Um Daten so zu organisieren oder anzuordnen, dass sie leichter verständlich sind, nennen wir diesen Prozess „Datenmanipulation“. Für die Datenmanipulation wird typischerweise eine Datenmanipulationssprache, auch DML genannt, benötigt. Daten können innerhalb eines Datenbankprogramms mithilfe der DML-Codierungssprache geändert werden, was eine Datenreorganisation ermöglicht. Werkzeuge zur Datenmanipulation ermöglichen die Handhabung und Veränderung von Daten. Daher ist Excel ein gutes Werkzeug zur Datenbearbeitung.
Datenmanipulation
Bei der Datenmanipulation geht es darum, eine Datensammlung so zu organisieren, dass sie besser organisiert und einfacher zu verstehen ist. Banken, Vertrieb, Marketing, Immobilien, Buchhaltung, Finanzen und Computerprogrammierung sind nur einige der Branchen, die Datenmanipulation einsetzen. Das Extrahieren von Daten, das Bereinigen, das Erstellen einer Datenbank, das Filtern entsprechend Ihren Anforderungen und das Analysieren sind alles Schritte in einem effizienten Datenbearbeitungsprozess.
So manipulieren Sie Daten effektiv
Die Verwendung mehrerer Schritte ist eine der effektivsten Strategien zur Datenmanipulation. Im Folgenden sind einige typische taktische Maßnahmen aufgeführt, die Sie bei der Manipulation von Daten ergreifen können:
#1. Erstellen Sie eine Datenbank mit Daten aus verschiedenen Quellen
Der Aufbau einer Datenbank mit Informationen und Daten aus verschiedenen Quellen ist ein üblicher erster taktischer Schritt. Hierfür stehen Ihnen entweder eine integrierte Datenbank oder ein automatisiertes Programm zur Verfügung. Wenn Sie sich für den Aufbau Ihrer Datenbank entscheiden, haben Sie die Wahl zwischen der Verwendung Microsoft Excel, Google Data Studio oder andere Datenmodellierungstools.
#2. Bereinigen und reorganisieren Sie den Inhalt der Daten.
Ein weiterer typischer strategischer Schritt ist die Neuorganisation und Bereinigung von Dateninhalten, um sie korrekt und gut organisiert zu machen. Der Einsatz automatisierter Software könnte diese Aufgabe für Sie erledigen. Dazu kann gehören, sicherzustellen, dass alle Daten und Analysen korrekt in strukturierten Mustern verknüpft sind.
#3. Kombinieren Sie Daten und eliminieren Sie Duplikate
Nach der Datenbankorganisation besteht der nächste taktische Schritt normalerweise darin, Ihre Daten zu kombinieren, um nach Duplikaten zu suchen. Dies kann Ihnen dabei helfen, doppelte Informationen zu bereinigen und Ihre Datenbank weiter zu organisieren. Darüber hinaus kann dies die Zusammenführung von Daten in Formeln erfordern, um umfangreiche Nischendaten zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen zu erstellen.
#4. Untersuchen Sie die Daten, um relevante Informationen zu entdecken
Die umfassende Analyse der Datenergebnisse dient typischerweise als letzter taktischer Schritt, um nützliche Daten aufzudecken. Trends bei Verbraucherausgaben, Geschäftseinblicken oder der Interaktion mit digitalen Marken sind einige Beispiele für diese nützlichen Daten. Auch die relevanten Daten, die sie ermitteln und untersuchen, können je nach den Anforderungen jedes Unternehmens unterschiedlich sein.
Vorteile der Datenmanipulation
Datenmanipulation fördert das Wachstum von Unternehmen und Organisationen. Es erleichtert die strukturierte Organisation von Primärdaten, die für die Steigerung der Produktivität, das Erkennen von Trends, die Kostensenkung und die Analyse des Kundenverhaltens unerlässlich sind. Durch konsistente und gut organisierte Daten können Unternehmen ihre Daten manipulieren, da sie dadurch Zugriff auf organisierte Datenbanken erhalten. Durch die Gruppierung ähnlicher Daten ermöglicht die Kategorisierung Unternehmen die Organisation ihrer Informationen und kann die Informationssuche erleichtern.
