Три правила чистки данных, без которых любая аналитика превращается в гадание

Хаос в исходниках — причина неверных выводов. Начните с унификации форматов. Разное написание одного канала трафика размывает статистику. Удаление лишних пробелов и приведение текстов к единому регистру убирает скрытые дубли, которые искажают итоговые отчеты.

Проверка на аномалии отсеивает технический шум. Слишком высокие значения часто указывают на ошибки интеграции или тестовые транзакции. Если показатель внезапно вырос в десять раз, такие строки стоит исключать из выборки, чтобы не искажать медиану и средние значения.

Работа с пропусками требует системы. Пустые ячейки могут означать ноль или отсутствие информации. Решите заранее: заменять пустоты средним значением или удалять строки целиком. Смешивание разных подходов в одной таблице ведет к ошибкам в расчетах итоговых сумм.

Фильтрация по уникальным ID обязательна перед расчетом конверсий. Дублирование строк при выгрузках из разных систем часто завышает реальные показатели продаж. Следите за тем, чтобы каждый лид или заказ учитывался в финальной таблице строго один раз.

Чистые данные важнее сложных формул. Тщательная подготовка таблицы гарантирует аналитический результат, которому можно доверять.