數據爭吵：它是什麼以及要遵循的步驟

在當今的數字時代，企業在線獲取大量數據。 原始數據應該得到有效和謹慎的處理。 數據爭論出現了，它用於幫助將原始數據轉換為有價值的數據，從而提供信息豐富的結果。

如果操作正確，您可以藉助數據整理做出更好的業務判斷。 您可以在此處了解數據整理、涉及的步驟以及隨之而來的最佳實踐。 那麼，讓我們開始吧！

什麼是數據爭吵？

數據整理是通過重組、清理和豐富數據將原始數據轉換為更經過處理的形狀的過程。 數據整理需要處理各種格式的數據並進行分析，並將它們與另一個數據集相結合以產生有意義的見解。 具體策略因您使用的數據和您試圖實現的目標而異。

以下是數據整理的示例：

• 結合數據源進行分析。
• 填補或消除數據空白。
• 刪除不必要或不相關的項目數據。
• 識別數據異常值並解釋或刪除它們以進行分析。

數據整理可以手動或自動完成。 當數據集非常龐大時，自動清理它們至關重要。 數據科學家或其他專門的團隊成員通常負責擁有綜合數據團隊的企業中的數據爭論。 較小的公司經常依賴非數據專家在使用數據之前對其進行清理。

數據爭吵的好處？

整理數據是有益的。 當您考慮它的益處時，很明顯值得您花時間去理解它。 以下是數據整理可以為您的業務帶來的一些好處：

• 簡單分析：一旦原始數據被馴服和轉換，業務分析師和利益相關者甚至可以快速、高效和有效地檢查最複雜的數據。

• 數據處理：該過程將原始的非結構化數據轉換為行和列。 該技術豐富了數據以獲得更深入的理解。

• 改進的定位：結合來自多個來源的數據可以幫助您更好地了解您的受眾，從而改進您的廣告活動和內容策略的定位。

• 時間利用：該技術使分析師可以花更少的時間管理無序的數據，而將更多的時間用於獲取洞察力，從而根據易於理解的數據做出準確的決策。

• 數據可視化：數據經過整理後，可以導出到任何可視化分析平台，對數據進行排序、分析、匯總。

執行數據整理的必要步驟

每個數據項目都需要不同的策略來保證最終的數據集是可信且可用的。 這些通常被稱為必要的數據整理階段或活動。

第 1 步：發現

發現過程是數據整理過程中的初始步驟。 這是朝著更好地理解數據邁出的一步。 為了使您的數據更易於使用和分析，您必須查看它並考慮您希望如何排列數據。

數據可能會在發現過程中顯示趨勢或模式。 這是至關重要的一步，因為它將影響所有後續行動。 它還可以識別明顯的問題，例如缺失或不完整的值。

第 2 步：結構化

大多數情況下，不完整或格式不正確的原始數據不適合預期目的。 獲取未處理的數據並將其轉換以便更容易使用的過程稱為數據結構化。

這是從新數據中提取相關信息的方法。 可以通過添加列、類、標題等在電子表格中對數據進行結構化。這將提高可用性，以便分析師可以輕鬆地在分析中使用它。

第 3 步：清潔

清理數據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。 數據清理或修復旨在確保用於分析的最終數據不受影響。

原始數據通常包含在使用前必須清除的錯誤。 數據清洗包括校正異常值、刪除不良數據等。清洗數據時，會得到如下結果：

• 它消除了可能使數據分析結果產生偏差的異常值。
• 它更改數據類型並簡化數據以提高質量和一致性。
• 它發現重複值，消除結構問題，並驗證數據以使其更易於使用。

第 4 步：豐富

向數據添加上下文就是豐富的意思。 此過程將先前清理和格式化的數據轉換為新類型。 此時，您需要對已經擁有的信息進行戰略規劃，以充分利用這些信息。

對數據進行下採樣、上採樣，然後對數據進行預測是獲得數據最精細形式的最佳方式。 如果您認為有必要進行豐富，則需要對獲得的任何其他數據重複這些方法。 豐富數據的步驟是可選的。 如果您已有的數據不能滿足您的需求，您可以執行此步驟。

第 5 步：驗證

需要重複編程步驟以確保數據正確、一致、安全和真實。 確保您的數據準確和一致的過程稱為數據驗證。 此步驟可以揭示需要修復的問題或得出數據已準備好進行分析的結論。

第 6 步：發布

發布是數據爭論的最後一步，展示了整個過程的全部內容。 這是關於將新的整理數據放在您和其他利益相關者可以輕鬆找到和使用它的地方。 該信息可以添加到新的數據庫中。 只要您按照前面的步驟操作，您就可以獲得用於洞察、業務報告等的高質量數據。

數據整理最佳實踐

可以通過多種方法執行數據整理。 這些方法可能會有所不同，具體取決於呈現數據的受眾。 以下是適用於各種情況的一些推薦做法的列表：

更好地了解您的受眾

數據整理的獨特需求因公司而異。 確定誰將訪問和分析數據以及他們打算實現什麼是至關重要的。 這樣，您可以獲得有關您的受眾的有用信息，以了解更多關於他們的信息。

例如，您可以獲取有關當前客戶的所有人口統計信息，以便營銷團隊知道廣告的目標對象。

選擇合適的數據

這與擁有大量數據無關； 這是關於擁有正確的數據。 這就是為什麼數據選擇如此重要的原因。 以下是選擇適當數據的一些提示：

• 避免使用包含大量相同或重複的空值或數字的數據。
• 遠離已經計算出來的值，選擇離源更近的數據。
• 從許多不同類型的平台收集信息。
• 對數據應用某些過濾器，然後選擇滿足要求和準則的主題。

了解數據

您需要了解數據如何符合您組織的治理原則和準則。 請注意以下重要事實：

• 了解數據、數據庫和文件類型。
• 使用可視化工具提供的功能探索數據的現狀。
• 使用特徵化創建數據質量指標。
• 注意數據的限制。

採用新開發的工具和技術

每天，新技術都在與現有技術相結合，受眾不斷擴大。 數據專家必須適應新的工具和分析技術，以提供高效的數據整理服務。

結論

近年來，由於每天處理大量數據以改善用戶體驗，數據爭吵變得越來越重要。 如果沒有強大的數據存儲系統和對數據整理技術的投資，該業務將受到影響。 由於本文，您現在應該對數據爭論和涉及的過程有了更好的理解。

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