Обработка данных: что это такое и что делать

В сегодняшнюю цифровую эпоху предприятия получают огромные объемы данных в Интернете. Необработанные данные должны обрабатываться эффективно и тщательно. Здесь начинается обработка данных, и она используется для помощи в преобразовании необработанных данных в ценные данные, которые могут предоставить информативные результаты.

Вы можете принимать более обоснованные бизнес-решения с помощью обработки данных, если делаете это правильно. Вы можете узнать об обработке данных здесь, о необходимых шагах и передовых методах, которые сопровождают это. Итак, давайте начнем!

Что такое обработка данных?

Обработка данных — это процесс преобразования необработанных данных в более обработанную форму путем их реорганизации, очистки и обогащения. Обработка данных включает в себя обработку данных в различных форматах, анализ и объединение их с другим набором данных для получения значимой информации. Конкретные стратегии различаются в зависимости от данных, которые вы используете, и цели, которую вы пытаетесь достичь.

Ниже приведены примеры обработки данных:

• Объединение источников данных для анализа.
• Заполнение или устранение пробелов в данных.
• Удаление ненужных или неактуальных данных проекта.
• Выявление выбросов данных и их объяснение или удаление для проведения анализа.

Обработка данных может выполняться вручную или автоматически. Когда наборы данных огромны, важно автоматически очищать их. Ученый по данным или другой выделенный член команды часто отвечает за обработку данных в компаниях с обширной командой данных. Небольшие компании часто полагаются на специалистов, не занимающихся данными, для очистки своих данных перед их использованием.

Преимущества обработки данных?

Обработка данных полезна. Когда вы подумаете, насколько это будет полезно, станет ясно, что стоит потратить время на то, чтобы приложить усилия, чтобы понять это. Ниже приведены некоторые преимущества, которые обработка данных может дать вашему бизнесу:

• Простой анализ: бизнес-аналитики и заинтересованные стороны могут быстро, эффективно и результативно исследовать даже самые сложные данные после обработки и преобразования необработанных данных.

• Обработка данных: процедура превращает необработанные неструктурированные данные в строки и столбцы. Этот метод обогащает данные, чтобы получить более глубокое понимание.

• Улучшенный таргетинг. Объединение данных из нескольких источников помогает лучше понять свою аудиторию, что улучшает таргетинг ваших рекламных кампаний и контент-стратегии.

• Использование времени: этот метод позволяет аналитикам тратить меньше времени на управление неупорядоченными данными и больше времени на получение информации для принятия точных решений на основе простых для понимания данных.

• Визуализация данных: данные можно экспортировать на любую платформу визуальной аналитики для сортировки, анализа и обобщения данных после их обработки.

Необходимые шаги для обработки данных

Каждому проекту данных нужна своя стратегия, чтобы гарантировать, что окончательный набор данных заслуживающий доверия и доступный. Их часто называют этапами или действиями по обработке необходимых данных.

Шаг 1: Открытие

Процесс обнаружения — это начальный шаг в процессе обработки данных. Это шаг к лучшему пониманию данных. Чтобы упростить использование и анализ ваших данных, вы должны посмотреть на них и подумать, как бы вы хотели, чтобы данные были организованы.

Данные могут отображать тенденции или закономерности в процессе обнаружения. Это важный шаг, потому что он повлияет на все последующие действия. Он также выявляет очевидные проблемы, такие как отсутствующие или неполные значения.

Шаг 2: Структурирование

В большинстве случаев неполные или неправильно отформатированные необработанные данные не подходят для предполагаемой цели. Процесс получения необработанных данных и преобразования их для более удобного использования известен как структурирование данных.

Это метод извлечения релевантной информации из новых данных. Данные можно структурировать в электронной таблице, добавляя столбцы, классы, заголовки и т. д. Это улучшит удобство использования, чтобы аналитик мог легко использовать их в своем анализе.

Шаг 3: Очистка

Очистка данных включает в себя устранение любых укоренившихся недостатков, которые могут исказить ваш анализ или снизить его полезность. Очистка или исправление данных направлены на то, чтобы гарантировать, что окончательные данные для анализа не будут затронуты.

