Εργαλεία και τεχνικές για καθαρισμό δεδομένων χωρίς κώδικα

Όλες οι χώρες παράγουν δεδομένα, αλλά δεν τα παράγουν όλες με οργανωμένο τρόπο. Αυτό που έχει σημασία δεν είναι μόνο ο όγκος των δεδομένων, αλλά και το πώς αυτά είναι τυποποιημένα και δομημένα. Τα πιο χαοτικά δεδομένα –ή τα περισσότερα– προέρχονται συνήθως από συστήματα χειροκίνητης καταχώρησης, διαδικασίες που εκτελούνται από ανθρώπους χωρίς τυποποίηση. Τα συστήματα αυτά δεν είναι μόνο αργά, αλλά δυσχεραίνουν την επαλήθευση και μπορούν να οδηγήσουν σε σημαντικά σφάλματα.

Ακόμη και οι χώρες που παράγουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων διαθέτουν συχνά σύνολα δεδομένων που είναι απρόσιτα, κατακερματισμένα ή δεν περιέχουν μεταδεδομένα (metadata):

• Οι Ηνωμένες Πολιτείες παράγουν τεράστιο όγκο δεδομένων, αλλά συχνά απαντώνται κατακερματισμένες δομές και παλιά συστήματα.
• Η Κίνα διαθέτει τεράστιες πλατφόρμες, αλλά η κλειστή υποδομή της περιορίζει την ανταλλαγή δεδομένων.
• Η Ινδία είναι κορυφαίος παραγωγός δεδομένων, αλλά η ασυνεπής ψηφιοποίηση υποβαθμίζει την ποιότητα των δεδομένων.
• Η Βραζιλία εφαρμόζει ισχυρούς νόμους περί διαφάνειας, αλλά δυσκολεύεται να τυποποιήσει τα δεδομένα.
• Στις ευρωπαϊκές χώρες (συμπεριλαμβανομένης της Τουρκίας), οι αντιφατικοί κανονισμοί δημιουργούν μερικές φορές ασυμβατότητες δεδομένων.
• Χώρες όπως η Νιγηρία έχουν λιγοστές υποδομές, γεγονός που περιορίζει το οικοσύστημα δεδομένων τους.

Για τους ερευνητές δημοσιογράφους, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να κοιτάξουν πέρα από το περιεχόμενο ενός συνόλου δεδομένων – η εξέταση του τρόπου παραγωγής και η δομή του είναι εξίσου σημαντική. Γιατί να ασχοληθούν οι δημοσιογράφοι με τις αγορές χαοτικών δεδομένων; Επειδή, όπως και οι μεγάλες εταιρείες, οι δημόσιοι οργανισμοί και οι ΜΚΟ, οι δημοσιογράφοι συχνά βλέπουν μόνο ένα μέρος της ιστορίας. Στόχος είναι να αποκαλύψουν αυτό που παραμένει κρυμμένο.

Στο πλαίσιο αυτό, η ερευνητική δημοσιογραφία και η δημοσιογραφία δεδομένων απαιτούν διαφορετικές προσεγγίσεις ανάλογα με τον τύπο των δεδομένων. Τα δομημένα δεδομένα – οργανωμένα, συχνά αριθμητικά και βασισμένα σε πίνακες – είναι ιδανικά για ανάλυση, σύγκριση και οπτικοποίηση. Σήμερα, ωστόσο, ένα μεγάλο μέρος του ψηφιακού κόσμου αποτελείται από μη δομημένα δεδομένα: μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, κριτικές πελατών, βίντεο, αρχεία ήχου και άλλο άναρχο περιεχόμενο.

Αυτά τα σύνολα δεδομένων αποτελούν κρυμμένους θησαυρούς πληροφοριών, αλλά η ακατάστατη φύση τους καθιστά δύσκολη τη βαθιά ανάλυση, εκτός κι αν καθαριστούν και οργανωθούν. Σήμερα, περίπου το 80% των ψηφιακών δεδομένων είναι μη δομημένα, κάτι που αποτελεί σημαντική πρόκληση για τους δημοσιογράφους: πριν από τη διεξαγωγή ουσιαστικών αναλύσεων ή τα αποκαλυπτικά ρεπορτάζ, τα δεδομένα πρέπει πρώτα να καθαριστούν και να οργανωθούν.

