Χειρισμός διπλών τιμών σε ένα πλαίσιο δεδομένων Pandas

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Εισαγωγή

Ως αναλυτής δεδομένων, είναι ευθύνη μας να διασφαλίσουμε την ακεραιότητα των δεδομένων για να αποκτήσουμε ακριβείς και αξιόπιστες πληροφορίες. Ο καθαρισμός δεδομένων διαδραματίζει ζωτικό ρόλο σε αυτή τη διαδικασία και οι διπλές τιμές είναι από τα πιο κοινά ζητήματα που αντιμετωπίζουν οι αναλυτές δεδομένων. Οι διπλότυπες τιμές ενδέχεται να παραπλανήσουν τις πληροφορίες. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να υπάρχουν αποτελεσματικές μέθοδοι για την αντιμετώπιση διπλών τιμών. Σε αυτό το άρθρο, θα μάθουμε πώς να αναγνωρίζουμε και να χειριζόμαστε διπλότυπες τιμές, καθώς και τις βέλτιστες πρακτικές για τη διαχείριση των διπλότυπων.

Προσδιορισμός διπλότυπων τιμών

Το πρώτο βήμα στον χειρισμό των διπλότυπων τιμών είναι να τις αναγνωρίσετε. Ο εντοπισμός διπλότυπων τιμών είναι ένα σημαντικό βήμα στον καθαρισμό δεδομένων. Το Pandas προσφέρει πολλαπλές μεθόδους για τον εντοπισμό διπλότυπων τιμών μέσα σε ένα πλαίσιο δεδομένων. Σε αυτή την ενότητα, θα συζητήσουμε το duplicated() τη λειτουργία και value_counts() λειτουργία για τον προσδιορισμό διπλών τιμών.

Usin διπλό ()

Η duplicated() Η συνάρτηση είναι μια συνάρτηση βιβλιοθήκης Pandas που ελέγχει για διπλότυπες σειρές σε ένα DataFrame. Η έξοδος του duplicated() Η συνάρτηση είναι μια δυαδική σειρά με το ίδιο μήκος με το DataFrame εισόδου, όπου κάθε στοιχείο υποδεικνύει εάν η αντίστοιχη σειρά είναι διπλότυπη ή όχι.

Ας εξετάσουμε ένα απλό παράδειγμα του duplicated() λειτουργία:

import pandas as pd data = { 'StudentName': ['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark'], 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data) df_duplicates = df.duplicated()
print(df_duplicates)

Παραγωγή:

0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
dtype: bool

Στο παραπάνω παράδειγμα, δημιουργήσαμε ένα DataFrame που περιέχει τα ονόματα των μαθητών και τις συνολικές βαθμολογίες τους. Επικαλεστήκαμε duplicated() στο DataFrame, το οποίο δημιούργησε μια boolean σειρά με False που αντιπροσωπεύουν μοναδικές αξίες και True που αντιπροσωπεύει διπλές τιμές.

Σε αυτό το παράδειγμα, η πρώτη εμφάνιση της τιμής θεωρείται μοναδική. Ωστόσο, τι γίνεται αν θέλουμε η τελευταία τιμή να θεωρείται μοναδική και δεν θέλουμε να λαμβάνουμε υπόψη όλες τις στήλες κατά τον προσδιορισμό διπλότυπων τιμών; Εδώ, μπορούμε να τροποποιήσουμε το duplicated() λειτουργία αλλάζοντας τις τιμές των παραμέτρων.

Παράμετροι: Υποσύνολο και Keep

Η duplicated() Η λειτουργία προσφέρει επιλογές προσαρμογής μέσω των προαιρετικών παραμέτρων της. Έχει δύο παραμέτρους, όπως περιγράφεται παρακάτω:

subset: Αυτή η παράμετρος μας δίνει τη δυνατότητα να καθορίσουμε το υποσύνολο στηλών που θα λάβουμε υπόψη κατά τον εντοπισμό διπλότυπων. Το υποσύνολο έχει οριστεί σε None από προεπιλογή, που σημαίνει ότι λαμβάνεται υπόψη κάθε στήλη στο DataFrame. Για να καθορίσετε ονόματα στηλών, μπορούμε να παρέχουμε στο υποσύνολο μια λίστα ονομάτων στηλών.

