Skąd brać dane i jak je przygotować – porządkowanie, filtrowanie, unikanie błędów

Wprowadzenie do pozyskiwania danych

W erze cyfrowej dane stanowią jeden z najcenniejszych zasobów organizacji. Pozyskiwanie danych to pierwszy krok w procesie analizy – od jego jakości zależy wiarygodność i użyteczność dalszych wniosków. Niezależnie od tego, czy chodzi o raportowanie wyników sprzedażowych, badanie zachowań klientów czy prognozowanie trendów rynkowych, punkt wyjścia zawsze stanowi zebranie odpowiednich informacji.

Dane mogą pochodzić z różnych źródeł, które ogólnie dzielimy na wewnętrzne i zewnętrzne. Źródła wewnętrzne to te, które są generowane w ramach działalności organizacji – m.in. dane z systemów sprzedażowych, CRM czy narzędzi do zarządzania projektami. Z kolei źródła zewnętrzne to informacje dostępne publicznie lub pozyskiwane zewnętrznie, jak dane statystyczne, raporty branżowe czy dane pozyskiwane przez API.

Proces pozyskiwania danych nie kończy się jednak na ich zebraniu. Surowe dane wymagają odpowiedniego przygotowania – w tym porządkowania, oczyszczania i selekcji. Bez tych kroków łatwo o błędne interpretacje lub niepełne wnioski. Właściwe przygotowanie danych to fundament skutecznej analizy, umożliwiający podejmowanie trafnych decyzji biznesowych.

Rozpoczynając pracę z danymi warto mieć świadomość, że ich ilość nie zawsze przekłada się na wartość. Kluczowe jest nie tylko to, skąd dane pochodzą, ale również jak są przetwarzane i interpretowane. Dlatego umiejętność świadomego pozyskiwania i przygotowywania danych staje się obecnie jedną z podstawowych kompetencji analitycznych.

Źródła danych wewnętrznych

Dane wewnętrzne to informacje generowane i gromadzone w obrębie organizacji w trakcie jej codziennej działalności. Stanowią one niezwykle wartościowe źródło wiedzy, ponieważ są unikalne dla danej firmy i dobrze odzwierciedlają jej procesy, klientów oraz wyniki.

Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

Wewnętrzne źródła danych można podzielić na kilka głównych kategorii:

• Dane operacyjne – pochodzące z systemów informatycznych wspierających codzienne działania organizacji, takich jak systemy ERP, CRM czy systemy magazynowe. Zawierają informacje o zamówieniach, sprzedaży, zapasach czy relacjach z klientami.
• Dane finansowe – raporty księgowe, bilanse, zestawienia przychodów i kosztów, budżety. Pozwalają analizować kondycję finansową firmy i planować przyszłe działania.
• Dane pracownicze – informacje z działu HR, dotyczące struktury zatrudnienia, rotacji, czasu pracy, szkoleń czy efektywności zespołów.
• Dane marketingowe i sprzedażowe – statystyki kampanii reklamowych, dane dotyczące kanałów sprzedaży, zachowań klientów, konwersji i lojalności.
• Dane z systemów wewnętrznych i aplikacji – logi, dane telemetryczne, statystyki wykorzystania narzędzi i aplikacji używanych w firmie.

Wykorzystanie danych wewnętrznych pozwala nie tylko lepiej zrozumieć funkcjonowanie organizacji, ale także umożliwia optymalizację procesów, podejmowanie trafniejszych decyzji i prognozowanie przyszłych trendów. Kluczowym wyzwaniem jest jednak zapewnienie ich jakości, spójności oraz odpowiednie przygotowanie do dalszej analizy.

Publiczne źródła danych – gdzie szukać

Publiczne źródła danych stanowią cenny zasób dla analityków danych, naukowców, dziennikarzy i wszystkich zainteresowanych analizą informacji. Są one ogólnodostępne, najczęściej bezpłatne, i obejmują szeroki zakres tematyczny – od demografii i ekonomii po dane pogodowe czy zdrowotne.