#1. Zugriff auf aufschlussreiche Projektdaten
Es ermöglicht Unternehmen, Projektinformationen zu speichern und später abzurufen, wenn sie sie als Ressource bei der Entwicklung eines neuen Projekts oder bei der Festlegung von Geschäftszielen verwenden müssen. Bei der Beurteilung der Finanzen und der Feststellung, ob die Gewinne steigen, können Unternehmen auch auf ihre früheren Daten zurückgreifen.
#2. Weitere Informationen
Unternehmen können ihre Ergebnisse ändern, um bestimmte Erkenntnisse zu liefern. Wenn ein Unternehmen Besucher über einen längeren Zeitraum verfolgen möchte und sich für das Verkehrsaufkommen auf seiner Website interessiert, könnte es die Daten des Website-Verkehrs manipulieren, um zu diesen Ergebnissen zu gelangen.
#3. Reduziert sinnlose Daten
Daten können gelegentlich ungenau sein oder keine aufschlussreichen Informationen bieten. Unternehmen können auch ungenaue Daten bereinigen und nicht hilfreiche Datenerkenntnisse entfernen, indem sie Datenmanipulationen nutzen, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Datenmanipulation Excel
Berechnungen und Funktionen Excel umfasst einige grundlegende mathematische Operationen, darunter Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division. Diese müssen Sie unbedingt nutzen können Excel Funktionen.
Wenn Sie dieselbe Gleichung in mehreren Zellen in Excel verwenden, ist die Funktion zum automatischen Ausfüllen hilfreich. Das erneute Eingeben der Formel ist eine Möglichkeit, dies zu tun. Umgekehrt besteht ein anderer Ansatz darin, den Cursor von der unteren rechten Ecke der Zelle nach unten zu bewegen. Es hilft Ihnen dabei, dieselbe Formel gleichzeitig auf mehrere Zeilen anzuwenden.
- Sortieren und Filtern – Die Sortier- und Filterfunktionen von Excel können Benutzern bei der Excel-Manipulation und Datenanalyse helfen.
- Beseitigung von Duplikaten: Während des Datenerfassungs- und Integrationsprozesses werden wahrscheinlich einige Daten dupliziert. Mit der Excel-Funktion „Duplikat löschen“ können Sie doppelte Tabelleneinträge bei der Bearbeitung von Excel-Daten entfernen.
- Excel ermöglicht das häufige Hinzufügen und Entfernen von Spalten und Zeilen. Für die Datenorganisation ist es häufig erforderlich, mehrere Datenblätter zu integrieren, aufzuteilen oder zu kombinieren.
- Das Löschen ist hilfreich, da es Licht auf Probleme werfen kann, an die Sie nicht gedacht haben. Durch das Entfernen unwichtiger Daten können Sie Ihren Fokus auf einen bestimmten Datensatz beschränken. Eine der weniger beliebten Methoden zur Datenmanipulation ist das Pivotieren, aber es ist dennoch etwas, über das Sie Bescheid wissen sollten.
- Änderungen an Datentypen wirken sich nur auf die aktuell angezeigten Daten aus, bei denen es sich fast immer um Text oder Zahlen handelt. Sie können Ihre Ansicht so ändern, dass nur Textdaten angezeigt werden, wenn Sie beispielsweise nur Namen sehen möchten, oder Sie können bei der Anzeige von Finanzdaten nur Text anzeigen. Die Möglichkeit, Text, Zahlen, Datumsangaben, Uhrzeiten, Logik und Objekte/Einbettungen anzuzeigen, wird verbessert, sobald Sie zwischen diesen beiden Typen wählen.
Andere Aktivitäten zur Excel-Datenmanipulation
- Sie können Spalten und Zeilen verschieben oder wechseln, indem Sie die weniger beliebte Datenmanipulationstechnik des Transponierens verwenden. Normalerweise werden Sie diese Methode nicht verwenden, es sei denn, Sie müssen nur geringfügige Änderungen an Ihren Daten vornehmen.