Ακολουθεί ένα παράδειγμα χρήσης της παραμέτρου υποσυνόλου:
```
df_duplicates = df.duplicated(subset=['StudentName'])
```
Παραγωγή:
```
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
dtype: bool
```
keep: Αυτή η επιλογή μας επιτρέπει να επιλέξουμε ποια παρουσία της διπλής σειράς θα πρέπει να επισημανθεί ως διπλότυπη. Οι πιθανές τιμές για διατήρηση είναι:
- "first": Αυτή είναι η προεπιλεγμένη τιμή για το keep επιλογή. Προσδιορίζει όλα τα διπλότυπα εκτός από την πρώτη εμφάνιση, θεωρώντας ότι η πρώτη τιμή είναι μοναδική.
- "last": Αυτή η επιλογή προσδιορίζει την τελευταία εμφάνιση ως μοναδική τιμή. Όλες οι άλλες εμφανίσεις θα θεωρούνται διπλές.
- False: Αυτή η επιλογή χαρακτηρίζει κάθε παρουσία ως διπλότυπη τιμή.

Εδώ είναι ένα παράδειγμα χρήσης του keep παραμέτρου:


df_duplicates = df.duplicated(keep='last')
print(df_duplicates)

Παραγωγή:

0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
dtype: bool

Οπτικοποίηση διπλότυπων τιμών

Η value_counts() Η λειτουργία είναι η δεύτερη προσέγγιση για τον εντοπισμό διπλότυπων. ο value_counts() Η συνάρτηση μετράει πόσες φορές κάθε μοναδική τιμή εμφανίζεται σε μια στήλη. Με την εφαρμογή του value_counts() λειτουργία σε μια συγκεκριμένη στήλη, η συχνότητα κάθε τιμής μπορεί να απεικονιστεί.

Εδώ είναι ένα παράδειγμα χρήσης του value_counts() λειτουργία:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd data = { 'StudentName': ['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark'], 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data) name_counts = df['StudentName'].value_counts()
print(name_counts)

Παραγωγή:

Mark 2
Ali 1
Bob 1
John 1
Johny 1
Name: StudentName, dtype: int64

Ας απεικονίσουμε τώρα διπλές τιμές με ένα γράφημα ράβδων. Μπορούμε να απεικονίσουμε αποτελεσματικά τη συχνότητα των διπλότυπων τιμών χρησιμοποιώντας ένα γράφημα ράβδων.


name_counts.plot(kind='bar')
plt.xlabel('Student Name')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Duplicate Name Frequencies')
plt.show()

διπλές τιμές

Χειρισμός διπλότυπων τιμών

Αφού εντοπίσετε διπλές τιμές, ήρθε η ώρα να τις αντιμετωπίσετε. Σε αυτήν την ενότητα, θα εξερευνήσουμε διάφορες στρατηγικές για την αφαίρεση και την ενημέρωση των διπλότυπων τιμών χρησιμοποιώντας τα panda drop_duplicates() και replace() λειτουργίες. Επιπλέον, θα συζητήσουμε τη συγκέντρωση δεδομένων με διπλότυπες τιμές χρησιμοποιώντας το groupby() λειτουργία.

Αφαίρεση διπλότυπων τιμών

Η πιο κοινή προσέγγιση για το χειρισμό των διπλότυπων είναι η κατάργησή τους από το DataFrame. Για την εξάλειψη των διπλότυπων εγγραφών από το DataFrame, θα χρησιμοποιήσουμε το drop_duplicates() λειτουργία. Από προεπιλογή, αυτή η συνάρτηση διατηρεί την πρώτη παρουσία κάθε διπλότυπης σειράς και καταργεί τις επόμενες εμφανίσεις. Προσδιορίζει διπλές τιμές με βάση όλες τις τιμές στηλών. Ωστόσο, μπορούμε να καθορίσουμε τη στήλη που θα εξεταστεί χρησιμοποιώντας παραμέτρους υποσυνόλου.

