Assessing Data | डेटा मूल्यांकन

1️⃣ परिचय

डेटा मूल्यांकन (Assessing Data) डेटा व्रैंगलिंग प्रक्रिया का एक अत्यंत महत्वपूर्ण चरण है। जब डेटा एकत्र किया जाता है, तो वह अक्सर अधूरा, असंगठित या त्रुटिपूर्ण होता है। ऐसे में डेटा की गुणवत्ता, सटीकता, और संगति की जांच करना आवश्यक होता है ताकि आगे विश्लेषण या मॉडलिंग के दौरान गलत परिणाम न आएं। डेटा मूल्यांकन का उद्देश्य डेटा की विश्वसनीयता का निर्धारण करना और उसमें मौजूद संभावित समस्याओं को पहचानना है।

डेटा मूल्यांकन का संबंध केवल त्रुटियाँ खोजने से नहीं है, बल्कि यह समझने से भी है कि डेटा किस प्रकार का है, उसमें कौन से पैटर्न मौजूद हैं, और क्या वह विश्लेषण के उद्देश्य के अनुरूप है या नहीं।

2️⃣ डेटा मूल्यांकन के उद्देश्य

डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करना।
मिसिंग वैल्यू (Missing Values) की पहचान करना।
डुप्लीकेट और आउट्लायर (Outliers) का पता लगाना।
डेटा की संगति (Consistency) और अखंडता (Integrity) की जांच करना।
डेटा वितरण (Distribution) और वेरिएंस (Variance) को समझना।

3️⃣ डेटा मूल्यांकन की प्रक्रिया

डेटा मूल्यांकन आमतौर पर निम्नलिखित चरणों में किया जाता है:

डेटा निरीक्षण (Data Inspection): डेटा का अवलोकन करना ताकि यह समझा जा सके कि उसमें क्या प्रकार की जानकारी है। यह प्रक्रिया descriptive statistics, summaries, और visual inspection के माध्यम से की जाती है।
डेटा का आकार और संरचना (Shape & Structure): DataFrame या Table की rows और columns की संख्या, data types, और missing values की स्थिति देखना।
डेटा का सारांश (Summary Statistics): Mean, Median, Mode, Standard Deviation जैसी सांख्यिकीय जानकारी निकालना ताकि डेटा वितरण को समझा जा सके।
डेटा अखंडता की जांच (Integrity Check): यह सुनिश्चित करना कि कोई लॉजिकल त्रुटि नहीं है, जैसे कि उम्र 200 वर्ष दिखाना या तिथि भविष्य की दिखाना।
संगति परीक्षण (Consistency Test): विभिन्न कॉलम्स के बीच संबंधों की जाँच करना, जैसे कि “Total” कॉलम वास्तव में अन्य कॉलम्स के योग के बराबर है या नहीं।

4️⃣ डेटा मूल्यांकन के प्रकार

मात्रात्मक मूल्यांकन (Quantitative Assessment): इसमें डेटा के सांख्यिकीय गुणों जैसे Mean, Median, Range, Standard Deviation आदि का अध्ययन किया जाता है।
गुणात्मक मूल्यांकन (Qualitative Assessment): इसमें डेटा की वैधता, सटीकता और व्यावहारिक उपयोगिता का विश्लेषण किया जाता है।

5️⃣ सामान्य डेटा गुणवत्ता समस्याएँ

समस्या	विवरण	उदाहरण
मिसिंग वैल्यू	किसी कॉलम में डेटा अनुपस्थित होना	Age कॉलम में कुछ प्रविष्टियाँ खाली हैं
डुप्लीकेट डेटा	एक ही रिकॉर्ड कई बार मौजूद है	Customer ID 101 दो बार मौजूद
असंगत डेटा	डेटा का प्रारूप समान नहीं है	‘Yes’, ‘Y’, और ‘1’ को एक जैसा मानना चाहिए
आउट्लायर	असामान्य या अत्यधिक मान	Salary = 10,00,000 जबकि औसत 50,000

6️⃣ उदाहरण

मान लीजिए हमारे पास एक ई-कॉमर्स कंपनी का ग्राहक डेटा है जिसमें ग्राहकों की उम्र, शहर और खरीद की जानकारी है। मूल्यांकन के दौरान हमें पता चलता है कि कुछ ग्राहकों की उम्र ‘0’ या ‘-5’ है, जबकि कुछ शहरों के नाम गलत वर्तनी में हैं। इससे हमें पता चलता है कि डेटा की गुणवत्ता खराब है और इसे सफाई की आवश्यकता है।

7️⃣ डेटा मूल्यांकन में उपयोगी उपकरण

Python Libraries: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
Data Profiling Tools: Pandas Profiling, D-Tale, DataPrep
SQL Queries: Data Validation और Missing Value Check के लिए
Visualization Tools: Tableau, Power BI, Excel Charts

