Checklista för datarensning i finanssektorn: 5 steg innan du använder AI
År 2023 använder du antingen AI, vill lära dig att använda AI eller blir lämnad bakom; inom finans och redovisning har användningen av artificiell intelligens (AI) blivit vanligt förekommande.
För att utnyttja kraften i dessa banbrytande tekniker är det dock avgörande att säkerställa att de data som används är rena och korrekt förberedda.
Jag har skapat en checklista för datarensning åt dig, bestående av 5 viktiga förbehandlingssteg som du behöver ta innan du matar in dessa data i din algoritm. Dessutom får du veta när du ska använda Microsoft Excel för detta och när du bör använda ett kraftfullare dataanalysverktyg.
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. Ta bort avvikande värden
Avvikande värden är datapunkter som avviker betydligt från medelvärdena i en datamängd. Inom finansiell analys är det viktigt att ta bort avvikande värden för att förhindra missvisande insikter.
Om du till exempel har en datamängd som innehåller 100 fakturor, där 95 är på tusentalsnivå och 5 är på miljonbelopp för företagskunder, skulle en gemensam analys leda till felaktiga resultat.
För att hantera detta identifierar du avvikande värden med hjälp av statistiska metoder som z-värde eller interkvartilavstånd (IQR), och tar sedan antingen bort dem eller omvandlar dem med hjälp av tekniker som winsorisering eller logaritmisk transformering. Z-värdet är särskilt användbart inom redovisning och finans – det är ett enkelt statistiskt mått som vi kan använda för att identifiera avvikande värden i finansiella data. Genom att beräkna hur många standardavvikelser en datapunkt ligger från medelvärdet kan vi avgöra om den skiljer sig betydligt från resten av datamängden och vidta lämpliga åtgärder för att säkerställa korrekt analys och prognostisering.
2. Huvudkomponentanalys (PCA) för datarensning
Steg 2 i checklistan för datarensning: PCA.
PCA är en teknik för dimensionsreduktion som kan användas för att klustra resultat och analysera dem effektivt. Inom finans och redovisning, där stora datamängder är vanliga, hjälper PCA till att identifiera de viktigaste variablerna som bidrar till den totala variansen.
Genom att minska dimensionerna samtidigt som maximal information bevaras förenklar PCA den efterföljande analysen, vilket möjliggör effektivare AI-tillämpningar.
Det är fantastiskt att se den här algoritmen arbeta med dina data! Med Python (jag förklarar mer nedan) kan du visualisera hur dina resultat klustras baserat på data och få en bättre förståelse för dina kunders ekonomi!
3. Inkonsekvent formatering eller irrelevanta data i din datamängd
Inkonsekvent formatering syftar på skillnader i hur data representeras, till exempel inkonsekventa datumformat eller numeriska representationer. Den här checklistan för datarensning kräver att du standardiserar dessa format, vilket är nödvändigt för enhetliga data och korrekt analys.
För att hantera inkonsekvent formatering identifierar du variationerna i data och tillämpar lämpliga omvandlingar.
Du kan till exempel omvandla olika datumformat till ett enda standardiserat format eller korrigera inkonsekvent stavning och förkortningar i hela datamängden.
I Excel kan du använda OM-villkor. Om du går över till något som Power Query (som också finns i Excel) kan du automatisera processen genom att lägga till den här tekniken i förbehandlingsflödet för din analys.
4. Hantera obalanserade data, saknade data eller smutsiga data
Obalanserade data uppstår när fördelningen av målklasser är betydligt skev.
I finans- och redovisningsscenarier kan detta leda till partiska förutsägelser eller felaktiga modeller.
För att hantera detta kan olika tekniker användas, till exempel undersampling av majoritetsklassen, översampling av minoritetsklassen eller avancerade algoritmer som är utformade för obalanserade data, såsom Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE).
Dessa metoder hjälper till att balansera datamängden och förbättra AI-modellernas prestanda och är därför en viktig del av den här checklistan för datarensning.
5. Hantera duplicerade data
Det här låter mycket logiskt, men du kommer att bli förvånad över hur många gånger algoritmerna inte fungerar på grund av detta!
Duplicerade data kan leda till missvisande insikter och överflödig analys. Det är avgörande att identifiera och ta bort duplicerade poster eller inmatningar.
Detta kan uppnås genom att jämföra värden i relevanta fält eller kolumner och ta bort duplicerade förekomster. Genom att vara uppmärksam på unika identifierare eller använda avancerade algoritmer för att upptäcka dubbletter kan du säkerställa dataintegriteten och förbättra träffsäkerheten hos AI-baserade prognosmodeller.
Steg-för-steg-guide för att implementera dessa 5 tekniker i verkligheten
För att implementera ovanstående datarensningstekniker effektivt rekommenderas att du börjar med Excel och Power Query/Pivot för enklare problem eller datamängder som är mindre än 25 GB.
