什么是数据争用技术?

每天，由于人们使用互联网进行商业和个人使用，产生了超过3.38亿tb的数据。¹数据分析师和其他数据专业人员可以利用这些数据来收集业务见解并推动业务决策。然而，数据驱动的洞察只有在其背后的数据中才能发挥作用。

不幸的是，大多数创建的数据都是非结构化格式的。这些原始数据通常是不完整的、不一致的，并且充满了错误。数据整理技术可以发现并纠正数据中的缺陷，这样您就可以使用该数据获得准确、一致和可靠的结果。

什么是数据争用?

数据整理是将原始数据转换为更易于使用的结构格式的过程。它也被称为数据清理、数据修复、数据结构或数据修改。数据整理涉及多个步骤，您使用的确切过程将取决于您正在整理的数据类型以及您将如何使用它。²

数据争论的重要性

在使用数据之前，必须从其非结构化格式中收集数据，并检查错误以确保其质量。这个提取和清理复杂数据的过程是通过数据整理技术完成的。数据争吵有很多好处。^3.

更容易分析

清理后，您的数据集更容易进行比较和分析。如果你知道你的数据是准确和完整的，你也可以对你的分析更有信心。数据集合一旦经过整理，就比多种混乱的格式更容易阅读和比较。

增加可用性

在处理原始数据之后，您可以将其用于多种目的，包括分析和机器学习，这是一种模仿人类智能的编程。随着人工智能(AI)的不断发展，数据争吵的好处将变得越来越重要。机器学习项目的成败取决于你使用的数据的质量。

更好的结果

最后，如果您清理了数据，您的结果将更加准确。数据中的错误将导致您的评估出现错误。数据如此有价值的一个原因是，它为我们提供了有关人类行为模式甚至更大社会结构的信息。如果你的数据不准确，你的数据见解和结论也不会准确。

数据争用过程

尽管具体步骤可能因数据和项目数据转换的目的而有所不同，但您可以使用一些通用流程来处理数据。⁴

数据发现

数据管理和争论的第一步是批判性地思考你的数据以及你希望从中学到什么。你打算如何使用你的数据将决定你如何处理它。当你理解了你的数据和目标，你就可以开始收集数据了。

您的数据可能采用不同的格式，例如CSV、JSON或XML，这是计算机程序用于存储数据的各种方法。如果要从各种来源(如应用程序编程接口、数据库或文件)收集数据流，则尤其如此。

组织

收集完数据后，需要将其组织成结构化格式。最初收集原始数据时，原始数据通常是不完整的，或者格式与预期用途不兼容。您将根据数据质量和计划用于解释数据的分析模型来组织数据。

清洁

一旦你的数据组织好了，你就可以清除那些会降低数据准确性或价值的错误。您可能需要更正值、删除异常值或删除重复的数据或数据源。这种数据清理可能是一个复杂且耗时的过程。清理非结构化数据比清理从数据库中获取的数据要困难得多。清理数据的目标是消除任何可能对最终分析产生负面影响的错误。

浓缩

数据充实是向数据集添加数据的过程。您可能不需要这样做，但是如果您的数据集缺少有价值的信息，或者您没有足够的数据来完成您的项目，那么增加数据可以增加其价值。

如果您决定丰富您的数据，您还需要对新数据执行数据整理步骤。有几种丰富数据的方法、工具和技术，包括:

• 通过使用外部源来估计或推断缺失值，从而添加缺失的数据点
• 标准化和规范化为通用格式，例如将所有温度读数转换为相同的刻度，使其易于比较
• 地理编码，添加地理坐标以支持空间分析，例如将地址转换为其纬度和纵向坐标
• 数据追加，用于向现有数据(如行为或人口统计信息)添加新的数据元素

验证

数据验证验证您的数据是安全、一致和高质量的。在验证过程中，有几种方法可以使用，包括:

• 格式验证以确保数据遵循正确的格式，例如日期或电话号码
• 范围验证以确保数据落在预期范围内，例如确保某人的年龄没有记录为367
• 完整性验证以确保没有丢失的数据点
• 一致性验证确保数据在整个系统中是一致的，例如验证客户的名字在所有记录中的拼写是相同的
• 跨字段验证，检查字段之间的关系是否正确，例如验证密码及其确认匹配

出版

数据经过验证后，就可以发布了。发布数据使其可用于公司内部或公众的其他人的研究和分析。您可能需要提供数据整理工具和流程的注释或文档。

数据整理是一个迭代过程，因此您需要重新访问数据，并根据需要对数据分析的每个阶段进行调整。⁵

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