数据准备

什么是数据准备?

数据准备, 有时也称为“预处理”,是在将原始数据用于业务分析和机器学习之前对其进行清理和整合的行为. 这可能不是最著名的任务, 但仔细的数据准备是成功的数据分析的关键组成部分.

做正确的验证工作, 清洁, 而扩充原始数据对于绘制准确是必不可少的, 从中获得有意义的见解. 任何商业分析或模型的有效性和效力都取决于在早期阶段所做的数据准备.

为什么 数据准备 重要的?

商业领袖所做的决定只有在有数据支持的情况下才是正确的. 仔细和全面的数据准备确保业务分析师和数据科学家的信任, 理解, 对他们的数据提出更好的问题, 使他们的分析和建模更加准确和有意义. 从更有意义的数据分析中获得更好的见解，当然，更好的结果.

推动最深层的分析和洞察, 成功的团队和组织必须实施数据准备策略，优先考虑:

• 可访问性: 任何人——无论技能如何——都应该能够从单一的真实来源安全地访问数据
• 透明度: 任何人都应该能看到, 审计, 并细化端到端数据准备过程中的任何步骤
• 可重复性: 数据准备是出了名的耗时和重复性——在任何分析项目中，数据准备可能花费高达80%的时间——这就是为什么成功的数据准备策略投资于可重复性和自动化的七乐彩宝宝软件.

使用自助数据准备工具, 分析师和数据科学家可以简化数据准备过程，从而花费更多时间获得有价值的业务见解和决策, 快.

数据准备过程包括哪些步骤 ?

数据准备步骤可能因行业或需求而异, 但通常包括以下内容:

• 获取数据: 确定需要哪些数据, 收集它, 并建立一致的访问建立强大, 可信的分析
• 探索数据: 评估数据的质量, 检验其分布, 并分析每个变量之间的关系，以便更好地理解如何组成分析(也称为数据分析)。
• 清理数据: 通过删除不必要的数据，提高数据质量和整体生产力, 删除质量差的数据, 或者修正不准确的地方，以制作防错误的见解
• 转换数据: 格式化, 定向, 聚合, 并丰富分析中使用的数据集，以产生更有意义的见解

而数据准备过程以序列化的方式相互建立, 它并不总是线性的. 这些步骤的顺序可能会根据所问的数据和问题而改变. 在发现新的见解或将新的数据源集成到流程中时，通常需要重新访问以前的数据准备步骤.

整个数据准备过程是出了名的耗时、迭代和重复. 这就是为什么确保每个步骤都很容易理解是很重要的, 重复, 重新审视, 经过修改，分析师和数据科学家可以花更少的时间准备，更多的时间分析.

下面是对该过程的每个部分的更深入的了解.

获取数据

任何数据准备过程的第一步都是获取分析师或数据科学家将用于分析的数据. 分析师很可能依赖其他人(如It /数据工程师)来获取数据进行分析, 可能来自企业软件系统或云数据仓库或数据湖. IT通常会以可访问的格式(如Excel文档或CSV)交付这些数据.
现代分析软件可以消除对数据工程师的依赖，因此每个技能水平的分析师都可以直接利用AWS等可信资源, 雪花, SQL, 甲骨文, SPSS, Salesforce, mareto的, 或者其他应用, 数据仓库, 或者数据湖. 这意味着分析人员可以为他们定期安排的报告以及他们自己的新分析项目获取关键数据.

探索数据

检查和 分析数据 帮助分析师和数据科学家了解他们的分析将如何开始成形. 用户可以利用可视化分析和汇总统计，如范围, 的意思是, 和标准差来获得数据的初始图像. 如果数据太大而无法轻松处理, 细分会有所帮助, 使用允许数据采样的分析工具也是如此.

在这个阶段，分析师和数据科学家还应该评估他们数据集的质量. 资料齐全吗?? 模式是预期的吗? 如果不是，为什么?? 分析师应该与数据所有者讨论他们所看到的情况, 挖掘任何意外或异常, 并考虑是否有可能提高质量. 虽然基于低质量的数据集取消资格会让人感到失望, 从长远来看，这是明智之举. 在数据分析过程中，糟糕的质量只会被放大.

清理数据

在勘探阶段, 分析师可能会注意到，他们的数据结构不佳，需要整理以提高数据质量. 这就是 数据清理 开始发挥作用. 清理数据包括:

• 更正输入错误
• 删除重复项或异常值
• Eliminating missing data<
• 屏蔽敏感或机密信息，如姓名或地址

转换数据

数据有多种形状、大小和结构. 一些数据可以用于分析，而另一些数据集可能看起来像一门外语.

转换数据以确保其格式或结构能够回答所提出的问题，这是创建有意义结果的必要步骤. 这将根据分析人员用于数据分析的软件或语言而有所不同.
数据转换的几个常见示例是:

• 旋转或改变数据的方向
• 转换日期格式
• 汇总销售和业绩数据

机器学习的数据准备 

机器学习是一种人工智能，其中算法, 或者模型, 使用大量的数据来提高它们的性能. 结构化数据和非结构化数据对于训练和验证支撑任何人工智能系统或流程的机器学习算法都至关重要. 大数据和云计算的兴起使人工智能的用例和应用呈指数级增长, 但是拥有大量的数据并不足以创建一个成功的机器学习模型. 原始数据很难与云和机器学习模型集成，因为仍然存在异常和缺失值，这使得数据难以使用或导致模型不准确. 建立准确可靠的机器学习模型需要大量的数据准备.

根据Anaconda的一项调查, 数据科学家将45%的时间花在数据准备任务上, 包括装载和清洗数据. 使用自助数据准备工具, 数据科学家和公民数据科学家可以自动化数据准备过程的重要部分，从而将时间集中在更高价值的数据科学活动上.

云中的数据准备

随着云数据存储中心的兴起, 包括云数据仓库和云数据湖, 组织可以提高数据准备和数据分析的可访问性和速度，同时还可以利用云的强大功能来改进安全性和治理. 从历史上看，组织将数据存储在本地数据中心. 这些物理服务器限制了组织根据需求增加或减少数据使用的能力, 需要大量的资金来运作, 并且经常消耗大量的时间, 特别是在处理大型数据集时.

随着数据爆炸式增长，企业需要更强大的数据存储能力和更快的洞察力. 随着云的升起, 最终用户现在可以通过Internet通过功能强大的远程服务器轻松访问数据，并根据需要扩展存储和处理资源的使用. 这对于有效的数据准备和构建数据管道至关重要. 然而, 在迁移到云七乐彩宝宝软件时，组织应该考虑云数据仓库和云数据湖之间的差异.

云数据仓库 存放结构化的、经过过滤的数据，这些数据已经经过处理，并为特定目的做好了准备. 当组织预期其数据的类似用例时，这很有帮助, 由于处理后的数据集可以无限重复使用. 然而，在初始数据准备之后，用例变得非常有限. 试图还原或重用处理过的数据会带来很大的风险，因为数据集的部分极有可能丢失或在还原期间被更改, 损害数据的保真度.

云数据湖; 另一方面, 大型原始数据存储库是否可供公司出于多种目的使用和重用. 整个公司的业务分析师和数据科学家可能有截然不同的用例. 云数据湖提供具有成本效益的存储和广泛的数据访问，而不会在结构化过程中丢失关键信息.

数据准备更广泛的数据分析

扎实的数据准备是有效、强大的分析和机器学习的基础. 它是更广泛的分析生态系统的关键部分，被称为分析自动化.
通过分析自动化技术提供数据准备和自动化功能, 数据工作者可以控制他们以前花在手工准备工作上的时间和精力.

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