Excel är ett välanvänt verktyg inom finans- och redovisningsområdet och tillhandahåller intuitiva funktioner för datamanipulering och analys. Power Query och Pivot utökar Excels funktioner ytterligare genom att möjliggöra avancerad datatransformation och automatisering. Excel gör det möjligt för användare att utföra grundläggande datarensningsuppgifter, såsom att ta bort dubbletter, filtrera och sortera. Det tillhandahåller även funktioner för grundläggande statistiska beräkningar och visualiseringar. För mindre datamängder kan Excel vara ett effektivt och lättillgängligt alternativ för att utföra datarensningsåtgärder.
Vid hantering av mer komplexa problem eller större datamängder rekommenderas det dock starkt att övergå till ett kraftfullare programmeringsspråk som Python – eller att skaffa programvara för statistisk analys –.
Python har blivit mycket populärt bland yrkesverksamma inom finans och redovisning tack vare sin användarvänlighet, sina omfattande bibliotek och sitt robusta ekosystem för dataanalys och maskininlärning.
Python erbjuder olika bibliotek, såsom pandas, NumPy och scikit-learn, som tillhandahåller omfattande funktioner för datamanipulering, datarensning och avancerad analys.
Pandas erbjuder i synnerhet kraftfulla datastrukturer och verktyg för hantering av strukturerade data, vilket gör det lämpligt för datarensningsuppgifter som att ta bort avvikande värden, hantera inkonsekvent formatering och ta bort dubbletter.
Dessutom tillhandahåller det praktiska funktioner för hantering av saknade värden och imputering av dessa med hjälp av olika strategier.
Vidare gör Pythons bibliotek för maskininlärning det möjligt för yrkesverksamma inom finans och redovisning att utforska prognosmodeller. Med scikit-learn, TensorFlow eller PyTorch kan Python-användare bygga och distribuera avancerade maskininlärningsmodeller, inklusive modeller för tidsserieprognoser, för att förutsäga framtida ekonomiska trender och fatta välgrundade beslut.
Vilka är stegen i datarensningsprocessen?
Om du arbetar inom finans och vill förbättra dina datas noggrannhet och tillförlitlighet är det avgörande att förstå stegen i datarensningen. Datarensning, även kallad datastädning eller dataskrubbning, är en systematisk process som innebär att identifiera och korrigera inkonsekvenser, fel och brister i finansiella datamängder.
Det första steget innebär en omfattande bedömning av datas kvalitet och integritet. Detta omfattar att upptäcka saknade värden, avvikande värden och dubbletter, vilka kan påverka finansiell analys avsevärt.
Nästa steg innebär att tillämpa noggranna valideringstekniker för att verifiera datas riktighet mot fördefinierade kriterier. När felaktiga data har identifierats korrigeras eller elimineras de.
Det sista steget i checklistan för datarensning är att standardisera och harmonisera data för att säkerställa konsekvens mellan olika källor och format. Genom att noggrant följa dessa steg kan yrkesverksamma inom finans säkerställa sina datas tillförlitlighet och integritet, vilket möjliggör välgrundat beslutsfattande och strategisk finansiell planering.
More Articles
Dataregistrering, datakvalitet och datahantering
Dataregistrering, datakvalitet och datahantering är viktiga delar av att upprätthålla korrekta och tillförlitliga data inom alla organisationer, särskilt för yrkesverksamma inom finans.
Dataregistrering innebär processen att mata in data i ett system eller en databas och säkerställa att de är fullständiga och korrekta. Korrekt dataregistrering är avgörande för att förhindra fel som kan äventyra finansiell analys och beslutsfattande.
Dataregistrering är dock inte tillräckligt i sig; datakvaliteten är lika viktig.
Datakvalitet avser datas övergripande noggrannhet, konsekvens och relevans. Det omfattar noggranna validerings-, verifierings- och rensningsprocesser för att identifiera och korrigera fel, inkonsekvenser och överflödiga data i datamängden.
Att upprätthålla hög datakvalitet är avgörande för att utvinna meningsfulla insikter och fatta välgrundade finansiella beslut. För att hantera data effektivt måste organisationer införa robusta metoder för datahantering. Detta omfattar att upprätta ramverk för datastyrning, definiera datastandarder och införa datasäkerhetsåtgärder för att skydda känslig finansiell information.
Rätt datahantering innebär dessutom att organisera och strukturera data på ett sätt som underlättar enkel hämtning, analys och rapportering.
Genom att prioritera noggrann dataregistrering, kvalitetssäkring av data och effektiv datahantering kan yrkesverksamma inom finans förbättra sina beslutsprocesser och driva finansiell framgång.
Avslutande ord om system
Att börja med Excel och Power Query/Pivot för enklare problem och datamängder kan ge en stabil grund; genom att följa denna checklista för datarensning byggs den grunden ut till en institution.
När problemens komplexitet och datavolymen ökar erbjuder en övergång till Python däremot en mer flexibel och kraftfull lösning. Pythons enkelhet, omfattande bibliotek och automatiseringsmöjligheter gör det till ett idealiskt programmeringsspråk för yrkesverksamma inom finans och redovisning som vill använda AI, datarensning och maskininlärning i sitt arbete.
Om du är intresserad av att lära dig mer om AI inom FP&A – eller om finans i allmänhet – kan du prenumerera på The CFO Clubs veckovisa nyhetsbrev för uppdateringar.