Σύμφωνα με την έκθεση για το 2024 της εταιρείας ερευνών αγοράς DataIntelo, η παγκόσμια αγορά ανάλυσης μη δομημένων δεδομένων αποτιμήθηκε σε 7,92 δισεκατομμύρια δολάρια το 2024 και αναμένεται να φτάσει τα 65,45 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2033. Η ανάπτυξη αυτή οφείλεται στην τεράστια επέκταση του ψηφιακού περιεχομένου και στην ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, οι τεχνολογικές εξελίξεις δεν καθιστούν αυτόματα τα δεδομένα εύκολα στην επεξεργασία τους – η ανάγκη για σχολαστικό καθαρισμό των δεδομένων είναι μεγαλύτερη από ποτέ.

Ακόμη και σε πλούσιες σε δεδομένα χώρες όπως οι ΗΠΑ ή η Κίνα, τα χαοτικά δεδομένα, τα ελλιπή μεταδεδομένα και η ασυνεπής μορφοποίηση καθιστούν την ανάλυση δύσκολη. Αρχεία PDF, σαρωμένα έγγραφα, μη τυποποιημένα αρχεία Excel και βάσεις δεδομένων περιορισμένης πρόσβασης είναι όλα παραδείγματα περιπτώσεων καθαρισμού δεδομένων που πρέπει να αντιμετωπίσουν οι δημοσιογράφοι.

Οι δημοσιογράφοι συχνά έρχονται αντιμέτωποι με αρχεία Excel και PDF, σύνθετους πίνακες από πύλες ανοικτών δεδομένων ή ακατέργαστα σύνολα δεδομένων μέσων κοινωνικής δικτύωσης που δημοσιεύονται από διάφορα ιδρύματα. Αυτά τα σύνολα δεδομένων είναι συνήθως ασυνεπή, ελλιπή ή εσφαλμένα. Οι προγραμματιστές έχουν τη δυνατότητα να αντιμετωπίσουν αυτά τα ζητήματα με Python, R ή SQL –αλλά δεν έχουν όλοι οι δημοσιογράφοι γνώσεις προγραμματισμού. Ακόμη και χωρίς γνώσεις προγραμματισμού, η αποτυχία ουσιαστικής επεξεργασίας των δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε σοβαρά σφάλματα.

Το άρθρο του Παγκόσμιου Δικτύου Ερευνητικής Δημοσιογραφίας (GIJN) Struck by Lightning: A Quick Lesson on Cleaning Up Your Data το αποτυπώνει τέλεια. Χρησιμοποιώντας ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων για χτυπήματα από κεραυνό, υπογραμμίζει πώς μικρές διαφορές στη στήλη «δραστηριότητα» – όπως «στέγη» έναντι για «εργασίες στη στέγη»– μπορούν να οδηγήσουν σε εσφαλμένη ταξινόμηση. Το άρθρο καταδεικνύει ότι η οπτικοποίηση δεδομένων χωρίς πρώτα αυτά να καθαριστούν μπορεί να παράγει παραπλανητικά αποτελέσματα και θέματα, καθιστώντας τον καθαρισμό των δεδομένων όχι μόνο τεχνικό έργο αλλά και δεοντολογική ευθύνη για τους δημοσιογράφους.

Ευτυχώς, υπάρχουν εργαλεία και μέσα για να διευκολυνθούν αυτές οι διαδικασίες. Το άρθρο του GIJN Using Pinpoint to Organize Unstructured Data εξηγεί πώς το εργαλείο Pinpoint βοηθά στην οργάνωση μη δομημένων συνόλων δεδομένων. Η επεξεργασία ακατάστατων δεδομένων μπορεί να μοιάζει με αναρρίχηση σε ένα ατελείωτο βουνό, αλλά τέτοια εργαλεία διευκολύνουν την εξαγωγή ουσιαστικών πληροφοριών από κείμενα, έγγραφα και αρχεία.

