Para organizar u organizar los datos de una manera que los haga más fáciles de entender, llamamos a este proceso "manipulación de datos". El lenguaje de manipulación de datos, también conocido como DML, normalmente se requiere para la manipulación de datos. Los datos se pueden modificar dentro de un programa de base de datos utilizando el lenguaje de codificación DML, que permite la reorganización de datos. Las herramientas para la manipulación de datos permiten manipular y modificar datos. Por lo tanto, excel es una buena herramienta de manipulación de datos para usar.
Manipulación de datos
La manipulación de datos implica organizar una colección de datos para que estén mejor organizados y sean más fáciles de entender. La banca, las ventas, el marketing, los bienes raíces, la contabilidad, las finanzas y la programación informática son solo algunas de las industrias que utilizan la manipulación de datos. Extraer datos, limpiarlos, crear una base de datos, filtrarlos según sus necesidades y analizarlos son todos los pasos de un proceso eficiente de manipulación de datos.
Cómo manipular datos de manera efectiva
La utilización de varios pasos es una de las estrategias de manipulación de datos más eficaces. Las siguientes son algunas acciones tácticas típicas que puede tomar al manipular datos:
#1. Cree una base de datos que contenga datos de varias fuentes
Crear una base de datos con información y datos de varias fuentes es un primer paso táctico común. Una base de datos incorporada o un programa automatizado son opciones que tiene para hacer esto. Si decide construir su base de datos, tiene la opción de usar Microsoft Excel, Google Data Studio u otras herramientas de modelado de datos.
#2. Limpie y reorganice el contenido de los datos.
Reorganizar y limpiar el contenido de los datos para que sea preciso y esté bien organizado es otro paso estratégico típico. El uso de software automatizado podría terminar esta tarea por usted. Esto puede incluir garantizar que todos los datos y análisis estén correctamente vinculados en patrones estructurados.
#3. Combine datos y elimine duplicaciones
Después de la organización de la base de datos, el siguiente paso táctico generalmente implica combinar sus datos para buscar duplicaciones. Esto puede ayudarlo a limpiar información duplicada y organizar aún más su base de datos. Además, esto podría implicar la combinación de datos en fórmulas para producir datos de nicho extensos para satisfacer las necesidades comerciales.
#4. Examine los datos para descubrir información relevante
El análisis completo de resultados de datos generalmente sirve como el paso táctico final para descubrir datos útiles. Las tendencias en el gasto de los consumidores, los conocimientos comerciales o el compromiso con las marcas digitales son algunos ejemplos de estos datos útiles. Los datos pertinentes que descubren y examinan también pueden diferir según los requisitos de cada empresa.
Beneficios de la manipulación de datos
La manipulación de datos potencia el crecimiento de empresas y organizaciones. Facilita la organización estructurada de datos primarios, que es esencial para aumentar la productividad, detectar tendencias, reducir costos y analizar el comportamiento del cliente. Los datos coherentes y bien organizados permiten a las empresas manipular sus datos porque les da acceso a bases de datos organizadas. Al agrupar datos similares, la categorización permite a las empresas organizar su información y puede facilitar la búsqueda de información.
#1. Acceso a datos detallados del proyecto
Permite a las empresas guardar la información del proyecto y recuperarla más tarde si necesitan usarla como recurso al desarrollar un nuevo proyecto o decidir sobre los objetivos comerciales. Al evaluar las finanzas y determinar si las ganancias están aumentando, las empresas también pueden consultar sus datos anteriores.
# 2. Información Adicional
Las empresas pueden modificar sus hallazgos para ofrecer conocimientos particulares. Si una empresa quisiera realizar un seguimiento de los visitantes a lo largo del tiempo y estuviera interesada en el volumen de tráfico de su sitio web, podría manipular los datos del tráfico del sitio web para llegar a esos resultados.
