhouding, waar grote gegevenssets gebruikelijk zijn, helpt PCA bij het identificeren van de belangrijkste variabelen die bijdragen aan de totale variantie.
Door de dimensies te reduceren en tegelijkertijd de maximale hoeveelheid informatie te behouden, vereenvoudigt PCA de daaropvolgende analyse, waardoor efficiëntere AI-toepassingen mogelijk worden.
Het is geweldig om dit algoritme met je gegevens te zien werken! Met Python (ik leg hieronder meer uit) kun je visualiseren hoe je resultaten op basis van de gegevens worden geclusterd en de financiële gegevens van je klanten beter begrijpen!
3. Inconsistente opmaak of irrelevante gegevens in je gegevensset
Inconsistente opmaak verwijst naar verschillen in de weergave van gegevens, zoals inconsistente datumnotaties of numerieke weergaven. Deze checklist voor gegevensopschoning vereist dat je deze notaties standaardiseert, wat essentieel is voor uniformiteit van de gegevens en een nauwkeurige analyse.
Om inconsistente opmaak aan te pakken, identificeer je de variaties in de gegevens en pas je de juiste transformaties toe.
Je kunt bijvoorbeeld verschillende datumnotaties omzetten naar één gestandaardiseerde notatie of inconsistente spelling en afkortingen in de hele gegevensset corrigeren.
In Excel kun je ALS-voorwaarden gebruiken; als je overstapt op iets als Power Query (ook in Excel), kun je het proces automatiseren door deze techniek toe te voegen aan de voorbewerkingsstroom van je analyse.
4. Omgaan met onevenwichtige, ontbrekende of vervuilde gegevens
Onevenwichtige gegevens ontstaan wanneer de verdeling van doelklassen aanzienlijk scheef is.
In financiële en boekhoudscenario's kan dit leiden tot bevooroordeelde voorspellingen of onnauwkeurige modellen.
Om dit aan te pakken, kunnen verschillende technieken worden toegepast, zoals het onderbemonsteren van de meerderheidsklasse, het overbemonsteren van de minderheidsklasse of het gebruiken van geavanceerde algoritmen die zijn ontworpen voor onevenwichtige gegevens, zoals de synthetische overbemonsteringstechniek voor minderheidsklassen (SMOTE).
Deze methoden helpen de gegevensset in balans te brengen en de prestaties van AI-modellen te verbeteren en vormen daarmee een belangrijk onderdeel van deze checklist voor gegevensopschoning.
5. Omgaan met dubbele gegevens
Dit klinkt heel logisch, maar je zult verbaasd zijn hoe vaak algoritmen hierdoor niet werken!
Dubbele gegevens kunnen leiden tot misleidende inzichten en overbodige analyses. Het is cruciaal om dubbele records of vermeldingen te identificeren en te verwijderen.
Dit kan worden bereikt door waarden in relevante velden of kolommen te vergelijken en dubbele exemplaren te verwijderen. Door aandacht te besteden aan unieke identificatiegegevens of geavanceerde algoritmen te gebruiken om duplicaten te detecteren, kun je de gegevensintegriteit waarborgen en de nauwkeurigheid van op AI gebaseerde prognosemodellen verbeteren.
Stapsgewijze handleiding om deze 5 technieken in de praktijk toe te passen
Om de bovenstaande technieken voor gegevensopschoning effectief toe te passen, wordt aanbevolen om te beginnen met Excel en Power Query/Pivot voor eenvoudigere problemen of gegevenssets kleiner dan 25 GB.
Excel is een veelgebruikte tool binnen de financiële en boekhoudkundige sector en biedt intuïtieve functies voor gegevensbewerking en -analyse. Power Query en Pivot breiden de mogelijkheden van Excel verder uit door geavanceerde gegevenstransformatie en automatisering mogelijk te maken. Met Excel kunnen gebruikers basisgegevensopschoning uitvoeren, zoals het verwijderen van duplicaten, filteren en sorteren. Het biedt ook functies voor eenvoudige statistische berekeningen en visualisaties. Voor kleinere datasets kan Excel een efficiënte en toegankelijke optie zijn voor het uitvoeren van gegevensopschoningsbewerkingen.
Bij complexere problemen of grotere datasets wordt het echter sterk aanbevolen om over te stappen op een krachtigere programmeertaal zoals Python—of software voor statistische analyse aan te schaffen—.
Python is aanzienlijk populairder geworden onder financiële en boekhoudkundige professionals vanwege het gebruiksgemak, de uitgebreide bibliotheken en het robuuste ecosysteem voor gegevensanalyse en machinaal leren.
Python biedt verschillende bibliotheken, zoals pandas, NumPy en scikit-learn, die uitgebreide functionaliteiten bieden voor gegevensbewerking, opschoning en geavanceerde analyses.
pandas biedt met name krachtige gegevensstructuren en hulpmiddelen voor het verwerken van gestructureerde gegevens, waardoor het geschikt is voor gegevensopschoningstaken zoals het verwijderen van uitschieters, inconsistente opmaak en duplicaten.
