Ինչպես աշխատել անպատկերացվող տվյալների հետ տարբեր սերվերներից և աղյուսակներից?

Աշխատանքը ոչ լրացված տվյալների հետ տարբեր սերվերներից և աղյուսակներից պահանջում է համապարփակ մոտեցում, որը ներառում է մի քանի փուլ.

1. Տվյալների վերլուծություն և հասկանում — որոշել, թե ինչ տվյալներ բացակայում են, ինչու և ինչպես դա ազդում է առաջադրանքների վրա:

2. Տվյալների ինտեգրացիա (Data Integration) — օգտագործել միացման մեթոդներ (join), որոնք հաշվի են առնում բացակա արժեքները, օրինակ՝ left join, որպեսզի պահպանվեն հիմնական աղյուսակի բոլոր տվյալները:

3. Բացակա արժեքների մշակումը:

   • լրացնել բացակա արժեքները (imputation) վիճակագրական մեթոդներով (միջին, մեդիան), մեքենայական ուսուցման մոդելներով կամ հատուկ ալգորիթմներով:
   • օգտագործել մեթոդներ, որոնք դիմացկուն են բացակա արժեքների նկատմամբ (օրինակ՝ որոշման ծառեր):

4. Տվյալների վավերացում և մաքառում — ստուգել միացման և լրացման ճշգրտությունը:

5. Մասնագիտացված գործիքների օգտագործում:

   • ETL գործընթացներ տվյալների կոնսոլիդացման համար:
   • Data Warehouses և Data Lakes կենտրոնական պահեստավորման համար:

6. Տվյալների որակի փաստաթղթավորում և մոնիտորինգ — ապագա խնդիրների կանխարգելման համար:

Օրինակ՝ եթե ունեք հաճախորդների տվյալներ մեկ սերվերում և պատվերների տվյալներ մյուսում, և պատվերներում բացակայում են որոշ դաշտեր, կարող եք կատարել left join հաճախորդների և պատվերների միջև, և լրացնել բացակա արժեքները միջին արժեքներով կամ հատուկ նշանով, որպեսզի մեքենայական ուսուցման մոդելը կարողանա ճիշտ աշխատել այդ տվյալների հետ։