#3. Reduce los datos sin sentido
En ocasiones, los datos pueden ser inexactos o no ofrecer información perspicaz. Las empresas también pueden limpiar datos inexactos y eliminar conocimientos de datos inútiles mediante la manipulación de datos para producir resultados precisos.
Excel de manipulación de datos
Cálculos y funciones Excel incluye algunas operaciones matemáticas fundamentales, como sumas, restas, multiplicaciones y divisiones. Debe ser capaz de utilizar estos elementos esenciales Excel características.
Cuando se usa la misma ecuación en varias celdas en Excel, la función de autocompletar es útil. Volver a escribir la fórmula es un método para hacerlo. Por el contrario, un enfoque diferente es mover el cursor hacia abajo desde la esquina inferior derecha de la celda. Le ayudará a aplicar la misma fórmula a varias filas a la vez.
- Ordenar y filtrar: las funciones de clasificación y filtrado de Excel pueden ayudar a los usuarios en la manipulación de Excel y el análisis de datos.
- Eliminación de duplicados: es probable que algunos datos se dupliquen durante el proceso de recopilación e integración de datos. La función Eliminar duplicados de Excel le permite deshacerse de las entradas de hojas de cálculo duplicadas en la manipulación de datos de Excel.
- Excel permite la adición y eliminación frecuente de columnas y filas. Con frecuencia es necesario integrar, dividir o combinar varias hojas de datos para la organización de datos.
- Eliminar es útil porque puede arrojar luz sobre problemas en los que no había pensado. Al eliminar datos sin importancia, puede limitar su enfoque a un conjunto de datos específico. Una de las formas menos populares de manipular datos es pivotar, pero aún así es algo que debe conocer.
- Los cambios en los tipos de datos solo afectan los datos que se muestran actualmente, que casi siempre son texto o números. Puede cambiar su vista para mostrar solo datos de texto, por ejemplo, si solo desea ver nombres, o solo puede ver texto cuando ve datos financieros. La capacidad de mostrar texto, números, fechas, horas, lógica y objetos/incrustaciones mejora una vez que elige entre estos dos tipos.
Otras actividades de manipulación de datos de Excel
- Puede mover o cambiar columnas y filas utilizando la técnica de manipulación de datos menos popular de transposición. Por lo general, no utilizará este método a menos que solo necesite realizar cambios menores en sus datos.
- Si está trabajando con datos de una variedad de fuentes, puede usar la función de inserción de columnas y filas. Simplemente agregar las columnas y filas pertinentes le permitirá incluir más datos pertinentes ya que probablemente no necesite combinar todo en un solo conjunto de datos.
- La capacidad de agregar nuevas columnas y filas es exactamente lo que parece. Estas celdas pueden contener información nueva de otras fuentes de datos o datos que alguien ya tiene pero no ha registrado.
- Al revisar los datos, es más sencillo determinar rápidamente lo que está viendo cuando las columnas y las filas tienen nombres. Probablemente haya tratado con conjuntos de datos en los que estos componentes estaban ocultos, lo que hacía que los datos fueran casi inútiles.
Lenguaje de manipulación de datos
Puede ser necesario interactuar con el programa de la base de datos para realizar estos cambios y garantizar que las empresas no pierdan ningún dato mientras organizan la base de datos. Los usuarios pueden acceder y modificar los datos que almacenan en las bases de datos utilizando operaciones de lenguaje de manipulación de datos, que manejan las solicitudes de los usuarios. La inserción de datos, la actualización y la recuperación de bases de datos son algunas de sus tareas que las empresas realizan con frecuencia.
A continuación se enumeran algunos comandos típicos del lenguaje de manipulación de datos para la manipulación de datos:
- El comando “Seleccionar” le permite elegir los registros de la base de datos cuyos datos desea modificar. Instruye específicamente a la base de datos sobre qué datos elegir y dónde ubicarlos.
- Actualizar: con este comando, puede realizar cambios en los datos que ya existen en la base de datos. En particular, puede comunicarse con la base de datos para indicarle qué información debe actualizarse, dónde ingresar nueva información y si agregar registros secuencialmente o todos a la vez.