Ο οδηγός καθαρισμού δεδομένων του Quartz παρέχει στους δημοσιογράφους ένα πλαίσιο, διερευνώντας τα αίτια της κακής ποιότητας των δεδομένων, της έλλειψης μεταδεδομένων και των αντικρουόμενων πηγών, και υποδεικνύοντας πώς μπορεί κάποιος να δημιουργήσει αξιόπιστα και ουσιαστικά σύνολα δεδομένων.

Αυτά τα παραδείγματα δείχνουν ότι ο καθαρισμός δεδομένων δεν είναι απλώς μια τεχνική δεξιότητα, είναι ένα θεμελιώδες στάδιο για την αξιόπιστη δημοσιογραφία. Παρακάτω αναλύουμε τη διαδικασία καθαρισμού των δεδομένων.

Τι είναι ο καθαρισμός δεδομένων και γιατί είναι σημαντικός;

Καθαρισμός δεδομένων (ή data wrangling) είναι ο εντοπισμός και η διόρθωση σφαλμάτων, η συμπλήρωση κενών, η αφαίρεση διπλοτύπων και η επίλυση ασυνεπειών σε ένα σύνολο δεδομένων. Η διαδικασία αυτή διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι αξιόπιστα για την ανάλυση και χρήση σε ρεπορτάζ.

Για παράδειγμα, εάν ο πίνακας δαπανών ενός δήμου αναφέρει το ίδιο τμήμα τόσο ως «Ankara Belediyesi» όσο και ως «Ank. Bld.» ο υπολογισμός των συνολικών εξόδων καθίσταται αδύνατος. Ομοίως, διαφορετικές μορφές ημερομηνίας ή γραμμές που λείπουν οδηγούν σε παραπλανητικά αποτελέσματα. Τα «βρώμικα δεδομένα» παράγουν βρώμικες ιστορίες. Γι’ αυτόν τον λόγο ο καθαρισμός είναι ένα από τα πιο κρίσιμα, αν και αόρατα, βήματα στην έρευνα ενός δημοσιογράφου.

Ο κύριος στόχος του καθαρισμού είναι η προετοιμασία των δεδομένων – να αποφασίσεις ποια σύνολα δεδομένων χρειάζεσαι, τι μορφοποίηση θα χρησιμοποιήσεις, ποιες γραμμές και στήλες θα προσαρμόσεις, και να τεκμηριώσεις το κάθε βήμα. Η παρακολούθηση των διαδικασιών, η διενέργεια ελέγχων σφαλμάτων και η μέριμνα για την τεκμηρίωση αποτελούν όλα μέρος μιας βιώσιμης ροής εργασιών.

Βήματα για τον καθαρισμό δεδομένων

Τι είναι ο καθαρισμός δεδομένων και γιατί είναι σημαντικός;

Καθαρισμός δεδομένων (ή data wrangling) είναι ο εντοπισμός και η διόρθωση σφαλμάτων, η συμπλήρωση κενών, η αφαίρεση διπλοτύπων και η επίλυση ασυνεπειών σε ένα σύνολο δεδομένων. Η διαδικασία αυτή διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι αξιόπιστα για την ανάλυση και χρήση σε ρεπορτάζ.

Για παράδειγμα, εάν ο πίνακας δαπανών ενός δήμου αναφέρει το ίδιο τμήμα τόσο ως «Ankara Belediyesi» όσο και ως «Ank. Bld.» ο υπολογισμός των συνολικών εξόδων καθίσταται αδύνατος. Ομοίως, διαφορετικές μορφές ημερομηνίας ή γραμμές που λείπουν οδηγούν σε παραπλανητικά αποτελέσματα. Τα βρόμικα δεδομένα παράγουν βρόμικες ιστορίες. Γι’ αυτόν τον λόγο ο καθαρισμός είναι ένα από τα πιο κρίσιμα, αν και αόρατα, βήματα στην έρευνα ενός δημοσιογράφου.

