Изучение методов обработки и очистки данных

В мире данных, где каждая часть имеет особую ценность, специалисты по данным выполняют несколько процессов для извлечения, хранения, управления и обработки информации. Неоспоримо, что 45% времени и усилий специалиста по анализу данных уходит на очистку и подготовку данных к анализу, прежде чем он сможет получить бесценную информацию, которая поможет принимать решения на основе данных.

Обработка и очистка данных для избежания ненадлежащих или вводящих в заблуждение записей или данных. Узнайте больше обработка данных против очистки данных и их роль в подготовке данных.

Что такое обработка данных?

Обработка данных, или преобразование данных, представляет собой процесс преобразования и отображения данных из одного необработанного шаблона или формата в другой. Обработка данных широко используется для преобразования сложных или неравномерных данных в эффективные формы, легко доступные для всех. Такой подход обеспечивает быстрые процессы при доступе к данным и получении ценных сведений для принятия решений на основе данных. Процесс включает очистку, реструктуризацию и обогащение необработанных данных в желаемый формат для дальнейшего анализа.

Инженерная группа может выполнять обработку данных как вручную, так и автоматически. Это имеет решающее значение в крупных организациях, работающих с массивными наборами данных.

Преимущества обработки данных

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

Качество данных: Улучшает качество необработанных или необработанных данных путем работы над отсутствующими данными, ошибками и несоответствиями с целью их исправления.

Эффективность данных: Включение процесса обработки данных в набор данных упрощает и делает более удобным извлечение необходимой информации и аналитических сведений 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.

Последовательные данные: Обработка данных обеспечивает структуру необработанных данных, чтобы сделать их доступными в доступном формате. Это делает наши данные более согласованными. Предприятия и компании, которые работают с клиентами и зависят от их вклада, нуждаются в процессе обработки данных для улучшения массивных данных с целью обеспечения согласованности.

Лучшее понимание и принятие решений: Информацию и глубокие идеи можно легко извлечь 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. Процесс не обеспечивает неправильно маркированных или дублированных данных, так что можно легко предоставить ценную информацию. Процесс помогает исправить или устранить несоответствия, не удаляя важные, поврежденные, неправильно отформатированные или неполные данные. Очистка данных улучшает проверку набора данных, включая различные шаги, такие как заполнение пустых областей, поиск дублирующей информации или записей и исправление структурных ошибок.

Однако для очистки данных не предписаны конкретные шаги. Это связано с тем, что процесс очистки данных может различаться в зависимости от набора данных. Таким образом, крайне 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 устранить ошибки, которые возникают при извлечении данных из нескольких источников. Чем меньше ошибка, тем меньше разочарован сотрудник, работающий с набором данных.

Снижение цены: 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 несогласованных или неточных данных. Таким образом, он улучшает качество данных и предлагает точные, надежные и согласованные данные для извлечения ценных идей и процессов принятия решений.

Различия: обработка данных и очистка данных

Процессы обработки и очистки данных

Существуют определенные серии шагов как в обработке данных, так и в очистке данных, которые необходимо выполнить, чтобы получить желаемый результат. Давайте рассмотрим процессы обработка данных против очистки данных ниже.

Процесс обработки данных

Шаг 1: Сбор данных

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

Шаг 2: Очистка данных

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

Шаг 3: Исследование данных

Этот шаг выполняется для проверки содержания 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 шаг включает 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 оценки данных с целью выявления несоответствий, ошибок, поврежденной и/или отсутствующей информации в наборе данных.

Шаг 2: Проверка данных

Этот шаг включает оценку данных для их соответствия стандартным правилам с целью обеспечения точности набора данных.

Шаг 3: Исправление данных

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

Шаг 4: Стандартизация данных

На этом этапе проверяется, имеют ли данные единообразный формат и соответствуют ли они стандартным рекомендациям.

Шаг 5: Преобразование данных

Этот шаг включает преобразование данных в желаемый вид для дальнейшей обработки и анализа с целью получения ценной информации.

Примечание: Последовательность шагов обоих процессов различается в зависимости от различных организационных работ, данных и анализа, который необходимо выполнить. Оба процесса требуют дополнительных улучшений непрерывно со временем. Кроме того, для обработки и очистки данных доступно множество инструментов и технологий, чтобы упростить процесс и поддерживать точность в наборе данных.

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

Инструменты визуализации данных

Такие инструменты, как QlikView, Таблицаи Смотритель помогают исследовать и понимать структуру и содержание данных. Они также помогают создавать графики, карты и диаграммы для поиска закономерностей и тенденций в наборе данных.

Языки программирования

Язык предлагает библиотеки, пакеты и фреймворки для обработки, очистки и манипулирования набором данных. Наиболее часто используемые языки программирования — 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 Triificat и ОткрытьУточнить используются для преобразования, обработки и отображения данных из одного формата в другой по мере необходимости для дальнейшей обработки и анализа.

Инструменты ETL (извлечение, преобразование, загрузка)

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

Наша магистерская программа Data Scientist охватывает основные темы, такие как R, Python, Machine Learning, Tableau, Hadoop и Spark. Начните свой путь сегодня!

Заключение

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

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

Часто задаваемые вопросы по обработке и очистке данных

1. Могут ли обработка данных и очистка данных пересекаться?

Наличие процесса очистки данных в процессе обработки данных выступает точкой пересечения двух методов.

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

Как обработка данных, так и очистка данных имеют решающее значение для подготовки точных данных перед анализом. Обработка данных помогает манипулировать записями, чтобы преобразовать их в нужный 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, умение использовать передовые инструменты и методы, понимание данных, внимание к деталям и навыки решения проблем важны для эффективного выполнения этих двух процессов.