数据争吵

什么是数据争用?

数据整理是将数据从一种原始形式转换和结构化为所需格式的过程，目的是提高数据质量，使其更易于消费，对分析或机器学习更有用. 它有时也被称为数据更新.

数据争用过程通常包括转换, 清洗, 从多个来源丰富数据. 这是数据争论的结果, 被分析的数据更加准确和有意义, 带来更好的七乐彩宝宝软件, 决定, 和结果.

因为数据收集和使用的增加, 特别是来自多个数据源的多样化和非结构化数据, 组织现在正在处理大量的原始数据，准备这些数据进行分析可能既耗时又昂贵.

自助服务方法和分析自动化可以通过消除人们在使用Excel或其他手动流程转换数据时可能引入的错误来加快和提高数据整理过程的准确性.

为什么自助争吵很重要?

复杂的数据集增加了筛选所需的时间, 清洁, 并在更广泛的分析之前组织数据. 同时, 数据几乎为每一个商业决策提供信息, 业务用户为准备好的数据等待技术资源的时间更少, 数据争论在哪里变得有价值.

这就需要一个自助服务模型来实现更加民主化的数据分析模型. 这种带有数据整理工具的自助服务模型允许分析师更快地处理更复杂的数据, 产生更准确的结果, 做出更好的决定. 因为数据争用的能力, 越来越多的企业开始使用数据整理工具在分析前做准备.

数据争论是如何工作的

数据整理遵循六个主要步骤:探索、转换、清理、充实、验证和存储.

探索: 数据探索或发现是识别模式的一种方法, 趋势, 以及数据集中缺失或不完整的信息. 大部分的探索工作发生在创建报告之前, 数据可视化, 或者训练模型, 但在分析过程中发现数据集中的惊喜和见解也是很常见的.

清洁: 由于手工输入，数据经常包含错误, 不完整的数据, 从传感器自动收集数据, 甚至是设备故障. 数据清理可纠正这些输入错误, 删除重复项和异常值(如果合适), 消除缺失数据, 并基于统计或条件建模来输入空值，以提高数据质量.

变换: Data transformation or data structuring is important; if not done early on, 它可能会危及争吵过程的其余部分. 数据转换包括将原始数据转换为对报表有用的正确形状和格式, 数据可视化, 或者分析或建模过程. 它可能涉及到创建新的变量(又名特征)和对数据执行数学函数.

丰富: 通过集成额外的来源(如权威的第三方普查)，浓缩或混合使数据集更有用, firmographic, 或者人口统计数据. 丰富过程还可以帮助从组织内的数据中发现额外的见解，或者激发新的想法，以便将来捕获和存储额外的客户信息. 这是一个战略性思考哪些额外数据可能有助于报告的机会, 模型, 或者业务流程.

验证: 验证规则是验证数据一致性的重复编程序列, 质量, 和安全. 验证的例子包括确保应该正常分布的属性的均匀分布(例如.g. 出生日期)或通过检查数据来确认字段的准确性. 这是数据整理过程中至关重要的一步.

存储: 争吵过程的最后一部分是储存或保存最终产品, 以及发生的所有步骤和转换，以便对其进行审计, 理解, 并在未来不断重复.

数据争用的好处

数据争论使得分析和解释信息变得更加容易, 这会带来很多好处, 包括:

1. 提高清晰度和理解力: 如果你遇到过杂乱无章的数据, 或者是一个不容易解释的大数据集, 您了解无法理解数据的含义和用途所带来的痛苦. 在Tableau和其他数据可视化工具中，正确排列的数据集可以更容易地用于报告.

2. 数据一致性: 因为企业经常使用来自多个来源的数据, 包括第三方, 这些数据通常包含许多错误. 数据整理过程的一个重要步骤是创建统一的数据集，以帮助消除人为引入的错误和跨第三方的不同格式标准，从而提高分析过程中的准确性.

3. 提高数据的准确性和精度: 数据处理和排列的方式会影响分析的准确性和精密度, 特别是当它与识别相关模式和趋势有关时. 好的数据争用的例子包括按数字数据而不是分类值组织数据，或按表而不是列组织数据. 将相似的数据分组在一起可以提高准确性.

4. 改善沟通和决策: 增加的清晰度和提高的准确性减少了其他人理解和解释数据所需的时间, 促进团队之间更好的理解和沟通. 这种好处可以增加协作、透明度和更好的决策.

5. 成本效率: 减少错误, 组织数据, 加强合作都能更有效地利用时间, 为组织节省资金. 举个例子, 彻底清理和组织的数据减少了错误，节省了开发人员创建报告或机器学习模型的时间. 一致的数据集使数据科学家更容易为他们的模型重用算法，或者通过数据科学和自动化机器学习应用新的算法.

数据争论的未来

数据争论过去是由具有丰富的数据库管理知识和熟练的SQL的开发人员和IT专家处理的, R, 和Python. 自动化分析改变了这一点, 摆脱繁琐的电子表格，让数据科学家更容易使用, 数据分析师, 和IT专家一样，争论和分析复杂的数据.

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数据整理工具内置到改变yx平台的每一步:

• 转换工具，包括排列、总结和转置
• 准备和清洁工具，如Formula, Filter和清洁ser
• 数据丰富工具，包括位置洞察、业务洞察和行为分析

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数据整理模板可以帮助您提高速度, 效率, 以及数据整理过程中数据的准确性.

尽管您可以使用电子表格进行数据整理，但它们会引入人为错误的可能性. 此外，即使在使用函数和脚本时，流程也不容易重现. 不仅如此，电子表格还只能处理特定类型的数据.

而开源编程语言, 比如R, 能处理数据, 这个过程可能非常耗时, 即使是脚本. 它们也不是为数据管理而构建的，大型数据集会迅速耗尽可用资源.

协助数据整理, 许多公司提供数据整理模板和整理器, 比如改变yx 设计师云.

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