A duplicate row or a missing session can change a segment’s age and confirmation date. Filling a gap with the previous price may even create an appearance of calm that never occurred in trading.

Before applying a model, check chronological order, duplicate observations, implausible values and the treatment of price adjustments. A missing observation should leave an identifiable record rather than disappear inside an apparently complete series.

No single cleaning rule fits every data source. The treatment needs to be explicit, repeatable and appropriate to the research question. A visually tidy chart can conceal disorder underneath. Documented data preparation makes it possible to understand why a result changes when its source or conventions change.

النظافة التي تحتاجها الأرقام

سطر مكرر أو جلسة مفقودة قد يبدوان تفصيلا تقنيا، لكنهما يستطيعان تغيير عمر المقطع وتوقيت التأكيد. كما أن ملء فراغ بسعر سابق قد يصنع هدوءا لم يحدث في السوق.

قبل تطبيق النموذج، نفحص ترتيب التواريخ والتكرار والقيم غير المنطقية، ونعرف كيف عولجت تعديلات الأسعار. وإذا غابت ملاحظة، نحفظ أثر غيابها بدلا من إخفائه داخل سلسلة تبدو مكتملة.

لا توجد قاعدة واحدة تصلح لكل مصدر. المهم أن تكون المعالجة معلنة وقابلة للتكرار، وأن تتناسب مع السؤال البحثي. الشارت النظيف بصريا قد يخفي بيانات مضطربة؛ أما البيانات الموثقة فتمنحنا فرصة لفهم سبب تغير النتيجة عندما يتغير المصدر.