Σύνταξη του drop_duplicates() με προεπιλεγμένες τιμές στις παραμέτρους έχει ως εξής:

dataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

Η subset και keep οι παράμετροι έχουν την ίδια εξήγηση όπως στο duplicates(). Αν ορίσουμε την τρίτη παράμετρο inplace προς την True, όλες οι τροποποιήσεις θα εκτελεστούν απευθείας στο αρχικό DataFrame, με αποτέλεσμα η μέθοδος να επιστρέψει None και το αρχικό DataFrame υπό τροποποίηση. Από προεπιλογή, inplace is False.

Εδώ είναι ένα παράδειγμα του drop_duplicates() λειτουργία:


df.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)
print(df)

Παραγωγή:

 StudentName Score
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark 45

Ρίξτε μια ματιά στον πρακτικό μας οδηγό για την εκμάθηση του Git, με βέλτιστες πρακτικές, πρότυπα αποδεκτά από τον κλάδο και συμπεριλαμβανόμενο φύλλο εξαπάτησης. Σταματήστε τις εντολές του Git στο Google και πραγματικά μαθαίνουν το!

Στο παραπάνω παράδειγμα, η πρώτη καταχώρηση διαγράφηκε επειδή ήταν διπλότυπη.

Αντικατάσταση ή ενημέρωση διπλότυπων τιμών

Η δεύτερη μέθοδος για το χειρισμό των διπλότυπων περιλαμβάνει την αντικατάσταση της τιμής χρησιμοποιώντας τα Panda replace() λειτουργία. ο replace() Η λειτουργία μας επιτρέπει να αντικαταστήσουμε συγκεκριμένες τιμές ή μοτίβα σε ένα DataFrame με νέες τιμές. Από προεπιλογή, αντικαθιστά όλες τις εμφανίσεις της τιμής. Ωστόσο, χρησιμοποιώντας την παράμετρο ορίου, μπορούμε να περιορίσουμε τον αριθμό των αντικαταστάσεων.

Εδώ είναι ένα παράδειγμα χρήσης του replace() λειτουργία:


df['StudentName'].replace('Mark', 'Max', limit=1, inplace=True)
print(df)

Παραγωγή:

 StudentName Score
0 Max 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark 45

Εδώ, το όριο χρησιμοποιήθηκε για να αντικαταστήσει την πρώτη τιμή. Τι γίνεται αν θέλουμε να αντικαταστήσουμε την τελευταία εμφάνιση; Σε αυτή την περίπτωση, θα συνδυάσουμε το duplicated() και replace() λειτουργίες. Χρησιμοποιώντας duplicated(), θα υποδείξουμε την τελευταία εμφάνιση κάθε διπλότυπης τιμής, λάβετε τον αριθμό της γραμμής χρησιμοποιώντας το loc λειτουργία και, στη συνέχεια, αντικαταστήστε το χρησιμοποιώντας το replace() λειτουργία. Εδώ είναι ένα παράδειγμα χρήσης duplicated() και replace() λειτουργεί μαζί.


last_occurrences = df.duplicated(subset='StudentName', keep='first') last_occurrences_rows = df[last_occurrences] df.loc[last_occurrences, 'StudentName'] = df.loc[last_occurrences, 'StudentName'].replace('Mark', 'Max') print(df)

Παραγωγή:

 StudentName Score
0 Mark 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Max 45

Προσαρμοσμένες λειτουργίες για σύνθετες αντικαταστάσεις

Σε ορισμένες περιπτώσεις, ο χειρισμός διπλότυπων τιμών απαιτεί πιο περίπλοκες αντικαταστάσεις από την απλή αφαίρεση ή ενημέρωση τους. Οι προσαρμοσμένες λειτουργίες μας επιτρέπουν να δημιουργήσουμε συγκεκριμένους κανόνες αντικατάστασης προσαρμοσμένους στις ανάγκες μας. Χρησιμοποιώντας τα πάντα apply() λειτουργία, μπορούμε να εφαρμόσουμε την προσαρμοσμένη συνάρτηση στα δεδομένα μας.

Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι η στήλη "Όνομα μαθητή" περιέχει διπλά ονόματα. Στόχος μας είναι να αντικαταστήσουμε τα διπλότυπα χρησιμοποιώντας μια προσαρμοσμένη συνάρτηση που προσθέτει έναν αριθμό στο τέλος των διπλότυπων τιμών, καθιστώντας τα μοναδικά.


def add_number(name, counts): if name in counts: counts[name] += 1 return f'{name}_{counts[name]}' else: counts[name] = 0 return name name_counts = {} df['is_duplicate'] = df.duplicated('StudentName', keep=False)
df['StudentName'] = df.apply(lambda x: add_number(x['StudentName'], name_counts) if x['is_duplicate'] else x['StudentName'], axis=1)
df.drop('is_duplicate', axis=1, inplace=True)
print(df)

Παραγωγή:

 StudentName Score
0 Mark 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark_1 45

Συγκεντρωτικά δεδομένα με διπλότυπες τιμές

Τα δεδομένα που περιέχουν διπλότυπες τιμές μπορούν να συγκεντρωθούν για να συνοψιστούν και να αποκτηθούν πληροφορίες από τα δεδομένα. Τα Πάντα groupby() Η λειτουργία σάς επιτρέπει να συγκεντρώνετε δεδομένα με διπλές τιμές. Με τη χρήση του groupby() συνάρτηση, μπορείτε να ομαδοποιήσετε μία ή περισσότερες στήλες και να υπολογίσετε τη μέση, τη διάμεσο ή το άθροισμα μιας άλλης στήλης για κάθε ομάδα.

Εδώ είναι ένα παράδειγμα χρήσης του groupby() μέθοδος:


grouped = df.groupby(['StudentName']) df_aggregated = grouped.sum()
print(df_aggregated)

Παραγωγή:

 Score
StudentName Ali 65
Bob 76
John 44
Johny 39
Mark 90

Προηγμένες Τεχνικές

Για να χειριστούμε πιο σύνθετα σενάρια και να διασφαλίσουμε την ακριβή ανάλυση, υπάρχουν ορισμένες προηγμένες τεχνικές που μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε. Αυτή η ενότητα θα συζητήσει την αντιμετώπιση των ασαφών διπλότυπων, της αντιγραφής σε δεδομένα χρονοσειρών και των διπλών τιμών ευρετηρίου.

Ασαφής Αντίγραφα

Τα ασαφή διπλότυπα είναι εγγραφές που δεν είναι ακριβείς αντιστοιχίες αλλά είναι παρόμοιες και μπορεί να προκύψουν για διάφορους λόγους, όπως λάθη εισαγωγής δεδομένων, ορθογραφικά λάθη και παραλλαγές στη μορφοποίηση. Θα χρησιμοποιήσουμε το fuzzywuzzy Βιβλιοθήκη Python για τον εντοπισμό διπλότυπων χρησιμοποιώντας αντιστοίχιση ομοιότητας συμβολοσειρών.

Ακολουθεί ένα παράδειγμα χειρισμού ασαφών τιμών:

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz def find_fuzzy_duplicates(dataframe, column, threshold): duplicates = [] for i in range(len(dataframe)): for j in range(i+1, len(dataframe)): similarity = fuzz.ratio(dataframe[column][i], dataframe[column][j]) if similarity >= threshold: duplicates.append(dataframe.iloc[[i, j]]) if duplicates: duplicates_df = pd.concat(duplicates) return duplicates_df else: return pd.DataFrame() data = { 'StudentName': ['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark'], 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data) threshold = 70 fuzzy_duplicates = find_fuzzy_duplicates(df, 'StudentName', threshold)
print("Fuzzy duplicates:")
print(fuzzy_duplicates.to_string(index=False))