Najważniejszą cechą publicznych źródeł danych jest ich otwartość i dostępność. Dane te są często udostępniane przez instytucje rządowe, organizacje międzynarodowe, uniwersytety oraz inicjatywy open data. Można je wykorzystać do badań, tworzenia wizualizacji, testowania modeli predykcyjnych czy prototypowania rozwiązań analitycznych.

Poniżej przedstawiamy porównanie najczęściej wykorzystywanych typów publicznych źródeł danych:

W zależności od potrzeb analitycznych, warto wybierać źródła o wysokiej wiarygodności i aktualności danych. Często dane są publikowane w różnych formatach (CSV, JSON, XML), co może wpłynąć na sposób ich dalszego przetwarzania.

Dla początkujących analityków szczególnie przydatne mogą być zestawy danych z dobrze opisanymi metadanymi, dokumentacją oraz przykładowym wykorzystaniem. Poniżej przykład prostego zapytania do publicznego API pobierającego dane pogodowe:

import requests
response = requests.get("https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather", params={
    "q": "Warsaw",
    "appid": "twoj_klucz_api"
})
data = response.json()
print(data["weather"])

Publiczne źródła danych to doskonały punkt wyjścia do nauki analizy danych oraz baza do tworzenia bardziej złożonych projektów. Wybór odpowiedniego źródła wymaga zrozumienia jego pochodzenia, sposobu aktualizacji oraz zakresu tematycznego, co omówimy bardziej szczegółowo w kolejnych etapach pracy z danymi. Jeśli chcesz nauczyć się, jak skutecznie wykorzystywać takie zasoby w praktyce, sprawdź Kurs AI w przetwarzaniu i wizualizacji danych – od surowych informacji do skutecznego storytellingu.

Porządkowanie danych przed analizą

Porządkowanie danych to jeden z najważniejszych kroków przygotowawczych w procesie analizy. Nawet najlepiej dopasowane modele analityczne nie przyniosą wartościowych rezultatów, jeśli będą oparte na danych niepełnych, niespójnych lub nieczytelnych. Ten etap obejmuje szereg czynności mających na celu ujednolicenie, uporządkowanie i przygotowanie danych do dalszego przetwarzania. Zespół trenerski Cognity zauważa, że właśnie ten aspekt sprawia uczestnikom najwięcej trudności.

Podstawowe działania w ramach porządkowania danych obejmują:

• Usuwanie duplikatów – eliminowanie powtarzających się rekordów, które mogą zaburzyć wyniki analizy.
• Uzupełnianie brakujących wartości – poprzez imputację (np. średnią, medianą) lub decyzję o usunięciu niekompletnych wierszy.
• Ujednolicanie formatów – np. daty zapisane w różnych formatach, liczby z przecinkiem lub kropką dziesiętną.
• Standaryzacja nazw i etykiet – np. zamiana wszystkich nazw miast na wersję pełną i jednolitą ortograficznie.
• Usuwanie wartości odstających (outliers) – identyfikacja anomalii, które mogą wpłynąć na analizę statystyczną.

Dla lepszego zobrazowania, poniższa tabela przedstawia różnicę między danymi surowymi a danymi uporządkowanymi:

Przykładowy fragment kodu w Pythonie (z wykorzystaniem biblioteki pandas) ilustrujący podstawowe operacje porządkowe:

import pandas as pd

# Wczytanie danych
df = pd.read_csv('dane.csv')

# Usunięcie duplikatów
df = df.drop_duplicates()

# Uzupełnienie braków w kolumnie 'wiek' medianą
df['wiek'] = df['wiek'].fillna(df['wiek'].median())

# Standaryzacja nazw miejscowości
df['miasto'] = df['miasto'].str.lower().str.title()

Porządkowanie danych to nie jednorazowa czynność, lecz proces, który często trzeba powtarzać na różnych etapach pracy z danymi. Dobrze uporządkowany zbiór danych jest fundamentem każdej rzetelnej analizy i pozwala uniknąć wielu problemów w późniejszych krokach.

