数据绿豆

什么是数据更新?

数据清理是在使用或分析之前对数据进行清理和转换的过程. 如果没有合适的工具，这个过程可能是手动的、耗时的，而且容易出错. 许多组织使用Excel等工具进行数据修改. 而Excel可以用于数据修改过程, 它缺乏使流程高效的复杂性和自动化程度. 在大多数组织中, 花费在数据分析上的80%的时间分配给了数据修改, IT人员手动清理数据以传递给执行分析的业务用户. 数据修改可能是一个耗时且不连贯的过程，阻碍了从数据中提取真正的价值和潜力.

为什么数据更新很重要?

混乱的数据, 在它可以用于分析和驱动业务目标之前, 需要稍微整理一下. 数据修改有助于消除错误和丢失的数据，以便数据可用于分析. 下面介绍一下数据修改在数据管理中扮演的一些更重要的角色.

数据准备、集成和质量

如果所有数据都以相同的格式和结构存储在一个区域中，事情就会变得简单. 相反，数据无处不在，而且通常来自不同格式的多个来源.

不完整和不一致的数据导致不准确和可信的分析, 哪个可以让机器学习, 数据科学, 人工智能流程无法执行. 数据更新有助于识别和纠正错误, 填写缺失值, 并确保数据格式在传递给数据工作者进行分析或ML模型使用之前是标准化的.

数据充实和转换

数据充实通常用于增强机器学习模型或分析. 但在数据集可以用于机器学习算法之前, 统计模型, 或者数据可视化工具，它们需要高质量和一致的格式. 数据修改(或数据转换)过程可能涉及特征工程, 归一化, 对一致性和质量的分类值进行编码, 特别是在使用复杂数据时.

数据分析

数据修改过程的最终目标是生成高质量的数据, 数据分析师和数据科学家可以立即使用的一致数据. 干净、结构良好的数据对于分析的准确性和可靠性至关重要. 数据修改确保用于分析的数据是合适的，并且包含尽可能少的不准确风险.

时间和资源效率

数据修改可以提高组织的效率和资源利用. 保持一个准备充分的数据存储库意味着其他分析师和数据科学家可以获取数据并立即开始分析. 这个过程为公司节省了时间和金钱, 尤其是当他们为下载和上传的数据付费时.

再现性

为分析做了充分准备的数据集可以让其他人更容易理解, 繁殖, 以你的工作为基础. 这在研究环境中尤其重要，并促进了结果的透明度和信任.

数据整理和争用过程

数据修改过程包括许多步骤—所有这些步骤都是为了从原始数据中获得见解.

• 发现:也称为数据分析. 了解原始数据集中的内容，以便提前考虑分析探索的最佳方法. 此步骤包括从数据源收集数据并形成分布的高级图像, 类型, 以及数据值的格式. 它允许您了解数据的独特元素，如离群值和值分布，以通知分析过程.
• 丰富:在构建和清理数据之前, 您还可以添加什么来为您的分析提供更多价值? 浓缩通常是关于连接和复杂派生的. 例如, 如果你在看骑车的数据, 也许天气数据集在你的分析中将是一个重要的因素.
• 构建这是关键的一步，因为数据可以有各种形状和大小, 这取决于你决定最好的形式来可视化和探索它. 分离、混合和取消嵌套都是这一步中重要的操作.
• 清洁:此步骤对于标准化数据以确保解决所有不一致(例如null和拼写错误的值)至关重要. 其他数据可能需要标准化为单一格式，例如州缩写.
• 验证验证是否捕获了所有数据质量和一致性问题，并返回解决任何可能遗漏的问题. 数据验证应该在多个维度上进行.
• 出版和编排: 在这里，您可以下载并将您争吵的结果交付给下游分析工具. 一旦你发布了你的数据，是时候进入下一个步骤，分析.

数据修改示例

数据更改随时都在发生. 即使你不是分析师, 数据科学家, 或者其他数据分析专业人士, 您可能至少参与了数据修改过程的一部分(特别是清理数据阶段).

数据修改的一些例子包括:

• 数据聚合:组合来自多个来源的数据(例如.g. 电子表格、云数据库、源系统等.)，方法是根据特定的标准导入、连接表并进行汇总
• 修正缺失数据:输入缺失值, 删除丢失数据百分比高的行或列, 并使用插值估计缺失值
• 转换数据类型:将字符串更改为数值, 转换日期时间格式, 并将分类数据转换为数字表示
• 过滤和排序:根据一定的条件选择特定的行或列，或根据特定的值重新排序数据
• 删除重复的:识别和消除数据集中重复的行或记录
• 数据归一化:将数据值标准化或缩放以满足特定范围
• 工程特性:从现有数据创建新特性或变量, 例如计算两列之间的差
• 异常值检测和处理:找出数据中的异常值并将其移除, 限制他们, 或者对它们进行转换，如果它们会影响分析结果的话
• 文字清洗和处理:删除不必要的字符，如空白或标点符号, 文本分词, 将文本转换为小写, 或者词干化或词源化
• 数据转换:对数据进行数学或统计转换, 比如取对数, 平方根, 或者一个变量的指数

云分析

基于云的分析平台比传统的本地工具更有优势, 比如可伸缩性, 成本效益, 更容易合作. 自动化重复和耗时的数据修改任务的平台可以通过降低风险来产生更大的影响, 缩短处理时间, 提高数据质量和可靠性.

以下是使用云分析进行数据整理的一些优势:

• 可伸缩性和性能云分析平台可以轻松扩展以处理大量数据, 使处理和分析大数据集更容易、更快. 这对于需要大量处理能力或存储空间的数据修改任务尤其有用, 比如数据清理, 聚合, 或转换.
• 数据集成与存储云分析平台通常提供内置的数据集成功能, 允许用户轻松地连接到各种数据源(如数据库), 数据的湖泊, 或api)，并将数据导入到集中的, 云存储系统. 这可以简化收集过程, 组织, 并从多个来源转换数据进行分析.
• 协作和可访问性:基于云的平台使用户可以通过互联网连接从任何地方访问数据和分析工具, 使团队更容易实时协作处理数据修改任务, 在不牺牲治理或安全性的情况下. 在云环境中还可以更有效地管理版本控制和访问权限.
• 成本效率云平台通常提供即用即付的定价模式, 这使得组织只需为他们用于数据修改任务的资源付费. 与购买和维护本地硬件和软件相比，这有助于降低成本.

数据修改工具  

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