Ο κύριος στόχος του καθαρισμού είναι η προετοιμασία των δεδομένων –να αποφασίσεις ποια σύνολα δεδομένων χρειάζεσαι, τι μορφοποίηση θα χρησιμοποιήσεις, ποιες γραμμές και στήλες θα προσαρμόσεις, και να τεκμηριώσεις το κάθε βήμα. Η παρακολούθηση των διαδικασιών, η διενέργεια ελέγχων σφαλμάτων και η μέριμνα για την τεκμηρίωση αποτελούν όλα μέρος μιας βιώσιμης ροής εργασιών.

Καθαρισμός δεδομένων χωρίς γνώσεις προγραμματισμού

Τα τελευταία χρόνια έχουν αναπτυχθεί εργαλεία που δεν απαιτούν γνώσεις προγραμματισμού και επιτρέπουν στους δημοσιογράφους να καθαρίζουν, να οργανώνουν και να αναλύουν δεδομένα χρησιμοποιώντας οπτική διεπαφή. Αντί να γράφουν πολύπλοκο κώδικα, αυτά τα εργαλεία παρέχουν λειτουργίες drag-and-drop, φίλτρα και αυτόματες προτάσεις καθαρισμού, δίνοντας στους δημοσιογράφους τη δυνατότητα να επικεντρωθούν στην αφήγηση και όχι στις τεχνικές λεπτομέρειες.

Βήματα για τον καθαρισμό δεδομένων

Ακόμη και χωρίς τη χρήση προγραμματισμού, ο καθαρισμός των δεδομένων πρέπει να έχει μια λογική αλληλουχία:

• Κατανοήστε τα δεδομένα

Παρατηρήστε πριν από τον καθαρισμό.

Πόσες στήλες υπάρχουν;

Λείπουν τιμές;

Είναι συνεπείς η ορθογραφία και η μορφοποίηση;

Οι ημερομηνίες έχουν την ίδια μορφοποίηση παντού;

• Δημιουργία αντιγράφων ασφαλείας των αρχικών δεδομένων

Πάντα να αντιγράφετε το αρχικό αρχείο πριν από τον καθαρισμό.

• Κατάργηση διπλότυπων

Πολλά σύνολα δεδομένων περιέχουν επαναλαμβανόμενες γραμμές.

Google Sheets: Data → Remove Duplicates

OpenRefine: Facet → Duplicates

• Εντοπισμός και διαχείριση ελλιπών τιμών

Ανίχνευση κενών κελιών.

Αφαιρέστε σειρές ή συμπληρώστε τις τιμές που λείπουν με τη λογική (π.χ. αντιγράψτε το όνομα της πόλης από τα παραπάνω).

• Τυποποίηση μορφοποίησης

Σωστή κεφαλαιογράφηση.

Διαμόρφωση των ημερομηνιών σε μια ενιαία μορφοποίηση.

Τυποποίηση νομισμάτων, ποσοστών κ.λπ.

• Συγχώνευση κατηγοριών

Συνδυάστε παρόμοιες κατηγορίες που έχουν γραφτεί διαφορετικά:

>“F” “FEMALE,” “female” → “Female”

• Έλεγχος λογικής συνέπειας

Ακόμα και τα καθαρά δεδομένα μπορεί να περιέχουν σφάλματα (π.χ. χρονολογίες γέννησης όπως 1890 ή 2060).

• Αποθήκευση και τεκμηρίωση

Αποθηκεύστε το καθαρισμένο σύνολο δεδομένων ξεχωριστά (π.χ. city_expenses_cleaned.csv).

Καταγράψτε όλα τα βήματα του καθαρισμού για λόγους διαφάνειας και τεκμηρίωσης.