Σε αυτό το παράδειγμα, δημιουργούμε μια προσαρμοσμένη συνάρτηση find_fuzzy_duplicates που παίρνει ως είσοδο ένα DataFrame, ένα όνομα στήλης και ένα όριο ομοιότητας. Η συνάρτηση επαναλαμβάνεται σε κάθε γραμμή στο DataFrame και τη συγκρίνει με τις επόμενες σειρές χρησιμοποιώντας το fuzz.ratio μέθοδο από το fuzzywuzzy βιβλιοθήκη. Εάν η βαθμολογία ομοιότητας είναι μεγαλύτερη ή ίση με το όριο, οι διπλές σειρές προστίθενται σε μια λίστα. Τέλος, η συνάρτηση επιστρέφει ένα DataFrame που περιέχει τα ασαφή διπλότυπα.

Παραγωγή:

Fuzzy duplicates:
StudentName Score Mark 45 Mark 45 John 44 Johny 39

Στο παραπάνω παράδειγμα, ασαφή διπλότυπα προσδιορίζονται στη στήλη "Όνομα μαθητή". Η συνάρτηση 'find_fuzzy_duplicates' συγκρίνει κάθε ζεύγος συμβολοσειρών χρησιμοποιώντας το fuzzywuzzy βιβλιοθήκη fuzz.ratio συνάρτηση, η οποία υπολογίζει μια βαθμολογία ομοιότητας με βάση την απόσταση Levenshtein. Έχουμε ορίσει το όριο στο 70, πράγμα που σημαίνει ότι οποιοδήποτε όνομα με αναλογία αντιστοίχισης μεγαλύτερο από 70 θα θεωρείται ασαφής τιμή. Αφού εντοπίσουμε ασαφείς τιμές, μπορούμε να τις διαχειριστούμε χρησιμοποιώντας τη μέθοδο που περιγράφεται στην ενότητα με τίτλο "Χειρισμός διπλότυπων".

Χειρισμός διπλότυπων δεδομένων χρονοσειρών

Μπορεί να προκύψουν διπλότυπα όταν καταγράφονται πολλές παρατηρήσεις την ίδια χρονική σήμανση. Αυτές οι τιμές μπορούν να οδηγήσουν σε μεροληπτικά αποτελέσματα εάν δεν αντιμετωπιστούν σωστά. Ακολουθούν μερικοί τρόποι χειρισμού διπλότυπων τιμών σε δεδομένα χρονοσειρών.

Απόρριψη ακριβών διπλότυπων: Σε αυτήν τη μέθοδο, αφαιρούμε πανομοιότυπες σειρές χρησιμοποιώντας το drop_duplicates λειτουργία σε Pandas.
Διπλότυπες χρονικές σημάνσεις με διαφορετικές τιμές: Εάν έχουμε την ίδια χρονική σήμανση αλλά διαφορετικές τιμές, μπορούμε να συγκεντρώσουμε τα δεδομένα και να αποκτήσουμε περισσότερες πληροφορίες χρησιμοποιώντας groupby(), ή μπορούμε να επιλέξουμε την πιο πρόσφατη τιμή και να αφαιρέσουμε τις υπόλοιπες χρησιμοποιώντας drop_duplicates() με keep η παράμετρος ορίστηκε σε "τελευταία".

Χειρισμός διπλότυπων τιμών ευρετηρίου

Πριν απευθυνθούμε σε διπλές τιμές ευρετηρίου, ας ορίσουμε πρώτα τι είναι το ευρετήριο στα Pandas. Ένα ευρετήριο είναι ένα μοναδικό αναγνωριστικό που εκχωρείται σε κάθε σειρά του DataFrame. Το Pandas εκχωρεί έναν αριθμητικό δείκτη που ξεκινά από το μηδέν από προεπιλογή. Ωστόσο, ένα ευρετήριο μπορεί να αντιστοιχιστεί σε οποιαδήποτε στήλη ή συνδυασμό στηλών. Για να αναγνωρίσουμε διπλότυπα στη στήλη Ευρετήριο, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το duplicated() και drop_duplicates() λειτουργίες, αντίστοιχα. Σε αυτήν την ενότητα, θα διερευνήσουμε τον τρόπο χειρισμού των διπλότυπων στη στήλη Ευρετήριο χρησιμοποιώντας reset_index().

