В своей работе я всегда начинаю анализ с тщательной оценки данных, потому что даже самый сложный алгоритм или модель не принесут ценности, если исходные данные недостаточно качественные или неполные. Для меня это ключевой этап подготовки к аналитике.

Проверка полноты данных

Первым делом я оцениваю, насколько данные покрывают все необходимые аспекты задачи. Я проверяю наличие всех ключевых полей и признаков, которые нужны для анализа, а также периодичность и глубину исторических данных. Если выявляю пропуски в критичных столбцах, я оцениваю, насколько они системные или случайные, и понимаю, повлияют ли они на результаты модели.

Оценка корректности и согласованности

Далее я анализирую корректность данных. Это включает проверку типов данных, допустимых диапазонов значений и логических связей между столбцами. Я выявляю противоречия, например, когда дата окончания события раньше даты начала, или когда числовые показатели выходят за реалистичные пределы. Согласованность между связанными таблицами или источниками данных также критична — я проверяю, совпадают ли ключевые идентификаторы и значения, если есть несколько источников.

Анализ пропусков и аномалий

Я исследую распределение данных, чтобы выявить пропуски, выбросы и аномалии. Для меня важно понять, являются ли пропуски случайными, или за ними скрываются системные ошибки в сборе данных. Я также анализирую экстремальные значения и повторяющиеся записи, чтобы определить, влияют ли они на целостность анализа и требуется ли их корректировка.

Проверка полноты по временной и пространственной шкале

Если данные имеют временную или географическую привязку, я проверяю их полноту на соответствующих интервалах и регионах. Например, если анализ связан с продажами, я смотрю, что нет пропусков по дням или магазинам, которые могут исказить средние показатели или тренды.

Оценка качества источников

Кроме самих данных я оцениваю надежность источников: как они собираются, кто их предоставляет и какие процедуры контроля качества применяются. Для меня это помогает понять, насколько можно доверять информации и какие меры нужно принять перед аналитикой.

Практический опыт

В своей практике я сочетал количественный и качественный подход: статистический анализ пропусков и выбросов, проверку логических зависимостей, исследование источников и консультации с бизнес-подразделениями. Такой подход позволяет мне убедиться, что данные готовы к построению моделей и аналитических отчетов, и что результаты будут точными и применимыми для принятия решений.