Документ описывает использование сервиса OpenRefine для очистки и обработки данных, включая анализ, исправление ошибок и преобразование форматов. Приведены примеры работы с данными, такие как клонирование и объединение столбцов, а также удаление лишних символов и изменение имен. В итоге, полученные данные становятся совместимыми с дальнейшей автоматизированной обработкой и визуализацией.

1. Clean
Up
Your
Dirty
Data
Using

2. 2
OpenRefine
–
сервис
для
обработки
и
очистки
данных
• Получение
представления
о
больших
массивах
данных;
• Нахождение
ошибок
и
опечаток
• Переработка
данных
в
нужные
форматы.
hGp://openrefine.org/

3. 3
Кейс
1.
Общее
представление
о
массиве
данных
Количество
строк
Названия
столбцов
Импорт,
экспорт
проектов
Гос.
контракты
Ленинградской
области
за
март
и
май
2014
года

4. 4
Построение
фасетов
Значения,
встречающиеся
в
столбце
Построение
фасетов
Сортировка
по
количеству

5. 5
Изменение
наименований
и
удаление
столбцов
Изменение
наименования
столбца
Удаление
столбца

6. 6
Работа
с
датами
Преобразование
текстовых
значений
в
даты
Исследование
дат
Пример:
даты
публикации
контрактов
Выходные
Время
публикации
Март
Май

7. 7
Работа
с
персональными
данными
Исходные
столбцы
Пример:
Ф.И.О.
генеральных
директоров
Ошибки
в
заполнении
данных
Построение
фасетов
Объединение
столбцов
value
+
"
"
+
cells["First
Name"].value
+
"
"
+
cells["Middle
Name"].value
(Объединяем
столбцы
с
фамилией,
именем
и
отчеством
в
один
столбец)
Количество
вариантов

8. 8
Работа
с
персональными
данными.
Исправляем
ошибки
Массовое
редактирование
ячеек
Кластеризация
данных

9. 9
Работа
с
номерами
телефонов
Фасеты
и
кластеризация
(fingerprint)
2206
вариантов
Кластеризация
(ngram-­‐fingerprint)
2170
вариантов

10. 10
Кейс
2.
Преобразовываем
текстовые
данные
в
таблицу
Пример
данных:
Шаг
1.
Создаем
новый
проект
Шаг
2.
Делим
данные
на
несколько
столбцов
В
качестве
разделителя
используем:
‘
(‘

11. 11
Кейс
2.
Преобразовываем
текстовые
данные
в
таблицу
Шаг
3.
Удаляем
лишние
символы
Делим
вторую
колонку
на
две,
используя
в
качестве
разделителя:
‘)
’
Выбираем
меню
столбца,
содержащего
лишние
символы
Вводим
нужную
функцию
replace(value,
/d+(.
)/,
"")
С
помощью
функции
replace
мы
заменяем
выражение
“/
d+(.
)”
на
выражение:
“”
Выражение
“/d+(.
)”
означает
последовательность
символов:
«любая
цифра
с
точкой
и
пробелом»,
например
«1.
»
или
«2.
».
Выражение
“”
означает
отсутствие
символов.
Результат:
из
требуемого
столбца
удаляются
все
цифры
с
точками
и
пробелами
Для
составления
выражений
читаем
раздел
Help,
синтаксис
языка
GREL
и
регулярные
выражения.

12. 12
Кейс
2.
Преобразовываем
текстовые
данные
в
таблицу
Шаг
4.
Переименовываем
столбцы
Меню
колонки:
Edit
column
>
Rename
column
replace(value,
"
",
"
")
Шаг
5.
Удаляем
двойные
пробелы
(при
необходимости)
Меню
колонки:
Edit
cells
>
Transform
Шаг
6.
Добавляем
порядковые
номера
строк
и
меняем
порядок
столбцов
Меню
колонки:
Edit
column
>
Add
column
based
on
this
column
row.index+1
Меню
колонки:
Edit
column
>
Move
column
to
beginning
Шаг
7.
Экспортируем
результат

13. 13
Кейс
3.
Преобразовываем
данные
бюджета
• Большое
количество
строк,
не
содержащих
новой
информации;
• Формат
данных
не
удобен
как
для
изучения
пользователями,
так
и
для
автоматизированной
обработки
Исходные
данные:

14. 14
Кейс
3.
Преобразовываем
данные
бюджета
Результат:
• Массив
данных
не
содержит
лишней
и
дублирующейся
информации;
• Формат
данных
совместим
с
форматом
сервиса
OpenSpending;
• Данные
могут
быть
подвергнуты
автоматизированной
обработке;
• Данные
могут
быть
изучены
(самостоятельно
пользователем
или
с
помощью
сервисов
визуализации)
без
предварительной
обработки.

15. 15
Кейс
3.
Преобразовываем
данные
бюджета
Шаг
1.
Импорт
файла
-­‐ Выбираем
название
проекта;
-­‐ Устанавливаем
количество
верхних
строк,
которые
не
должны
быть
импортированы;
-­‐ Выбираем
строки
для
названия
столбцов.

16. 16
Кейс
3.
Преобразовываем
данные
бюджета
Шаг
2.
Удаление
лишних
строк,
использование
star

17. 17
Кейс
3.
Преобразовываем
данные
бюджета
Шаг
3.
Добавляем
столбцы
Шаг
4.
Массовое
изменение
ячеек

18. Спасибо
за
внимание!
Ольга
Пархимович
olya.parkhimovich@gmail.com
@OpenDataRu,
@k0shk