Изучение методов обработки данных и методов очистки данных

В мире данных, где каждая часть имеет свою ценность, ученые, работающие с данными, выполняют несколько процессов для извлечения, хранения, управления и обработки информации. Нельзя отрицать, что 45% Часть времени и усилий специалистов по обработке данных уходит на очистку и подготовку данных к анализу, прежде чем они смогут раскрыть бесценную информацию, которая будет определять решения, основанные на данных.

Обработка и очистка данных во избежание неуместных или вводящих в заблуждение записей или данных. Узнайте о обработка данных и очистка данных и их роль в подготовке данных.

Что такое обработка данных?

Обработка данных или обработка данных — это процесс преобразования данных и преобразования одного необработанного шаблона или формата в другой. Обработка данных широко используется для преобразования сложных или неоднородных данных в эффективные формы, легко доступные для всех. Такой подход позволяет ускорить процессы доступа к данным и получать ценную информацию для принятия решений на основе данных. Процесс включает в себя очистку, реструктуризацию и обогащение необработанных данных до желаемого формата для дальнейшего анализа.

Команда инженеров может выполнять обработку данных как вручную, так и автоматически. Это имеет решающее значение в крупных организациях, работающих с большими наборами данных.

Преимущества обработки данных

Давайте рассмотрим, как обработка данных имеет решающее значение для предоставления эффективных данных для дальнейшего использования.

Качество данных: Улучшает качество необработанных или необработанных данных, работая над отсутствующими данными, ошибками и несоответствиями для их исправления.

Эффективность данных: Включение процесса обработки данных в набор данных делает извлечение необходимой информации и идей проще и удобнее за меньшее время.

Экономит время и ресурсы: Использование различных инструментов для автоматизации обработки данных сокращает время и ресурсы, необходимые для обработки необработанных данных, что приводит к значительной экономии средств и усилий.

Согласованные данные: Обработка данных обеспечивает структуру необработанных данных, чтобы сделать их доступными в доступном формате. Это делает наши данные более согласованными. Предприятиям и компаниям, которые работают с клиентами и зависят от их вклада, необходим процесс обработки данных, чтобы улучшить огромные данные и обеспечить их согласованность.

Лучшее понимание и принятие решений: Информацию и глубокие знания можно легко получить из хорошо обработанных данных, поскольку они обеспечивают точность анализа данных. Это делает принятие решений более продуктивным и менее трудоемким.

Что такое очистка данных?

Очистка данных, также называемая очисткой данных, относится к выявлению и исправлению неточных данных из определенного источника данных или набора данных. Этот процесс не дает неправильно маркированных или дублирующихся данных, поэтому можно легко получить ценную информацию. Этот процесс помогает исправить или устранить несоответствия без удаления важных, поврежденных, неправильно отформатированных или неполных данных. Очистка данных улучшает проверку набора данных, включая различные этапы, такие как заполнение пустых областей, поиск повторяющейся информации или записей и исправление структурных ошибок.

Однако никаких конкретных действий по очистке данных не предусмотрено. Это связано с тем, что процесс очистки данных может различаться в зависимости от разных наборов данных. Таким образом, очень важно определить шаблон для очистки данных, чтобы выполнить ее правильно в соответствии с требованиями.

Преимущества очистки данных

Очистка данных повышает эффективность работы набора данных. Таким образом, процесс очистки данных полезен в широком спектре, например:

Устранение ошибок: Это помогает удалить ошибки, возникающие при извлечении данных из нескольких источников. Чем меньше ошибка, тем меньше разочарований у сотрудника, работающего с набором данных.

Снижение затрат: Инструменты, автоматизирующие процесс очистки данных, сокращают затраты времени, усилий и ресурсов, что еще больше снижает затраты на обработку данных.

Повышенная целостность: Процесс очистки данных обеспечивает исправление или удаление противоречивых или неточных данных. Таким образом, он улучшает качество данных и предлагает точные, надежные и согласованные данные для извлечения ценной информации и процессов принятия решений.

Различия: обработка данных и очистка данных

Процессы обработки и очистки данных

Как при обработке данных, так и при их очистке существуют определенные последовательности шагов, которые необходимо выполнить, чтобы получить желаемый результат. Давайте изучим процессы обработка данных и очистка данных ниже.

Процесс обработки данных

Шаг 1: Сбор данных

Этот шаг включает в себя сбор данных из нескольких источников и сохранение их в определенном месте.

Шаг 2: Очистка данных

Этот шаг включает в себя очистку ненужных, неподходящих, неправильных, поврежденных или вводящих в заблуждение данных, чтобы сделать весь набор данных последовательным и точным.