8️⃣ डेटा मूल्यांकन के लाभ

डेटा की गुणवत्ता में सुधार।
डेटा क्लीनिंग की प्रक्रिया को सरल बनाना।
विश्वसनीय परिणाम और सटीक विश्लेषण।
बेहतर निर्णय लेने में सहायता।
मॉडल की सटीकता में वृद्धि।

9️⃣ निष्कर्ष

डेटा मूल्यांकन किसी भी डेटा विश्लेषण परियोजना की सफलता के लिए आवश्यक है। यदि डेटा की गुणवत्ता का मूल्यांकन नहीं किया गया तो विश्लेषण गलत दिशा में जा सकता है। एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक हमेशा डेटा का निरीक्षण करता है, उसकी सटीकता और विश्वसनीयता का आकलन करता है, और फिर ही आगे की प्रक्रियाओं जैसे क्लीनिंग और मॉडलिंग को अंजाम देता है।

Assessing Data

1️⃣ Introduction

Assessing Data is one of the most critical phases of data wrangling and analytics. After data collection, it is essential to evaluate the data’s quality, accuracy, and completeness before proceeding with analysis or modeling. Data assessment ensures that the data is consistent, reliable, and fit for purpose, reducing the risk of incorrect insights.

2️⃣ Objectives of Data Assessment

Ensure overall data quality and integrity.
Identify missing, inconsistent, and duplicate records.
Detect outliers and anomalies.
Understand data distribution, variance, and central tendency.
Verify the logical consistency of datasets.

3️⃣ Process of Data Assessment

The process of data assessment involves a systematic examination of datasets to uncover issues and evaluate their usability:

Data Inspection: Reviewing the dataset to understand its characteristics and structure. This can involve visual scanning, summary statistics, and profile reports.
Shape & Structure: Observing dimensions (rows and columns), data types, and null values.
Summary Statistics: Calculating mean, median, standard deviation, skewness, and kurtosis to understand data behavior.
Integrity Check: Ensuring that all values make logical sense — for instance, verifying that age cannot be negative or that dates are valid.
Consistency Check: Testing whether relationships between attributes hold true, e.g., Total = Sum of Subcategories.

4️⃣ Types of Data Assessment

Quantitative Assessment: Focuses on statistical properties like range, dispersion, central tendency, etc.
Qualitative Assessment: Involves examining data validity, relevance, and usability for business or research objectives.

5️⃣ Common Data Quality Issues

Issue	Description	Example
Missing Values	Some attributes are left blank	Customer Age column missing entries
Duplicate Records	Same record repeated multiple times	Customer ID 101 appears twice
Inconsistent Data	Different formats or encodings for same values	Yes, Y, and 1 representing the same thing
Outliers	Extremely large or small values compared to the rest	Salary = 10,00,000 while average = 50,000

6️⃣ Example

Suppose we have an e-commerce dataset that records customer details, purchases, and demographics. On assessing, we discover some customers with negative ages, missing city names, and incorrect transaction dates. This reveals poor data quality and the need for cleaning before proceeding further.

7️⃣ Tools and Techniques for Data Assessment

Python Libraries: Pandas, NumPy, Seaborn for profiling and statistical analysis.
Data Profiling Tools: Pandas Profiling, D-Tale, DataPrep for automated data summaries.
SQL Queries: Used to count null values, check duplicates, and validate relational constraints.
Visualization Tools: Power BI, Tableau, and Excel for visual inspection of data quality.

8️⃣ Advantages of Data Assessment

Improves overall data quality and reliability.
Helps design better cleaning and preprocessing strategies.
Ensures accurate, consistent analysis and predictions.
Reduces risk of bias in analytical models.
Supports informed, data-driven decision-making.

9️⃣ Conclusion

Data Assessment is not just a preliminary step but the foundation of trustworthy analytics. A data analyst must never assume that collected data is perfect. Evaluating data before using it prevents costly mistakes, enhances model performance, and ensures that insights derived are valid, meaningful, and actionable.

Assessing Data | डेटा मूल्यांकन

Assessing Data | डेटा मूल्यांकन

1️⃣ परिचय

2️⃣ डेटा मूल्यांकन के उद्देश्य

3️⃣ डेटा मूल्यांकन की प्रक्रिया

4️⃣ डेटा मूल्यांकन के प्रकार

5️⃣ सामान्य डेटा गुणवत्ता समस्याएँ

6️⃣ उदाहरण

7️⃣ डेटा मूल्यांकन में उपयोगी उपकरण

8️⃣ डेटा मूल्यांकन के लाभ

9️⃣ निष्कर्ष

Assessing Data

1️⃣ Introduction

2️⃣ Objectives of Data Assessment

3️⃣ Process of Data Assessment

4️⃣ Types of Data Assessment

5️⃣ Common Data Quality Issues

6️⃣ Example

7️⃣ Tools and Techniques for Data Assessment

8️⃣ Advantages of Data Assessment

9️⃣ Conclusion

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