Lista kontrolna czyszczenia danych finansowych: 5 kroków przed użyciem sztucznej inteligencji

W 2023 roku albo korzystasz ze sztucznej inteligencji (AI), albo chcesz nauczyć się z niej korzystać, albo zostajesz w tyle; w finansach i księgowości wdrażanie sztucznej inteligencji (AI) stało się powszechne.

Aby jednak wykorzystać potencjał tych najnowocześniejszych technologii, kluczowe jest zapewnienie, że wykorzystywane dane są oczyszczone i odpowiednio przygotowane.

Przygotowałem dla Ciebie listę kontrolną oczyszczania danych, składającą się z 5 kluczowych etapów wstępnego przetwarzania, które musisz wykonać, zanim wprowadzisz te dane do swojego algorytmu. Ponadto wyjaśnię, kiedy używać w tym celu programu Microsoft Excel, a kiedy bardziej zaawansowanego narzędzia do analizy danych.

1. Usuwanie wartości odstających

Wartości odstające to punkty danych, które znacznie odbiegają od średnich wartości w zbiorze danych. W analizie finansowej usunięcie wartości odstających ma kluczowe znaczenie, ponieważ pozwala zapobiec zniekształceniu wniosków. 

Jeśli na przykład masz zbiór danych zawierający 100 faktur, z których 95 opiewa na tysiące, a 5 na miliony w przypadku klientów korporacyjnych, analizowanie ich razem doprowadziłoby do niedokładnych wyników. 

Aby sobie z tym poradzić, zidentyfikuj wartości odstające za pomocą metod statystycznych, takich jak wynik z lub rozstęp międzykwartylowy (IQR), a następnie usuń je lub przekształć, stosując techniki takie jak winsoryzacja lub transformacja logarytmiczna. W szczególności wynik z jest bardzo przydatny w księgowości i finansach — to prosta miara statystyczna, której możemy użyć do identyfikowania wartości odstających w danych finansowych. Obliczając, ile odchyleń standardowych dzieli dany punkt od średniej, możemy określić, czy znacząco różni się on od pozostałych elementów zbioru danych, i podjąć odpowiednie działania w celu zapewnienia dokładnej analizy oraz prognozowania.

2. Analiza głównych składowych (PCA) na potrzeby oczyszczania danych

Krok 2 na liście kontrolnej oczyszczania danych: PCA.

PCA to technika redukcji wymiarowości, którą można wykorzystać do grupowania wyników i ich skutecznej analizy. W finansach i księgowości, gdzie często występują duże zbiory danych, PCA pomaga zidentyfikować najistotniejsze zmienne wpływające na całkowitą wariancję. 

Zmniejszając liczbę wymiarów przy jednoczesnym zachowaniu maksymalnej ilości informacji, PCA upraszcza późniejszą analizę, umożliwiając wydajniejsze zastosowania AI.

Obserwowanie, jak ten algorytm pracuje na danych, jest świetnym doświadczeniem! Korzystając z języka Python (więcej wyjaśnię poniżej), możesz wizualizować sposób grupowania wyników na podstawie danych i lepiej rozumieć sytuację finansową swoich klientów!

3. Niespójne formatowanie lub nieistotne dane w zbiorze danych

Niespójne formatowanie odnosi się do rozbieżności w sposobie przedstawiania danych, takich jak niespójne formaty dat lub sposoby zapisu liczb. Ta lista kontrolna oczyszczania danych wymaga ujednolicenia tych formatów, co jest niezbędne dla zachowania jednolitości danych i przeprowadzenia dokładnej analizy. 

Aby rozwiązać problem niespójnego formatowania, zidentyfikuj różnice w danych i zastosuj odpowiednie przekształcenia. 

Możesz na przykład przekonwertować różne formaty dat na jeden ustandaryzowany format albo poprawić niespójną pisownię i skróty w całym zbiorze danych.

W programie Excel możesz używać warunków JEŻELI; jeśli przejdziesz na rozwiązanie takie jak Power Query (również dostępne w programie Excel), możesz zautomatyzować ten proces, dodając tę technikę do przepływu wstępnego przetwarzania w ramach analizy.

