什麼是數據爭論以及如何有效地做到這一點

如今，數據支配著我們的日常生活和商業財富。 它們可以來自不同的來源，在不同的時間，並以不同的格式提供。 在這些數據中，有等待數據科學家收集的寶貴見解，但在此之前，他們需要數據以正確的順序和一致的格式進行分析。

為了理解您以完全亂碼的格式/佈局找到的東西，您首先要以一種遠程有意義的方式對其進行排列，並使其可用於進一步分析。

這正是數據爭論出現的地方。

借助清理、結構化和將雜亂複雜的數據統一到集合中，數據整理可確保數據易於訪問和分析。 它確保在分析過程中沒有雜亂無章的數據堆棧。 這是必要的，因為如果在此步驟中甚至有一個元素不合適，那麼分析將運行錯誤的過程，從而導致錯誤的結果，從而使整個過程適得其反且徒勞無功。

數據預處理有一些不同的步驟：

1. 數據清洗
2. 數據整合
3. 數據轉換
4. 數據縮減

數據預處理是數據整理的必要前提。 數據整理用於將原始數據轉換為方便消費的格式。

也稱為數據修改，此方法遵循某些步驟，例如：

1 – 從多個來源提取數據，

2 – 使用算法對數據進行分類，

3 – 將數據減少到可識別的塊和

4 – 將它們存儲到數據庫中以供進一步分析。

ETL/數據整理之間的區別：

ETL 是 Extract、Transform 和 Load 的縮寫，是一種用於從數據庫中提取數據並將其放入另一個更相關的數據庫的工具。 由於它們的相似性，在它們都有助於數據排序的意義上，ETL 和數據整理經常被混淆。

這裡有一些區別可以區分兩者之間的相似性，從而幫助您更好地理解數據爭吵。

1.用戶群不同：

數據爭論迎合了這樣一種信念，即了解和理解數據的人應該是探索和準備數據的人。 這意味著它是為業務分析師、業務線用戶、經理和許多其他類似人員量身定制的。 相反，ETL 專注於從業務夥伴那裡接收需求的基於 IT 的最終用戶。 他們需要使用 ETL 工具實現管道，以指定格式將所需數據傳遞給系統。

2.排列的數據不同

數據爭吵解決方案的出現是必要的，因為這些天數據以驚人的速度生成。 業務分析師必須處理的大部分數據都有各種格式，並且太大或太複雜而無法使用 Excel 等傳統工具處理。 數據整理為這個問題提供了正確的解決方案，因為它專門設計用於處理任何復雜長度的各種數據。

另一方面，ETL 用於處理通常結構良好的數據。 它不適用於處理大型或複雜的數據或需要提取和派生的數據。

3.用例不同

涉及數據爭論的用例本質上更具探索性，並且由較小的公司或部門進行，然後再進入組織等主要領域。 數據爭吵用戶通常會嘗試使用新的數據源或新的數據源組合。 ETL 將數據提取、轉換和加載到一個集中的數據倉庫中，以便在需要時用於報告和分析。

數據爭論在分析過程中的作用

數據的有用程度很大程度上取決於一個人處理它的能力。 儘管技術取得了相當大的進步，但分析師仍在努力處理大量複雜的原始數據。 已經註意到，將數據排列成可識別的塊會佔用分析師至少 50-80% 的時間。 這就是為什麼數據爭吵是如此的福音。

正如您現在必須知道的那樣，數據整理是一種將原始、混亂的數據整理成可以分析的東西的能力。 正是由於數據爭論的這一關鍵性質，它現在已成為全球分析過程的整個前端。

現代數據由包含不同長度和類別的變量的數據集組成。 許多數學和統計計算對不同類型的數據進行操作。 數據整理將所有這些整合到一個易於理解的數據字符串中，這些數據可以很容易地被工具處理和分析。

如何提高數據整理的有效性？

考慮到數據整理對事物分析方面的重要性，提高其效率至關重要。 生成的結果越準確，禮貌的數據爭吵，根據從中產生的數據制定的策略就越有效。

1.數據映射

映射數據通常被視為最艱鉅的任務，並且是延遲和錯誤的最大原因之一。 解決此問題的方法之一是處理數據。 這聽起來可能不具有經濟利益，但這是減少花費數小時繪製數據的最佳方法之一。 數據實驗室可以派上用場，數據分析師有機會使用潛在的數據饋送和變量來了解哪些實際上是預測性的或對分析或建模有用。

2. 招聘非 IT 數據專家

非 IT 數據專家的加入是現代企業已停止做的一項舉措，這首先導致了所有難題。 雖然數據確實需要分析師和專家，但它也需要數據建模、數據質量以及元數據專家的服務。

3. 提供價值以證明投資的合理性

有必要調查數據需求，以便能夠勾勒出有助於獲得更高業務潛力和價值的決策。 然而，這在本質上必須非常精確，並且沒有任何東西可以留在純粹的隨機性上。 提供價值是當今領導者使用的一個術語，而不是“用例”這個術語。

您還採取了哪些其他步驟來實現有效的數據整理？ 請寫信告訴我們