Шаг 3: Исследование данных

Этот шаг выполняется для проверки содержимого и структуры набора данных.

Шаг 4: Преобразование данных

Этот шаг необходим для преобразования необработанного или неструктурированного набора данных в формат, необходимый для выполнения анализа данных.

Шаг 5: Загрузка данных

Этот этап включает в себя загрузку или ввод преобразованных данных в специальную аналитическую платформу или инструмент для дальнейшей оценки, обработки и извлечения ценной информации.

Процесс очистки данных

Шаг 1: Проверка данных

Это первый шаг процесса, включающий оценку данных с целью обнаружения несоответствий, ошибок, поврежденной и/или отсутствующей информации в наборе данных.

Шаг 2: Проверка данных

Этот шаг включает в себя оценку данных для соответствия стандартным правилам и обеспечения точности набора данных.

Шаг 3: Исправление данных

Этот шаг включает в себя исправление или устранение неполной информации, дублирующихся наборов данных или вводящих в заблуждение данных.

Шаг 4: Стандартизация данных

Этот шаг включает проверку того, имеют ли данные согласованный формат и соответствуют ли они стандартным рекомендациям.

Шаг 5: Преобразование данных

Этот шаг включает в себя преобразование данных в желаемую форму, чтобы приступить к дальнейшей обработке и анализу для получения ценной информации.

Примечание. Последовательность шагов обоих процессов варьируется в зависимости от различных организационных операций, данных и проводимого анализа. Оба процесса со временем требуют дополнительных улучшений. Кроме того, доступно множество инструментов и технологий для обработки и очистки данных, которые упрощают процесс и поддерживают точность набора данных.

Давайте рассмотрим некоторые известные инструменты и технологии для обработка данных и очистка данных процессы.

Инструменты визуализации данных

Такие инструменты, как QlikViewТаблица и смотрящий помочь изучить и понять структуру и содержание данных. Они также помогают создавать графики, карты и диаграммы для выявления закономерностей и тенденций в наборе данных.

Языки программирования

Язык предлагает библиотеки, пакеты и платформы для обработки, очистки и манипулирования набором данных. Наиболее распространенными языками программирования являются SQL, R, Python и Java.

Программное обеспечение для очистки данных

Такие инструменты, как Trifacta и Лестница данных используются в процессе очистки данных. Эти программы специально разработаны для выявления и исправления недостающей информации, несоответствий и ошибок в наборе данных.

Инструменты обработки данных

Популярные инструменты, такие как Trificat и OpenRefine, используются для преобразования, манипулирования и преобразования данных из одного формата в другой по желанию для дальнейшей обработки и анализа.

Инструменты ETL (извлечение, преобразование, загрузка)

Популярные инструменты, такие как Microsoft SSIS, информатикаи Talend специально разработаны для извлечения данных из различных источников, сбора их в определенных местах, преобразования в нужный формат для анализа и извлечения ценной информации.

Наша магистерская программа Data Scientist охватывает такие основные темы, как R, Python, машинное обучение, Tableau, Hadoop и Spark. Начните свое путешествие сегодня!

Заключение

Обработка данных против очистки данных — это две основные операции, необходимые для обработки набора данных и получения желаемого результата. Оба включают определенные этапы обработки, которые могут различаться в зависимости от организации, анализа и данных. Важно использовать правильный подход к получению, хранению, управлению и обработке данных, чтобы избежать несогласованности или вводящей в заблуждение информации.

Однако эти навыки основаны на глубоких знаниях в области науки о данных. Если вы ищете первоклассные курсы, присоединяйтесь к магистерской программе Data Scientist. Представляем лучший в мире учебный онлайн-лагерь, специально разработанный с уникальными вебинарами, мастер-классами, хакатонами и сессиями «спрашивай меня о чем угодно». Зарегистрируйтесь сейчас!

Часто задаваемые вопросы об обработке данных и очистке данных

1. Могут ли обработка данных и очистка данных пересекаться?

Наличие процесса очистки данных в процессе обработки данных действует как точка пересечения этих двух методов.

2. Необходимы ли обработка и очистка данных для всех типов данных?

Как обработка данных, так и их очистка имеют решающее значение для подготовки точных данных перед анализом. Обработка данных помогает манипулировать записями и преобразовывать их в желаемый формат. Напротив, очистка данных помогает устранить и исправить несоответствия в данных, чтобы сделать их надежными и последовательными для анализа.

3. какие навыки необходимы для эффективной обработки и очистки данных?

Знание языка программирования, способность использовать передовые инструменты и методы, понимание данных, внимание к деталям и навыки решения проблем важны для эффективного выполнения этих двух процессов.