Daarnaast biedt het handige functies voor het verwerken van ontbrekende waarden en het invullen daarvan met behulp van verschillende strategieën.
Bovendien stellen de bibliotheken voor machinaal leren van Python financiële en boekhoudkundige professionals in staat om voorspellingsmodellen te onderzoeken. Met scikit-learn, TensorFlow of PyTorch stelt Python gebruikers in staat geavanceerde modellen voor machinaal leren te bouwen en te implementeren, waaronder voorspellingsmodellen voor tijdreeksen, om toekomstige financiële trends te voorspellen en goed geïnformeerde beslissingen te nemen.
Wat zijn de stappen van het gegevensopschoningsproces?
Als je een financiële professional bent die de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van je gegevens wil verbeteren, is inzicht in de stappen van gegevensopschoning cruciaal. Gegevensopschoning, ook wel gegevenszuivering of gegevensreiniging genoemd, is een systematisch proces waarbij inconsistenties, fouten en onnauwkeurigheden in financiële datasets worden geïdentificeerd en gecorrigeerd.
De eerste stap bestaat uit een uitgebreide beoordeling van de kwaliteit en integriteit van de gegevens. Hierbij worden ontbrekende waarden, uitschieters en duplicaten opgespoord, die een aanzienlijke invloed kunnen hebben op financiële analyses.
De volgende stap omvat het toepassen van strenge validatietechnieken om de nauwkeurigheid van de gegevens te controleren aan de hand van vooraf vastgestelde criteria. Zodra de foutieve gegevens zijn geïdentificeerd, worden ze gecorrigeerd of verwijderd.
De laatste stap in de checklist voor gegevensopschoning is het standaardiseren en harmoniseren van de gegevens om consistentie tussen verschillende bronnen en indelingen te waarborgen. Door deze stappen zorgvuldig te volgen, kunnen financiële professionals de betrouwbaarheid en integriteit van hun gegevens waarborgen, waardoor weloverwogen besluitvorming en strategische financiële planning mogelijk worden.
Gegevensinvoer, gegevenskwaliteit en gegevensbeheer
Gegevensinvoer, gegevenskwaliteit en gegevensbeheer zijn essentiële onderdelen van het onderhouden van nauwkeurige en betrouwbare gegevens binnen elke organisatie, vooral voor financiële professionals.
Gegevensinvoer omvat het proces van het invoeren van gegevens in een systeem of database, waarbij de volledigheid en juistheid ervan worden gewaarborgd. Nauwkeurige gegevensinvoer is essentieel om fouten te voorkomen die financiële analyses en besluitvorming kunnen ondermijnen.
Gegevensinvoer alleen is echter niet voldoende; gegevenskwaliteit is net zo belangrijk.
Gegevenskwaliteit verwijst naar de algehele nauwkeurigheid, consistentie en relevantie van de gegevens. Dit omvat grondige validatie-, verificatie- en opschoningsprocessen om fouten, inconsistenties en overtollige gegevens binnen de dataset te identificeren en te corrigeren.
Het handhaven van een hoge gegevenskwaliteit is cruciaal om betekenisvolle inzichten te verkrijgen en goed geïnformeerde financiële beslissingen te nemen. Om gegevens effectief te beheren, moeten organisaties robuuste praktijken voor gegevensbeheer implementeren. Dit omvat het opzetten van kaders voor gegevensbeheer, het definiëren van gegevensstandaarden en het implementeren van maatregelen voor gegevensbeveiliging om gevoelige financiële informatie te beschermen.
Daarnaast omvat goed gegevensbeheer het organiseren en structureren van gegevens op een manier die eenvoudig ophalen, analyseren en rapporteren mogelijk maakt.
Door prioriteit te geven aan nauwkeurigheid bij gegevensinvoer, kwaliteitsborging van gegevens en efficiënt gegevensbeheer, kunnen financiële professionals hun besluitvormingsprocessen verbeteren en financieel succes stimuleren.
Laatste woord over systemen
Beginnen met Excel en Power Query/Pivot voor eenvoudigere problemen en datasets kan een solide basis bieden; met behulp van deze checklist voor gegevensopschoning kan deze basis worden uitgebouwd tot een goed verankerde werkwijze.
Naarmate de complexiteit van problemen en de hoeveelheid gegevens toenemen, biedt de overstap naar Python echter een flexibelere en krachtigere oplossing. De eenvoud, uitgebreide bibliotheken en automatiseringsmogelijkheden van Python maken het een ideale programmeertaal voor financiële en boekhoudkundige professionals die AI, gegevensopschoning en machinaal leren in hun werk willen benutten.
Als je meer wilt leren over AI in FP&A—of over financiën in het algemeen—abonneer je dan op de wekelijkse nieuwsbrief van The CFO Club voor updates.