- Insertar: puede mover datos dentro de la base de datos usando este comando. Más detalladamente, informa a la base de datos de la ubicación actual de los datos y la nueva ubicación a la que deben transferirse.
- Eliminar: puede eliminar datos de la base de datos usando este comando. Instruye específicamente a la base de datos sobre qué datos eliminar y dónde ubicarlos.
- El lenguaje de consulta estructurado, o SQL, es uno de los lenguajes de base de datos más populares para la manipulación de datos.
¿Por qué es importante la manipulación de datos?
# 1. Organización
Las organizaciones pueden organizar y analizar datos más fácilmente gracias a la manipulación de datos. Les permite llevar a cabo operaciones comerciales cruciales como análisis de tendencias, investigación del comportamiento del consumidor y Datos financieros análisis.
#2. Consistencia
La manipulación de datos también mantiene la coherencia entre los datos recopilados de diversas fuentes, lo que proporciona a las empresas una visión unificada que les ayuda a tomar decisiones mejores y más informadas.
#3. usabilidad
Los usuarios también pueden limpiar y organizar datos a través de la manipulación de datos, lo que facilita su uso. La manipulación de datos, particularmente en el contexto del análisis de datos financieros, permite a las empresas comprender datos históricos y ayuda en la creación de pronósticos futuros.
#4. Limpieza
La manipulación de datos hace posible conservar información importante mientras se eliminan datos irrelevantes. Las empresas también pueden organizar sus datos, separar e incluso eliminar variables irrelevantes y concentrarse en la información que necesitan.
Herramientas de manipulación de datos
Las herramientas de manipulación de datos permiten ordenar, reorganizar y mover datos manteniendo las propiedades fundamentales de los datos. Ya sea que se esté muestreando la información o se esté alimentando y entrenando un nuevo modelo de análisis, los datos se ajustan según las necesidades. Las herramientas para manipular datos intentan alterar las relaciones entre los elementos de datos en lugar de los datos mismos. Las empresas pueden usar estas herramientas para una variedad de tareas, como filtrar filas y columnas y clasificar datos, así como realizar análisis de regresión y manipular cadenas.
#1. Cuadro
Salesforce creó Tableau, una herramienta para manipular datos que puede conectarse a cualquier base de datos. El sector de Business Intelligence es el que más lo utiliza y simplifica la conversión de datos sin procesar a cualquier formato que los usuarios puedan comprender. Aunque se la conoce principalmente como una herramienta de informes, también se utiliza en otros contextos. exploración de datos, visualización, y la preparación de informes son beneficiosos para los mismos datos. Debido a que tiene conectores de datos o analizadores para muchas fuentes diferentes que contienen o almacenan datos, puede administrar datos heterogéneos.
#2. Sobresalir
Usando Excel, los usuarios pueden administrar datos y automatizar una variedad de tareas. Puede recopilar una gran cantidad de datos utilizando Excel, que también puede organizar en filas y columnas. Los datos se pueden ingresar usando letras, números, gráficos, tablas e imágenes. Los datos se pueden agregar, eliminar, cambiar, vincular y mover utilizando una aplicación de Excel.
#3. cuchillo
KNIME, o Konstanz Information Miner, es una herramienta de manipulación de datos que integra varios componentes de aprendizaje automático y minería de datos utilizando el Lego de Análisis concepto de canalización de datos modular. Tiene una interfaz gráfica de usuario y utiliza JDBC para permitir el ensamblaje de nodos que fusionan varias fuentes de datos.
#4. chispa apache
La manipulación rápida de datos es posible con Apache Spark. La computación en clúster de memoria, que acelera el procesamiento de la aplicación, es su característica clave. Spark tiene varios costos operativos, incluido el procesamiento por lotes, algoritmos iterativos, consultas grupales y transmisión.