- Wenn Sie mit Daten aus verschiedenen Quellen arbeiten, können Sie die Funktion zum Einfügen von Spalten und Zeilen verwenden. Durch einfaches Hinzufügen der relevanten Spalten und Zeilen können Sie relevantere Daten einbeziehen, da Sie wahrscheinlich nicht alles in einem Datensatz kombinieren müssen.
- Die Möglichkeit, neue Spalten und Zeilen hinzuzufügen, ist genau das, wonach es sich anhört. Diese Zellen könnten neue Informationen aus anderen Datenquellen oder Daten enthalten, die jemand bereits hat, aber nicht aufgezeichnet hat.
- Beim Überprüfen von Daten ist es einfacher, schnell zu bestimmen, was Sie sehen, wenn Spalten und Zeilen Namen haben. Sie haben wahrscheinlich schon mit Datensätzen zu tun gehabt, bei denen diese Komponenten verdeckt waren, sodass die Daten nahezu unbrauchbar waren.
Datenmanipulierungssprache
Um diese Änderungen vorzunehmen, ist möglicherweise eine Interaktion mit dem Datenbankprogramm erforderlich, um sicherzustellen, dass Unternehmen beim Organisieren der Datenbank keine Daten verlieren. Benutzer können mithilfe von Datenmanipulationssprachenoperationen, die Benutzeranforderungen verarbeiten, auf die in Datenbanken gespeicherten Daten zugreifen und diese ändern. Das Einfügen, Aktualisieren und Abrufen von Daten gehören zu den Aufgaben, die Unternehmen häufig ausführen.
Einige typische Befehle der Datenmanipulationssprache für die Datenmanipulation sind unten aufgeführt:
- Mit dem Befehl „Auswählen“ können Sie die Datenbankeinträge auswählen, deren Daten Sie ändern möchten. Es weist die Datenbank konkret an, welche Daten ausgewählt werden sollen und wo diese gespeichert werden sollen.
- Update: Mit diesem Befehl können Sie Änderungen an Daten vornehmen, die bereits in der Datenbank vorhanden sind. Insbesondere kann es mit der Datenbank kommunizieren, um ihr mitzuteilen, welche Informationen aktualisiert werden müssen, wo neue Informationen eingegeben werden müssen und ob Datensätze nacheinander oder alle auf einmal hinzugefügt werden sollen.
- Einfügen: Mit diesem Befehl können Sie Daten innerhalb der Datenbank verschieben. Genauer gesagt informiert es die Datenbank über den aktuellen Speicherort der Daten und den neuen Speicherort, an den sie übertragen werden müssen.
- Löschen: Mit diesem Befehl können Sie Daten aus der Datenbank löschen. Es weist die Datenbank konkret an, welche Daten gelöscht werden sollen und wo sie gespeichert werden sollen.
- Structured Query Language oder SQL ist eine der beliebtesten Datenbanksprachen zur Datenbearbeitung.
Warum ist Datenmanipulation wichtig?
# 1. Organisation
Dank der Datenmanipulation können Unternehmen Daten einfacher organisieren und analysieren. Es ermöglicht ihnen, wichtige Geschäftsvorgänge wie Trendanalysen, Verbraucherverhaltensforschung usw. durchzuführen Finanzdaten Analyse.
#2. Konsistenz
Durch die Datenmanipulation bleibt auch die Konsistenz zwischen den aus verschiedenen Quellen erfassten Daten erhalten, sodass Unternehmen eine einheitliche Ansicht erhalten, die ihnen dabei hilft, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
#3. Benutzerfreundlichkeit
Benutzer können Daten auch durch Datenmanipulation bereinigen und organisieren, was die Verwendung erleichtert. Datenmanipulation, insbesondere im Rahmen der Finanzdatenanalyse, ermöglicht Unternehmen das Verständnis historischer Daten und hilft bei der Erstellung von Zukunftsprognosen.
