Un grafico ben costruito può descrivere con precisione un archivio sbagliato. Prima dell'analisi chiediti come sono nati i dati, quale significato hanno e quali controlli sono stati fatti. La qualità non è una pulizia estetica del foglio: riguarda la corrispondenza con la domanda che vuoi studiare.
Capire il significato prima del formato
Raccogli definizioni, fonte e processo di raccolta dei campi importanti. Un valore chiamato cliente può indicare una persona, un account o una sede: l'analisi cambia se queste unità vengono confuse. Non unire archivi soltanto perché hanno colonne con lo stesso nome.
Segna periodo e criteri di inclusione. Se la raccolta è cambiata nel tempo, una variazione può dipendere da nuove regole e non dal fenomeno osservato. Mantieni visibile questa distinzione nei risultati, invece di correggere silenziosamente ciò che non torna.
Controllare gli errori che alterano le conclusioni
Cerca campi mancanti, valori fuori dalle regole del dominio e duplicati pertinenti. Un vuoto non è sempre un errore e zero non è un sostituto neutro. Definisci gli stati che servono, come non disponibile o non applicabile, evitando di confonderli in una sola casella.
Verifica le relazioni e gli identificativi. Due righe con lo stesso nome possono riferirsi a persone diverse; due nomi scritti diversamente possono appartenere allo stesso soggetto. Le unioni richiedono una regola adatta e una verifica, non soltanto una somiglianza visiva.
Correggere mantenendo una storia comprensibile
Conserva l'origine e descrivi trasformazioni e decisioni. Quando correggi un valore, deve essere possibile capire perché e da quale evidenza deriva la modifica. Non sovrascrivere il dato iniziale senza una procedura se serve alla ricostruzione o alle regole applicabili.
Dai priorità ai problemi che influenzano l'analisi prevista. Non tutte le imperfezioni hanno lo stesso impatto, ma quelle escluse devono restare dichiarate. Prima di condividere il risultato, fai verificare un campione a chi conosce il processo e segnala limiti e gruppi non coperti.
| Dimensione | Domanda | Esempio di verifica |
|---|---|---|
| Significato | Che cosa rappresenta una riga? | Confronto con il processo reale |
| Completezza | Che cosa manca e perché? | Distinzione tra vuoto e zero |
| Identità | Quali record sono davvero uguali? | Regola per identificativi e duplicati |
| Relazioni | I collegamenti sono coerenti? | Campione di casi ricostruiti |
- Definisci la domanda di analisi e l’unità osservata.
- Raccogli fonti e regole dei campi importanti.
- Controlla mancanti, duplicati e collegamenti.
- Documenta correzioni e limiti prima dei grafici.
Domande frequenti
Posso sostituire tutti i vuoti con zero?
Non senza comprenderne il significato. Un dato mancante, un valore non applicabile e un numero effettivamente pari a zero descrivono situazioni differenti.
Basta eliminare righe con lo stesso nome?
No. Il nome può non identificare univocamente il soggetto. Servono regole appropriate e controlli sui casi dubbi prima di unire o cancellare record.
Devo risolvere ogni imperfezione prima di analizzare?
Concentrati sui problemi rilevanti per la domanda, ma dichiara le esclusioni e i limiti. Non presentare come completo un gruppo che non hai potuto verificare.
