数据争吵：它是什么以及要遵循的步骤

在当今的数字时代，企业在线获取大量数据。 原始数据应该得到有效和谨慎的处理。 数据争论出现了，它用于帮助将原始数据转换为有价值的数据，从而提供信息丰富的结果。

如果操作正确，您可以借助数据整理做出更好的业务判断。 您可以在此处了解数据整理、涉及的步骤以及随之而来的最佳实践。 那么，让我们开始吧！

什么是数据争吵？

数据整理是通过重组、清理和丰富数据将原始数据转换为更经过处理的形状的过程。 数据整理需要处理各种格式的数据并进行分析，并将它们与另一个数据集相结合以产生有意义的见解。 具体策略因您使用的数据和您试图实现的目标而异。

以下是数据整理的示例：

• 结合数据源进行分析。
• 填补或消除数据空白。
• 删除不必要或不相关的项目数据。
• 识别数据异常值并解释或删除它们以进行分析。

数据整理可以手动或自动完成。 当数据集非常庞大时，自动清理它们至关重要。 数据科学家或其他专门的团队成员通常负责拥有综合数据团队的企业中的数据争论。 较小的公司经常依赖非数据专家在使用数据之前对其进行清理。

数据争吵的好处？

整理数据是有益的。 当您考虑它的益处时，很明显值得您花时间去理解它。 以下是数据整理可以为您的业务带来的一些好处：

• 简单分析：一旦原始数据被驯服和转换，业务分析师和利益相关者甚至可以快速、高效和有效地检查最复杂的数据。

• 数据处理：该过程将原始的非结构化数据转换为行和列。 该技术丰富了数据以获得更深入的理解。

• 改进的定位：结合来自多个来源的数据可以帮助您更好地了解您的受众，从而改进您的广告活动和内容策略的定位。

• 时间利用：该技术使分析师可以花更少的时间管理无序的数据，而将更多的时间用于获取洞察力，从而根据易于理解的数据做出准确的决策。

• 数据可视化：数据经过整理后，可以导出到任何可视化分析平台，对数据进行排序、分析、汇总。

执行数据整理的必要步骤

每个数据项目都需要不同的策略来保证最终的数据集是可信且可用的。 这些通常被称为必要的数据整理阶段或活动。

第 1 步：发现

发现过程是数据整理过程中的初始步骤。 这是朝着更好地理解数据迈出的一步。 为了使您的数据更易于使用和分析，您必须查看它并考虑您希望如何排列数据。

数据可能会在发现过程中显示趋势或模式。 这是至关重要的一步，因为它将影响所有后续行动。 它还可以识别明显的问题，例如缺失或不完整的值。

第 2 步：结构化

大多数情况下，不完整或格式不正确的原始数据不适合预期目的。 获取未处理的数据并将其转换以便更容易使用的过程称为数据结构化。

这是从新数据中提取相关信息的方法。 可以通过添加列、类、标题等在电子表格中对数据进行结构化。这将提高可用性，以便分析师可以轻松地在分析中使用它。

第 3 步：清洁

清理数据涉及消除任何可能扭曲您的分析或降低其有用性的根深蒂固的缺陷。 数据清理或修复旨在确保用于分析的最终数据不受影响。

原始数据通常包含在使用前必须清除的错误。 数据清洗包括校正异常值、删除不良数据等。清洗数据时，会得到如下结果：

• 它消除了可能使数据分析结果产生偏差的异常值。
• 它更改数据类型并简化数据以提高质量和一致性。
• 它发现重复值，消除结构问题，并验证数据以使其更易于使用。

第 4 步：丰富

向数据添加上下文就是丰富的意思。 此过程将先前清理和格式化的数据转换为新类型。 此时，您需要对已经拥有的信息进行战略规划，以充分利用这些信息。

对数据进行下采样、上采样，然后对数据进行预测是获得数据最精细形式的最佳方式。 如果您认为有必要进行丰富，则需要对获得的任何其他数据重复这些方法。 丰富数据的步骤是可选的。 如果您已有的数据不能满足您的需求，您可以执行此步骤。

第 5 步：验证

需要重复编程步骤以确保数据正确、一致、安全和真实。 确保您的数据准确和一致的过程称为数据验证。 此步骤可以揭示需要修复的问题或得出数据已准备好进行分析的结论。

第 6 步：发布

发布是数据争论的最后一步，展示了整个过程的全部内容。 这是关于将新的整理数据放在您和其他利益相关者可以轻松找到和使用它的地方。 该信息可以添加到新的数据库中。 只要您按照前面的步骤操作，您就可以获得用于洞察、业务报告等的高质量数据。

数据整理最佳实践

可以通过多种方法执行数据整理。 这些方法可能会有所不同，具体取决于呈现数据的受众。 以下是适用于各种情况的一些推荐做法的列表：

更好地了解您的受众

数据整理的独特需求因公司而异。 确定谁将访问和分析数据以及他们打算实现什么是至关重要的。 这样，您可以获得有关您的受众的有用信息，以了解更多关于他们的信息。

例如，您可以获取有关当前客户的所有人口统计信息，以便营销团队知道广告的目标对象。

选择合适的数据

这与拥有大量数据无关； 这是关于拥有正确的数据。 这就是为什么数据选择如此重要的原因。 以下是选择适当数据的一些提示：

• 避免使用包含大量相同或重复的空值或数字的数据。
• 远离已经计算出来的值，选择离源更近的数据。
• 从许多不同类型的平台收集信息。
• 对数据应用某些过滤器，然后选择满足要求和准则的主题。

了解数据

您需要了解数据如何符合您组织的治理原则和准则。 请注意以下重要事实：

• 了解数据、数据库和文件类型。
• 使用可视化工具提供的功能探索数据的现状。
• 使用特征化创建数据质量指标。
• 注意数据的限制。

采用新开发的工具和技术

每天，新技术都在与现有技术相结合，受众不断扩大。 数据专家必须适应新的工具和分析技术，以提供高效的数据整理服务。

结论

近年来，由于每天处理大量数据以改善用户体验，数据争吵变得越来越重要。 如果没有强大的数据存储系统和对数据整理技术的投资，该业务将受到影响。 由于本文，您现在应该对数据争论和涉及的过程有了更好的理解。

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