#4. Reinigung
Durch Datenmanipulation ist es möglich, wichtige Informationen zu behalten und gleichzeitig irrelevante Daten zu entfernen. Unternehmen können außerdem ihre Daten organisieren, irrelevante Variablen heraustrennen und sogar eliminieren und sich auf die benötigten Informationen konzentrieren.
Datenmanipulationstools
Datenbearbeitungstools ermöglichen das Ordnen, Reorganisieren und Verschieben von Daten unter Beibehaltung der grundlegenden Eigenschaften der Daten. Unabhängig davon, ob die Informationen abgetastet werden oder ein neues Analysemodell gefüttert und trainiert wird, werden die Daten entsprechend den Anforderungen angepasst. Tools zur Datenbearbeitung versuchen, die Beziehungen zwischen Datenelementen und nicht die Daten selbst zu ändern. Unternehmen können diese Tools für eine Vielzahl von Aufgaben verwenden, beispielsweise zum Filtern von Zeilen und Spalten und zum Klassifizieren von Daten sowie zum Durchführen von Regressionsanalysen und zum Bearbeiten von Zeichenfolgen.
#1. Tableau
Salesforce hat Tableau erstellt, ein Tool zum Bearbeiten von Daten, das eine Verbindung zu jeder Datenbank herstellen kann. Der Business-Intelligence-Bereich nutzt es am häufigsten und ermöglicht die einfache Konvertierung von Rohdaten in jedes für Benutzer verständliche Format. Obwohl es in erster Linie als Reporting-Tool bezeichnet wird, wird es auch in anderen Zusammenhängen verwendet. Datenexploration, Visualisierungund Berichtserstellung sind für dieselben Daten von Vorteil. Da es über Datenkonnektoren oder Parser für viele verschiedene Quellen verfügt, die Daten enthalten oder speichern, kann es heterogene Daten verwalten.
#2. Excel
Mithilfe von Excel können Benutzer Daten verwalten und eine Vielzahl von Aufgaben automatisieren. Mit Excel können Sie viele Daten erfassen, die Sie auch in Zeilen und Spalten anordnen können. Daten können mit Buchstaben, Zahlen, Grafiken, Diagrammen und Bildern eingegeben werden. Die Daten können über eine Excel-Anwendung hinzugefügt, entfernt, geändert, verknüpft und verschoben werden.
#3. MESSER
KNIME, oder Konstanz Information Miner, ist ein Datenmanipulationstool, das verschiedene Komponenten für maschinelles Lernen und Data Mining mithilfe von Lego integriert Analyse Konzept des modularen Datenpipelinings. Es verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche und nutzt JDBC, um die Zusammenstellung von Knoten zur Zusammenführung verschiedener Datenquellen zu ermöglichen.
#4. Apache Spark
Mit Apache Spark ist eine schnelle Datenmanipulation möglich. Sein Hauptmerkmal ist das Memory-Cluster-Computing, das die Verarbeitung der Anwendung beschleunigt. Spark verursacht mehrere Betriebskosten, darunter Stapelverarbeitung, iterative Algorithmen, Gruppenabfragen und Streaming.
#5. SAS
Statistical Analysis System ist der Name des Unternehmens und bietet SAS-Business-Intelligence- und Analyselösungen an. Entwickelt vom SAS Institute. das am häufigsten zur Datenmanipulation verwendete Tool. Die umfangreiche Sammlung von Algorithmen und Funktionen für maschinelles Lernen (Bereinigung, Transformation, Vorverarbeitung und Filterung) ermöglicht es Benutzern, prädiktive Analysen zu erstellen und bereitzustellen. Es hat eine Vielzahl von Visualisierungen erheblich verbessert, darunter selbstorganisierende Karten, Streumetriken und dreidimensionale Diagramme. Es verwendet XML zur Beschreibung der Baummodellierung und enthält einen flexiblen Dateioperator für Dateneingabe- und -ausgabedateiformate.