#5. S.A.S.
Statistical Analysis System es el nombre de la empresa y ofrece soluciones de análisis e inteligencia comercial de SAS. Desarrollado por el Instituto SAS. la herramienta más utilizada para la manipulación de datos. La amplia colección de algoritmos y funciones de aprendizaje automático (limpieza, transformación, preprocesamiento y filtrado) permite a los usuarios crear y ofrecer análisis predictivos. Ha mejorado significativamente una variedad de visualizaciones, incluidos mapas autoorganizados, métricas de dispersión y gráficos tridimensionales. Utiliza XML para describir el modelado de árboles e incluye un operador de archivos flexible para formatos de archivos de entrada y salida de datos.
#6. TensorFlow
Una popular biblioteca de código abierto que fue desarrollada por Google se llama TensorFlow. Son empleados por empresas para cálculos numéricos que involucran gráficos de flujo de datos. TensorFlow promueve firmemente el aprendizaje automático y profundo en la era de la inteligencia artificial. En las plataformas basadas en Python, las redes neuronales profundas se pueden usar para reconocer imágenes, incrustar palabras, categorizar dígitos escritos a mano y producir varios modelos de secuencia.
#7. Minero rápido
La empresa que creó la herramienta de manipulación de datos conocida como RapidMiner es de donde recibe su nombre. El lenguaje utilizado para escribirlo es Java. Análisis predictivo, las aplicaciones comerciales, los fines académicos y de investigación, así como otros fines, se pueden llevar a cabo utilizando el minero rápido. Sigue el marco de la plantilla, lo que acelera la entrega. No solo acelera la entrega, sino que también reduce los errores de transformación.
¿Qué son las técnicas de manipulación de datos?
La manipulación de datos implica organizar una colección de datos para que estén mejor organizados y sean más fáciles de entender. La manipulación de datos implica organizar una colección de datos para que estén mejor organizados y sean más fáciles de entender.
¿Para qué se utiliza la manipulación de datos?
La manipulación de datos es esencial para la expansión de organizaciones y negocios. Se deben hacer ajustes a los datos sin procesar para usarlos de manera efectiva para el análisis de tendencias, el análisis del comportamiento del cliente, la mejora de la productividad, la reducción de costos, etc.
¿Qué es la manipulación de datos frente a la modificación de datos?
La manipulación de datos implica organizar los datos de una manera que los haga más fáciles de entender, a diferencia de la modificación de datos, que implica alterar los valores actuales de los datos o los datos mismos. En general, la manipulación de datos se refiere al acto de organizar los datos para que sean más fáciles de leer o más precisos. La modificación de datos, por otro lado, se refiere al procedimiento de alterar los valores reales de los datos.
¿Qué dispositivos manipulan datos?
El lenguaje utilizado para la manipulación de datos se denomina DML y suele ser necesario. El LMD lenguaje de codificación permite la modificación de datos dentro de un programa de base de datos, lo que permite la reorganización de datos. La manipulación de datos implica con frecuencia las siguientes operaciones: Agregación
¿Cuáles son los tres tipos básicos de instrucciones de manipulación de datos?
Las instrucciones para la manipulación de datos utilizan algunas habilidades informáticas y aplican operaciones para cambiar (manipular) los datos. Una computadora típica suele tener tres tipos diferentes de instrucciones básicas de manipulación de datos.
- Instrucciones aritméticas.
- Instrucciones lógicas y de manipulación de bits.
- Instrucciones de cambio.
Conclusión
La manipulación de datos es un proceso que puede ayudarlo a administrar sus datos para que pueda comenzar el análisis de datos y la toma de decisiones. Se puede usar para cualquier cosa en su negocio, pero funciona mejor cuando se usan números para tomar decisiones comerciales. El lenguaje de manipulación de datos le permite comunicarse con un base de datos de una manera que fue diseñado desde cero para entender, dándole instrucciones exactas sobre qué hacer.
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Referencias