Φανταστείτε ότι κατεβάζετε σε αρχείο Excel τον πίνακα δαπανών ενός δήμου για το 2025 και έρχεστε αντιμέτωποι με τα ακόλουθα προβλήματα:

Ημερομηνία	Τμήμα	Αντικείμενο Δαπάνης	Ποσό
12/01/24	Οικονομικές Υποθέσεις	Υπηρεσία Καθαριότητας	25000
13.01.2024	ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΕΣ ΥΠΟΘΕΣΕΙΣ	ΚΑΘΑΡΙΟΤΗΤΑ	25.000,00 TRY
15/01/24	Οικ.Υποθέσεις	Αποκομιδή Απορριμμάτων	12.5
16/01/2024	Οικονομικέςυποθέσεις	ΥΠΗΡΕΣIΑ ΚΑΘΑΡΙOΤΗΤΑΣ	25.000

Παράδειγμα: Καθαρισμός των Δεδομένων Δαπανών Ενός Δήμου

Προβλήματα:

• Μεικτή μορφοποίηση ημερομηνιών.
• Ασυνεπής ονομασία τμημάτων
• Διαφορετική μορφοποίηση ποσών.

Βήματα καθαρισμού:

1. Προσαρμόστε τις ημερομηνίες σε μια ενιαία μορφοποίηση.
2. Τυποποιήστε τα ονόματα των τμημάτων χρησιμοποιώντας το «Cluster & Edit» → «Financial Affairs» του OpenRefine
3. Μετατρέψτε όλα τα ποσά σε ενιαία αριθμητική μορφή.

Μετά τον καθαρισμό, τα δεδομένα είναι έτοιμα για ανάλυση: κατηγοριοποιήστε τα έξοδα, υπολογίστε τα σύνολα και οπτικοποιήστε τις τάσεις.

Κορυφαία εργαλεία για τον καθαρισμό δεδομένων

Παρακάτω θα βρείτε προσιτά και πρακτικά εργαλεία για δημοσιογράφους, καθώς και τα πλεονεκτήματά τους:

Google Sheets

Είναι ένα από τα ευκολότερα εργαλεία για τον καθαρισμό δεδομένων. Σε ένα περιβάλλον υπολογιστικών φύλλων με το οποίο είναι εξοικειωμένοι σχεδόν όλοι, μπορούν να διενεργηθούν ισχυρές διεργασίες καθαρισμού με απλούς τύπους και φίλτρα.

Χρήσεις: Διαγραφή διπλότυπων σειρών, διόρθωση μορφοποίησης κειμένου και τυποποίηση ημερομηνιών.

Παράδειγμα:

=TRIM(A2) → Καθαρίζει τα περιττά κενά στο κελί.

=PROPER(A2) → Προσαρμόζει τα κεφαλαία/μικρά γράμματα.

Το εργαλείο «Remove Duplicates» στην καρτέλα «Data» εντοπίζει τις επαναλαμβανόμενες γραμμές.

Πλεονεκτήματα: Δωρεάν, με βάση το cloud, εύκολη κοινοποίηση.

Μειονεκτήματα: Με μεγάλα σύνολα δεδομένων μπορεί να εμφανιστούν καθυστερήσεις.

Άλλο ένα άρθρο του GIJN για το θέμα και το εκπαιδευτικό μου βίντεο, το οποίο είναι στην τουρκική γλώσσα, αλλά μπορεί να προβληθεί με υπότιτλους. My Data Is Dirty! Basic Spreadsheet Cleaning Functions #2.1 Google E-tablolar İle Veri Temizleme #3.1 Google Tablolar ile Veri Düzenleme ve Pivot Tablo Kullanımı

OpenRefine

Το OpenRefine είναι το πιο ευρέως χρησιμοποιούμενο από τους δημοσιογράφους δεδομένων δωρεάν εργαλείο καθαρισμού δεδομένων. Αυτό το πρόγραμμα ανοικτού κώδικα, παλαιότερα γνωστό ως «Google Refine», μπορεί να οργανώσει χιλιάδες γραμμές δεδομένων σε δευτερόλεπτα. Το χρησιμοποιώ συχνά στα μαθήματά μου.