4. Praca z niezrównoważonymi, brakującymi lub nieoczyszczonymi danymi

Niezrównoważone dane występują, gdy rozkład klas docelowych jest znacznie asymetryczny. 

W scenariuszach finansowych i księgowych może to prowadzić do obciążonych predykcji lub niedokładnych modeli. 

Aby sobie z tym poradzić, można zastosować różne techniki, takie jak niedopróbkowanie klasy większościowej, nadpróbkowanie klasy mniejszościowej lub wykorzystanie zaawansowanych algorytmów przeznaczonych do niezrównoważonych danych, takich jak technika syntetycznego nadpróbkowania klasy mniejszościowej (SMOTE). 

Metody te pomagają zrównoważyć zbiór danych i poprawić wydajność modeli AI, dlatego stanowią ważną część tej listy kontrolnej oczyszczania danych.

5. Praca z duplikatami danych

Brzmi to bardzo logicznie, ale zdziwisz się, jak często algorytmy nie działają właśnie z tego powodu!

Zduplikowane dane mogą prowadzić do mylących wniosków i zbędnej analizy. Kluczowe jest zidentyfikowanie i usunięcie zduplikowanych rekordów lub wpisów. 

Można to osiągnąć, porównując wartości w odpowiednich polach lub kolumnach i usuwając duplikaty. Zwrócenie uwagi na unikatowe identyfikatory lub wykorzystanie zaawansowanych algorytmów do wykrywania duplikatów może zapewnić integralność danych i zwiększyć dokładność modeli prognozowania opartych na AI.

Instrukcja krok po kroku: jak wdrożyć te 5 technik w praktyce

Aby skutecznie wdrożyć opisane powyżej techniki oczyszczania danych, zaleca się rozpoczęcie pracy od programu Excel oraz Power Query/Power Pivot w przypadku prostszych problemów lub zbiorów danych mniejszych niż 25 GB. 

Excel jest powszechnie używanym narzędziem w obszarze finansów i rachunkowości oraz zapewnia intuicyjne funkcje do przetwarzania i analizy danych. Power Query i Pivot dodatkowo zwiększają możliwości Excela, umożliwiając zaawansowane przekształcanie i automatyzację danych. Excel pozwala użytkownikom wykonywać podstawowe zadania związane z czyszczeniem danych, takie jak usuwanie duplikatów, filtrowanie i sortowanie. Udostępnia również funkcje do wykonywania podstawowych obliczeń statystycznych i wizualizacji. W przypadku mniejszych zbiorów danych Excel może być wydajną i łatwo dostępną opcją do przeprowadzania operacji czyszczenia danych.

Jednak w przypadku bardziej złożonych problemów lub większych zbiorów danych zdecydowanie zaleca się przejście na bardziej zaawansowany język programowania, taki jak Python, lub skorzystanie z oprogramowania do analizy statystycznej. 

Python zyskał dużą popularność wśród specjalistów ds. finansów i rachunkowości dzięki łatwości użycia, rozbudowanym bibliotekom oraz solidnemu ekosystemowi do analizy danych i uczenia maszynowego.

Python oferuje różne biblioteki, takie jak pandas, NumPy i scikit-learn, które zapewniają kompleksowe funkcje do przetwarzania, czyszczenia i zaawansowanej analizy danych.

W szczególności pandas oferuje zaawansowane struktury danych i narzędzia do obsługi danych ustrukturyzowanych, dzięki czemu nadaje się do zadań związanych z czyszczeniem danych, takich jak usuwanie wartości odstających, niespójnego formatowania i duplikatów. 

Dodatkowo udostępnia wygodne funkcje do obsługi brakujących wartości i uzupełniania ich przy użyciu różnych strategii.

Co więcej, biblioteki Pythona do uczenia maszynowego umożliwiają specjalistom ds. finansów i rachunkowości analizowanie modeli prognozowania. Dzięki scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch Python pozwala użytkownikom tworzyć i wdrażać zaawansowane modele uczenia maszynowego, w tym modele prognozowania szeregów czasowych, aby przewidywać przyszłe trendy finansowe i podejmować świadome decyzje.

Jakie są etapy procesu czyszczenia danych?