#6. TensorFlow
Eine beliebte Open-Source-Bibliothek, die von entwickelt wurde Google heißt TensorFlow. Sie werden von Unternehmen für numerische Berechnungen mit Datenflussdiagrammen eingesetzt. TensorFlow fördert nachdrücklich maschinelles und tiefes Lernen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Auf Python-basierten Plattformen können tiefe neuronale Netze verwendet werden, um Bilder zu erkennen, Wörter einzubetten, handgeschriebene Ziffern zu kategorisieren und verschiedene Sequenzmodelle zu erstellen.
#7. RapidMiner
Der Name stammt von dem Unternehmen, das das Datenmanipulationstool RapidMiner entwickelt hat. Die zum Schreiben verwendete Sprache ist Java. Vorausschauende AnalyseGeschäftsanwendungen, akademische und Forschungszwecke sowie andere Zwecke können mit dem Fast Miner durchgeführt werden. Es folgt dem Vorlagen-Framework, was die Bereitstellung beschleunigt. Dies beschleunigt nicht nur die Bereitstellung, sondern verringert auch die Fehlerquote bei der Transformation.
Was sind Datenmanipulationstechniken?
Bei der Datenmanipulation geht es darum, eine Datensammlung so zu organisieren, dass sie besser organisiert und einfacher zu verstehen ist. Bei der Datenmanipulation geht es darum, eine Datensammlung so zu organisieren, dass sie besser organisiert und einfacher zu verstehen ist.
Wofür wird Datenmanipulation verwendet?
Datenmanipulation ist für expandierende Organisationen und Unternehmen von entscheidender Bedeutung. An den Rohdaten müssen Anpassungen vorgenommen werden, um sie effektiv für Trendanalysen, Kundenverhaltensanalysen, Produktivitätssteigerungen, Kostensenkungen usw. nutzen zu können.
Was ist Datenmanipulation vs. Datenänderung?
Bei der Datenmanipulation geht es darum, die Daten so anzuordnen, dass sie leichter verständlich sind, im Gegensatz zur Datenänderung, bei der die aktuellen Werte der Daten oder die Daten selbst geändert werden. Im Allgemeinen bezieht sich Datenmanipulation auf den Vorgang, Daten so anzuordnen, dass sie leichter lesbar oder präziser sind. Datenmodifikation hingegen bezieht sich auf den Vorgang der Änderung der tatsächlichen Werte der Daten.
Welche Geräte manipulieren Daten?
Die für die Datenbearbeitung verwendete Sprache heißt DML und ist normalerweise erforderlich. Die DML Programmiersprache ermöglicht die Änderung von Daten innerhalb eines Datenbankprogramms und ermöglicht so eine Datenreorganisation. Die Datenmanipulation umfasst häufig die folgenden Vorgänge: Aggregation
Was sind die drei Grundtypen von Datenmanipulationsanweisungen?
Anweisungen zur Datenmanipulation erfordern einige Rechenfähigkeiten und wenden Operationen an, um Daten zu ändern (manipulieren). Ein typischer Computer verfügt typischerweise über drei verschiedene Arten grundlegender Datenmanipulationsanweisungen.
- Rechenanweisungen.
- Logische und Bitmanipulationsanweisungen.
- Schichtanweisungen.
Zusammenfassung
Datenmanipulation ist ein Prozess, der Sie bei der Verwaltung Ihrer Daten unterstützen kann, damit Sie mit der Datenanalyse und Entscheidungsfindung beginnen können. Es kann für alles in Ihrem Unternehmen verwendet werden, funktioniert aber am besten, wenn Sie Zahlen verwenden, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Mit der Datenmanipulationssprache können Sie mit einem kommunizieren Datenbank auf eine Art und Weise, die von Grund auf so konzipiert wurde, dass sie verständlich ist und genaue Anweisungen gibt, was zu tun ist.
Ähnliche Artikel
- Cashflow-Prognose: Bedeutung, Methoden, Tools, Modelle (+ detaillierte Vorlagen)
- Projektmanagement-Tools Excel Free: Alles, was Sie wissen müssen, Typen und kostenlose Tools zur Verwendung
Bibliographie