• Χρήσεις: Επιτρέπει τη συγχώνευση διπλότυπων εγγραφών, την κανονικοποίηση μορφοποίησης κειμένου, τη μετατροπή στηλών και πολλά άλλα.
• Ξεχωριστό χαρακτηριστικό: Η λειτουργία «Cluster and Edit» ομαδοποιεί αυτόματα παρόμοιες ορθογραφίες.

Για παράδειγμα, μπορείτε να μετατρέψετε εγγραφές όπως «Istanbul», «İstanbul» και «Ist» σε μια ενιαία τυποποιημένη μορφή.

Τύποι δεδομένων: CSV, TSV, Excel, JSON, XML.

Πλεονεκτήματα: Απλοποιεί τις σύνθετες εργασίες καθαρισμού και διαθέτει ισχυρά φίλτρα.

Μειονεκτήματα: Κατά την πρώτη εγκατάσταση μοιάζει να απαιτεί τεχνικές γνώσεις, αλλά μαθαίνεται εύκολα με μερικά παραδείγματα.

Ένα εκπαιδευτικό μου βίντεο, το οποίο είναι στην τουρκική γλώσσα, αλλά μπορεί να προβληθεί με υπότιτλους: #2.2 OpenRefine ile Veri Temizleme

Power Query του Excel

Το πρόσθετο «Power Query» του Microsoft Excel παρέχει σημαντική ευκολία στους παραδοσιακούς χρήστες του Excel.

• Χρήση: Σας επιτρέπει να εκτελέσετε λειτουργίες όπως η συγχώνευση πολλαπλών αρχείων, η αναδιαμόρφωση στηλών και η μετατροπή κειμένου.
• Ξεχωριστό χαρακτηριστικό: Καταγράφει όλες τις εργασίες, επιτρέποντάς σας να εφαρμόζετε αυτόματα τα ίδια βήματα καθαρισμού σε νέα δεδομένα.

Πλεονεκτήματα: Φυσική μετάβαση για τους χρήστες του Excel.

Μειονεκτήματα: Περιορισμένη υποστήριξη σε παλαιότερες εκδόσεις, ενδέχεται να απαιτείται άδεια επί πληρωμή.

Μάθετε να Αυτοματοποιείτε τα Πάντα με το Power Query στο Excel

AirTable

Το AirTable είναι ένα υβριδικό σύστημα μεταξύ υπολογιστικού φύλλου και βάσης δεδομένων. Οι χρήστες μπορούν να οργανώνουν οπτικά τα δεδομένα, να τα κατηγοριοποιούν και να δημιουργούν σχετικούς πίνακες.

• Χρήση: Οργανώνει τα δεδομένα προέλευσης, διατηρεί την ακρίβεια των δεδομένων και δημιουργεί πίνακες παρακολούθησης ειδήσεων.
• Χαρακτηριστικά: Φιλτράρισμα, χρωματική κωδικοποίηση, σύνδεση (π.χ. συνδέσεις ατόμου-οργάνωσης).

Πλεονεκτήματα: Κατάλληλο για ομαδική εργασία, αισθητικά ευχάριστο και εύχρηστο.

Μειονεκτήματα: Η δωρεάν έκδοση έχει περιορισμούς αποθήκευσης.

Πώς να ρυθμίσετε τις αυτοματοποιημένες ρουτίνες καθαρισμού δεδομένων στο Airtable

Trifacta Wrangler (Alteryx Cloud)

Πρόκειται για ένα ισχυρό εργαλείο καθαρισμού σε επίπεδο επιχειρήσεων. Παρέχει προτάσεις τεχνητής νοημοσύνης, εντοπίζει το ίδιο τα σφάλματα δεδομένων και προσφέρει επιλογές διόρθωσης.

Χρήση: Καθαρισμός μεγάλων συνόλων δεδομένων, αυτόματη μετατροπή.

Πλεονεκτήματα: Εξοικονομεί χρόνο, υποστηρίζει πολύπλοκες πηγές δεδομένων.

Μειονεκτήματα: Εστιάζει στην έκδοση επί πληρωμή, η διεπαφή είναι στα αγγλικά.

