Как не утонуть в мусорных данных: 3 правила очистки логов перед анализом

Как не утонуть в мусорных данных: 3 правила очистки логов перед анализом

Сбор данных — лишь половина дела. Без предобработки миллионы строк превратятся в цифровой шум. Качественный отчет требует чистых исходников, иначе итоговые выводы будут ошибочными.

Внедрите дедупликацию. При парсинге записи часто дублируются из-за наложения страниц или повторных запросов. Используйте уникальные ID или нормализованные URL, чтобы отсекать повторы еще на этапе записи в базу данных.

Обрабатывайте аномалии. Если скрипт вернул ноль вместо цены, это исказит всю статистику. Настройте замену пропусков на null и проверяйте типы: числа не должны содержать текст или знаки валют.

Нормализуйте текст: приводите строки к нижнему регистру и удаляйте лишние пробелы. Это гарантирует, что при фильтрации категории "Товар" и "товар " будут считаться одной позицией, а не разными объектами.

Качественная аналитика начинается с кода парсера. Встраивайте фильтрацию в логику скрипта, чтобы не тратить время на чистку таблиц вручную.

—
Если понравилось — посмотри @kustov_seo_serp