Filtrowanie i selekcja istotnych informacji

Po zebraniu danych z różnych źródeł kluczowe staje się ich odpowiednie przefiltrowanie i wybranie tych elementów, które są naprawdę istotne dla danego celu analitycznego. Filtrowanie i selekcja nie są tym samym – chociaż oba procesy koncentrują się na ograniczeniu zbioru danych, to różnią się zakresem i metodą działania.

Różnice między filtrowaniem a selekcją

Zastosowania w praktyce

• Filtrowanie pozwala skupić się na obserwacjach, które mają wartość analityczną – np. usuwanie duplikatów, eliminacja wartości odstających lub skupienie się na danych z określonego okresu czasu.
• Selekcja zmiennych pomaga uprościć analizę i zredukować szum informacyjny – nie wszystkie kolumny danych są potrzebne do każdego celu analitycznego.

Przykład kodu – filtrowanie i selekcja w Python (pandas)

import pandas as pd

# Załadowanie danych
plik = "dane.csv"
df = pd.read_csv(plik)

# Filtrowanie: tylko transakcje powyżej 1000 zł
df_filtrowane = df[df['kwota'] > 1000]

# Selekcja: tylko wybrane kolumny
df_selekcja = df_filtrowane[['data', 'kwota', 'kategoria']]

Filtrowanie i selekcja to podstawowe narzędzia, które pozwalają zapanować nad dużymi zbiorami danych i przygotować je do dalszej, bardziej szczegółowej analizy. Odpowiednie ich zastosowanie pozwala uniknąć przeciążenia informacyjnego oraz poprawić jakość uzyskiwanych wyników. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak skutecznie wykorzystać te techniki w praktyce analitycznej i raportowej, sprawdź nasz Kurs Data Storytelling z AI – Power BI, DAX i VBA w narracji danych i automatyzacji raportów.

Typowe błędy w przygotowaniu danych i jak ich unikać

Przygotowanie danych do analizy to jeden z najważniejszych etapów pracy analityka. Nawet najlepsze algorytmy i modele nie przyniosą wartościowych wyników, jeśli dane wejściowe będą błędne, niepełne lub niewłaściwie przetworzone. Poniżej przedstawiono najczęstsze błędy popełniane podczas przygotowywania danych – oraz sposoby, jak ich unikać.

• Brak standaryzacji formatu danych
  Różne źródła mogą dostarczać dane w odmiennych formatach (np. daty zapisane jako 2024-06-01 vs 01/06/2024). Brak ujednolicenia uniemożliwia poprawną analizę i łączenie zbiorów danych.
• Nieprawidłowe typy danych
  Wprowadzanie liczb jako tekstu lub odwrotnie może prowadzić do błędów podczas obliczeń statystycznych lub agregacji. Przykład: kolumna z cenami zapisana jako ciąg znaków nie pozwoli na obliczenie średniej.
• Powielone rekordy
  Duplikaty mogą znacząco wpłynąć na analizy, zwłaszcza w przypadku zliczania wartości lub regresji. Niedostrzeżone duplikaty mogą np. zawyżyć sprzedaż lub ilość klientów.
• Brakujące dane
  Nieprawidłowe traktowanie braków (np. ignorowanie pustych wartości lub ich błędne uzupełnianie) może prowadzić do zniekształconych wyników. Warto rozważyć strategie imputacji lub filtrowania rekordów.
• Błędy logiczne i niespójności
  Dane mogą być poprawne technicznie, ale nielogiczne merytorycznie – np. data urodzenia późniejsza niż data zatrudnienia. Weryfikacja logiczna jest kluczowa, szczególnie przy długich łańcuchach przekształceń.
• Brak dokumentacji przekształceń
  Nieudokumentowane zmiany w danych utrudniają późniejsze audyty lub reprodukcję wyników. Warto stosować notatniki (np. Jupyter), wersjonowanie kodu i komentarze do operacji.

Dla lepszego zobrazowania, poniższa tabela pokazuje kilka typowych błędów wraz z ich potencjalnym skutkiem:

Staranne i świadome podejście do przygotowania danych pozwala uniknąć błędów, które mogą zniweczyć nawet najbardziej zaawansowane analizy. W kolejnych etapach pracy warto wdrożyć mechanizmy kontroli jakości, walidacji i automatyzacji czyszczenia danych, aby zminimalizować ryzyko pomyłek.