Tabula (για PDF)

Το Tabula είναι ένα εργαλείο για την απελευθέρωση πινάκων δεδομένων που είναι κλειδωμένοι μέσα σε αρχεία PDF. Αυτό είναι ένα συνηθισμένο πρόβλημα που αντιμετωπίζουν οι δημοσιογράφοι: οι δημόσιοι φορείς κοινοποιούν δεδομένα σε μορφή PDF.

Το Tabula μετατρέπει πίνακες από αρχεία PDF σε μορφή Excel ή CSV.

• Χρήση: Εξαγωγή πινάκων από αρχεία PDF.

Πλεονεκτήματα: Δωρεάν, ανοιχτού κώδικα.

Μειονεκτήματα: Ενδέχεται να προκύψουν σφάλματα σε σύνθετα ή οπτικά αρχεία PDF.

Το εκπαιδευτικό μου βίντεο εδώ: #1.2 Tabula ile PDF Dosyalarından Veri Kazıma

Προηγμένες Τεχνικές Καθαρισμού Δεδομένων Χωρίς Γνώσεις Προγραμματισμού

Φιλτράρισμα και Καθαρισμός Υπό Όρους

Στο Google Sheets ή στο Excel, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την επιλογή «Μορφοποίηση υπό όρους» (Conditional Formatting) για να επισημάνετε τις μη φυσιολογικές τιμές με χρώματα και να εντοπίσετε γρήγορα τα σφάλματα.

Αυτοματοποίηση Βάσει Τύπου

Ο καθαρισμός μπορεί να αυτοματοποιηθεί χρησιμοποιώντας απλούς τύπους αντί για κώδικα:

• =UNIQUE(A:A) → Παραθέτει μη επαναλαμβανόμενες τιμές.
• =CLEAN(A2) → Αφαιρεί τους αόρατους χαρακτήρες.
• =SUBSTITUTE(A2,“,”,“.”) → Διορθώνει τη διαφορά ανάμεσα σε κόμματα και τελείες.

Επικύρωση Δεδομένων

Στο AirTable ή στο Sheets, μπορείς να διασφαλίσεις ότι οι χρήστες εισάγουν δεδομένα μόνο σε συγκεκριμένες κατηγορίες. Αυτό μακροπρόθεσμα εξασφαλίζει τη συνοχή.

Βέλτιστες Πρακτικές και Δεοντολογία

Ο καθαρισμός δεδομένων δεν είναι απλά τεχνικό ζήτημα –είναι και ζήτημα δεοντολογίας. Οι δημοσιογράφοι οφείλουν να διατηρούν το αρχικό νόημα, εξασφαλίζοντας παράλληλα την ακρίβεια και τη συνέπεια.

• Διαφάνεια: Σημειώστε τα βήματα καθαρισμού.
• Διατήρηση Πρωτοτύπων: Κρατήστε τα ανεπεξέργαστα δεδομένα.
• Αναπαραγωγιμότητα: Καταγράψτε τα βήματα ώστε να μπορούν και άλλοι να επαναλάβουν την εργασία σας.
• Μη Μαντεύετε: Εάν μια τιμή λείπει, σημειώστε την ως «άγνωστο».

Η δημοσιογραφία δεδομένων και το ερευνητικό ρεπορτάζ δεν έχουν να κάνουν μόνο με τεχνικές δεξιότητες. Η κατανόηση, οργάνωση και επικύρωση των δεδομένων επηρεάζει άμεσα την ακρίβεια των θεμάτων σας. Τα νέα εργαλεία καθιστούν τον καθαρισμό προσιτό στους δημοσιογράφους χωρίς να απαιτούνται γνώσεις προγραμματισμού. Θεωρήστε τον εαυτό σας αφηγητή ιστοριών, όχι μηχανικό –αλλά να θυμάστε: κάθε δυνατό θέμα εξαρτάται από αξιόπιστα δεδομένα. Με τα κατάλληλα εργαλεία και μεθόδους, ακόμη και μη προγραμματιστές μπορούν να καθαρίσουν τα δεδομένα και να τα μετατρέψουν σε αξιόπιστες ειδήσεις.