Όπως υποδηλώνει το όνομά του, το reset_index() Η συνάρτηση στο Pandas χρησιμοποιείται για την επαναφορά του ευρετηρίου ενός DataFrame. Κατά την εφαρμογή του reset_index() λειτουργία, ο τρέχων δείκτης απορρίπτεται αυτόματα, πράγμα που σημαίνει ότι οι αρχικές τιμές του ευρετηρίου χάνονται. Με τον καθορισμό των drop παράμετρος ως False στο reset_index() λειτουργία, μπορούμε να διατηρήσουμε την αρχική τιμή ευρετηρίου κατά την επαναφορά του ευρετηρίου.

Εδώ είναι ένα παράδειγμα χρήσης reset_index():

import pandas as pd data = { 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark']) df.reset_index(inplace=True)
print(df)

Παραγωγή:

 index Score
0 Mark 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark 45

Βέλτιστες Πρακτικές

Κατανοήστε τη φύση των διπλών δεδομένων: Πριν προβείτε σε οποιαδήποτε ενέργεια, είναι σημαντικό να κατανοήσετε γιατί υπάρχουν διπλές τιμές και τι αντιπροσωπεύουν. Προσδιορίστε τη βασική αιτία και στη συνέχεια καθορίστε τα κατάλληλα βήματα για να τα αντιμετωπίσετε.
Επιλέξτε μια κατάλληλη μέθοδο για το χειρισμό των διπλότυπων: Όπως αναφέρθηκε σε προηγούμενες ενότητες, υπάρχουν πολλοί τρόποι χειρισμού διπλότυπων. Η μέθοδος που θα επιλέξετε εξαρτάται από τη φύση των δεδομένων και την ανάλυση που σκοπεύετε να εκτελέσετε.
Τεκμηριώστε την Προσέγγιση: Είναι ζωτικής σημασίας να τεκμηριωθεί η διαδικασία για τον εντοπισμό διπλών τιμών και την αντιμετώπισή τους, επιτρέποντας στους άλλους να κατανοήσουν τη διαδικασία σκέψης.
Να είστε προσεκτικοί: Κάθε φορά που αφαιρούμε ή τροποποιούμε δεδομένα, πρέπει να διασφαλίζουμε ότι η εξάλειψη των διπλότυπων δεν εισάγει σφάλματα ή μεροληψία στην ανάλυση. Διεξάγετε τεστ υγιεινής και επικυρώστε τα αποτελέσματα κάθε ενέργειας.
Διατηρήστε τα αρχικά δεδομένα: Πριν εκτελέσετε οποιαδήποτε λειτουργία σε δεδομένα, δημιουργήστε ένα αντίγραφο ασφαλείας των αρχικών δεδομένων.
Αποτροπή μελλοντικών διπλότυπων: Εφαρμογή μέτρων για την αποφυγή διπλοτύπων στο μέλλον. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει επικύρωση δεδομένων κατά την εισαγωγή δεδομένων, ρουτίνες καθαρισμού δεδομένων ή περιορισμούς βάσης δεδομένων για την επιβολή της μοναδικότητας.

Τελικές Σκέψεις

Στην ανάλυση δεδομένων, η αντιμετώπιση διπλών τιμών είναι ένα κρίσιμο βήμα. Οι διπλές τιμές μπορεί να οδηγήσουν σε ανακριβή αποτελέσματα. Με τον εντοπισμό και τη διαχείριση διπλών τιμών αποτελεσματικά, οι αναλυτές δεδομένων μπορούν να αντλήσουν ακριβείς και σημαντικές πληροφορίες. Η εφαρμογή των αναφερόμενων τεχνικών και η τήρηση βέλτιστων πρακτικών θα επιτρέψει στους αναλυτές να διατηρήσουν την ακεραιότητα των δεδομένων τους και να αντλήσουν πολύτιμες γνώσεις από αυτά.