Jeśli jesteś specjalistą ds. finansów i chcesz zwiększyć dokładność oraz wiarygodność swoich danych, zrozumienie etapów czyszczenia danych ma kluczowe znaczenie. Czyszczenie danych, znane również jako oczyszczanie danych lub szorowanie danych, to systematyczny proces obejmujący identyfikowanie i korygowanie niespójności, błędów oraz nieścisłości w zbiorach danych finansowych.

Pierwszy etap polega na kompleksowej ocenie jakości i integralności danych. Obejmuje to wykrywanie brakujących wartości, wartości odstających i duplikatów, które mogą znacząco wpływać na analizę finansową. 

Kolejny etap obejmuje zastosowanie rygorystycznych technik walidacji w celu sprawdzenia dokładności danych względem wcześniej zdefiniowanych kryteriów. Po zidentyfikowaniu błędne dane są korygowane lub usuwane.

Ostatnim etapem listy kontrolnej czyszczenia danych jest standaryzacja i harmonizacja danych w celu zapewnienia spójności w różnych źródłach i formatach. Dzięki skrupulatnemu przestrzeganiu tych kroków specjaliści ds. finansów mogą zapewnić wiarygodność i integralność swoich danych, co umożliwia podejmowanie świadomych decyzji oraz strategiczne planowanie finansowe.

Wprowadzanie danych, jakość danych i zarządzanie danymi

Wprowadzanie danych, jakość danych i zarządzanie danymi to kluczowe elementy utrzymywania dokładnych i wiarygodnych danych w każdej organizacji, zwłaszcza w przypadku specjalistów ds. finansów.

Wprowadzanie danych obejmuje proces wprowadzania danych do systemu lub bazy danych z zapewnieniem ich kompletności i poprawności. Dokładne wprowadzanie danych ma zasadnicze znaczenie dla zapobiegania błędom, które mogą negatywnie wpływać na analizę finansową i podejmowanie decyzji.

Samo wprowadzanie danych jednak nie wystarczy — równie ważna jest jakość danych.

Jakość danych odnosi się do ich ogólnej dokładności, spójności i przydatności. Obejmuje dokładne procesy walidacji, weryfikacji i oczyszczania służące identyfikowaniu oraz korygowaniu błędów, niespójności i nadmiarowości w zbiorze danych.

Utrzymywanie wysokiej jakości danych ma kluczowe znaczenie dla uzyskiwania wartościowych informacji i podejmowania dobrze przemyślanych decyzji finansowych. Aby skutecznie zarządzać danymi, organizacje muszą wdrażać solidne praktyki zarządzania danymi. Obejmuje to ustanawianie struktur nadzoru nad danymi, definiowanie standardów danych oraz wdrażanie środków bezpieczeństwa danych w celu ochrony wrażliwych informacji finansowych.

Ponadto właściwe zarządzanie danymi obejmuje organizowanie i strukturyzowanie danych w sposób ułatwiający ich wyszukiwanie, analizowanie i raportowanie.

Poprzez nadanie priorytetu dokładności wprowadzania danych, zapewnianiu jakości danych i efektywnemu zarządzaniu danymi specjaliści ds. finansów mogą usprawnić procesy podejmowania decyzji i przyczynić się do sukcesu finansowego.

Końcowe słowo o systemach

Rozpoczęcie od Excela oraz Power Query/Pivot w przypadku prostszych problemów i zbiorów danych może zapewnić solidne podstawy; stosowanie tej listy kontrolnej czyszczenia danych przekształca te podstawy w trwały fundament instytucji. 

Jednak wraz ze wzrostem złożoności problemów i ilości danych przejście na Pythona oferuje bardziej elastyczne i zaawansowane rozwiązanie. Prostota Pythona, jego rozbudowane biblioteki i możliwości automatyzacji sprawiają, że jest on idealnym językiem programowania dla specjalistów ds. finansów i rachunkowości, którzy chcą wykorzystywać AI, czyszczenie danych i uczenie maszynowe w swojej pracy.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o AI w FP&A — lub o finansach ogólnie — zasubskrybuj cotygodniowy biuletyn The CFO Club, aby otrzymywać aktualizacje.