Необработанные данные обычно содержат ошибки, которые необходимо очистить, прежде чем их можно будет использовать. Очистка данных включает в себя исправление выбросов, удаление неверных данных и т. д. При очистке данных вы получаете следующие результаты:

• Он удаляет выбросы, которые могут исказить результаты анализа данных.
• Он изменяет тип данных и упрощает данные для повышения качества и согласованности.
• Он находит повторяющиеся значения, устраняет структурные проблемы и проверяет данные, чтобы упростить их использование.

Шаг 4: Обогащение

Добавление контекста к данным — это то, что подразумевается под обогащением. Этот процесс преобразует ранее очищенные и отформатированные данные в новые типы. На этом этапе вам необходимо стратегически спланировать информацию, которая у вас уже есть, чтобы извлечь из нее максимальную пользу.

Понижение дискретизации, повышение дискретизации, а затем аугментация данных — лучший способ получить их в наиболее точной форме. Если вы считаете, что обогащение необходимо, вам нужно будет повторить методы для любых дополнительных данных, которые вы получите. Этап обогащения данных является необязательным. Если данные, которые у вас уже есть, не соответствуют вашим потребностям, вы можете пройти этот шаг.

Шаг 5: Проверка

Для обеспечения правильности, согласованности, безопасности и подлинности данных требуются повторные шаги программирования. Процесс обеспечения точности и согласованности ваших данных называется проверкой данных. На этом шаге можно выявить проблемы, которые необходимо исправить, или сделать вывод о том, что данные готовы для анализа.

Шаг 6: Публикация

Публикация — это последний шаг в обработке данных, показывающий, в чем заключается весь процесс. Речь идет о размещении новых оспариваемых данных в месте, где вы и другие заинтересованные лица можете легко их найти и использовать. Информация может быть добавлена ​​в новую базу данных. Если вы выполните предыдущие шаги, у вас будут высококачественные данные для анализа, бизнес-отчетов и многого другого.

Лучшие практики обработки данных

Обработку данных можно выполнять различными методами. Методы могут различаться в зависимости от аудитории, для которой представляются данные. Ниже приведен список некоторых рекомендуемых практик, применимых в любых обстоятельствах:

Получите лучшее представление о своей аудитории

Уникальные потребности обработки данных зависят от конкретной компании. Крайне важно определить, кто будет получать доступ к данным и анализировать их, и чего они намерены достичь. Таким образом, вы можете получить полезную информацию о своей аудитории, чтобы узнать о ней больше.

Например, вы можете получить всю демографическую информацию о ваших текущих клиентах, чтобы маркетинговая команда знала, на кого ориентироваться в своей рекламе.

Выберите соответствующие данные

Дело не в большом количестве данных; речь идет о правильных данных. Вот почему выбор данных так важен. Вот несколько советов по выбору соответствующих данных:

• Избегайте использования данных, содержащих большое количество нулей или одинаковых или повторяющихся чисел.
• Держитесь подальше от рассчитанных значений и выбирайте данные, которые ближе к источнику.
• Собирайте информацию с различных типов платформ.
• Примените определенные фильтры к данным, а затем выберите тему, которая удовлетворяет требованиям и рекомендациям.

Понимание данных

Вам необходимо понимать, насколько данные соответствуют принципам и рекомендациям управления вашей организации. Обратите внимание на следующие важные факты:

• Получите представление о данных, базе данных и типах файлов.
• Исследуйте текущее состояние данных, используя функции, предоставляемые инструментами визуализации.
• Создайте метрики качества данных с помощью характеристики.
• Будьте осторожны с ограничениями данных.

Применять недавно разработанные инструменты и методы

Каждый день новые технологии сочетаются с существующими, а аудитория продолжает расширяться. Эксперты по данным должны адаптироваться к новым инструментам и технологиям аналитики, чтобы предоставлять эффективные услуги обработки данных.

Вывод

Обработка данных становится все более важной в последние годы из-за огромных объемов данных, которые ежедневно обрабатываются для улучшения взаимодействия с пользователем. Бизнес пострадает без надежной системы хранения данных и инвестиций в методы обработки данных. Теперь у вас должно быть лучшее понимание обработки данных и процессов, связанных с этой статьей.

В QuestionPro мы предоставляем все инструменты, необходимые исследователям для успешного выполнения своих задач. Он проведет вас через весь процесс, чтобы извлечь максимальную пользу из ваших данных.

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ БЕСПЛАТНАЯ ПРОБНАЯ ВЕРСИЯ