Praktyczne wskazówki dla początkujących analityków

Początki w pracy z danymi mogą być wyzwaniem, ale istnieje kilka uniwersalnych zasad, które pomogą Ci efektywnie rozpocząć analizę i uniknąć typowych pułapek. Oto praktyczne wskazówki, które warto mieć na uwadze już od pierwszych kroków:

• Zrozum cel analizy: Zanim zaczniesz zbierać dane, określ, co chcesz osiągnąć. Jasno sformułowane pytanie badawcze pomoże Ci skupić się na właściwych informacjach.
• Znaj swoje źródła danych: Zorientuj się, skąd pochodzą Twoje dane – czy są to dane wewnętrzne firmy, czy może otwarte zbiory publiczne. Każde źródło ma swoje ograniczenia i specyfikę.
• Dbaj o jakość danych: Nawet najlepsze analizy nie mają sensu, jeśli bazują na nieprawidłowych lub niekompletnych danych. Sprawdzaj spójność, kompletność i aktualność danych przed przystąpieniem do dalszych kroków.
• Ucz się pracy z narzędziami: Opanuj podstawowe funkcje arkuszy kalkulacyjnych, takich jak filtrowanie, sortowanie i funkcje warunkowe. W miarę postępów warto też zapoznać się z narzędziami do analizy danych, jak SQL lub Python.
• Dokumentuj swoje działania: Notuj, skąd pochodzą dane, jakie przekształcenia zostały wykonane i dlaczego. To ułatwi powrót do wcześniejszych etapów i umożliwi współpracę z innymi osobami.
• Myśl krytycznie: Nie każda liczba ma znaczenie. Ucz się rozpoznawać, które dane są istotne, a które mogą wprowadzać w błąd. Umiejętność selekcji informacji jest kluczowa.
• Nie bój się pytać: Jeśli czegoś nie rozumiesz – zapytaj. Konsultacje z bardziej doświadczonymi analitykami lub specjalistami od danych mogą zaoszczędzić Ci wielu godzin pracy.

Stosowanie tych zasad nie tylko przyspieszy Twój rozwój w pracy z danymi, ale też pomoże unikać kosztownych błędów analitycznych.

Podsumowanie i dalsze kroki

Efektywne wykorzystanie danych zaczyna się od ich odpowiedniego pozyskania i przygotowania. Zrozumienie, skąd można czerpać dane i jak je wstępnie uporządkować, to fundament każdej analizy – niezależnie od jej celu czy skali.

Najważniejsze jest rozpoznanie, czy dane pochodzą ze źródeł wewnętrznych (np. systemów firmowych), czy z dostępnych zasobów zewnętrznych, takich jak publiczne bazy danych. Każdy typ źródła wymaga innego podejścia – zarówno pod względem dostępności, jak i jakości informacji.

W procesie przygotowania danych niezwykle istotne jest ich oczyszczenie, uporządkowanie oraz selekcja informacji naprawdę wartościowych – to właśnie na tym etapie często zapadają decyzje, które mają kluczowe znaczenie dla późniejszej trafności analiz.

Unikanie błędów związanych z niekompletnymi, nieaktualnymi lub niepoprawnie zinterpretowanymi danymi pozwala znacząco ograniczyć ryzyko błędnych wniosków. Praktyka pokazuje, że nawet najlepiej zaprojektowana analiza nie przyniesie wartości, jeśli opiera się na źle przygotowanym materiale.

Na dalszym etapie warto rozwijać umiejętności związane z oceną wiarygodności danych, ich strukturyzacją i efektywnym filtrowaniem. Z czasem te kompetencje staną się naturalnym elementem warsztatu każdego analityka. Podczas szkoleń Cognity pogłębiamy te zagadnienia w oparciu o konkretne przykłady z pracy uczestników.

Predictive Analytics w Minitab – modele prognostyczne dla biznesu 19 września 2025

Python i biblioteki do uczenia maszynowego – przewodnik dla początkujących 17 września 2025