Pour organiser ou arranger les données d'une manière qui facilite leur compréhension, nous appelons ce processus « manipulation des données ». Le langage de manipulation de données, également connu sous le nom de DML, est généralement requis pour la manipulation de données. Les données peuvent être modifiées dans un programme de base de données à l'aide du langage de codage DML, qui permet la réorganisation des données. Des outils de manipulation de données permettent de manipuler et de modifier des données. Par conséquent, Excel est un bon outil de manipulation de données à utiliser.
Manipulation de données
La manipulation des données consiste à organiser une collection de données afin qu'elle soit mieux organisée et plus simple à comprendre. La banque, les ventes, le marketing, l'immobilier, la comptabilité, la finance et la programmation informatique ne sont que quelques-unes des industries qui utilisent la manipulation de données. Extraire des données, les nettoyer, créer une base de données, les filtrer selon vos besoins et les analyser sont autant d'étapes d'un processus efficace de manipulation des données.
Comment manipuler efficacement les données
L'utilisation de plusieurs étapes est l'une des stratégies de manipulation de données les plus efficaces. Voici quelques actions tactiques typiques que vous pourriez entreprendre lors de la manipulation de données :
#1. Créer une base de données contenant des données provenant de diverses sources
La création d'une base de données avec des informations et des données provenant de diverses sources est une première étape tactique courante. Une base de données intégrée ou un programme automatisé sont les deux options dont vous disposez pour ce faire. Si vous décidez de construire votre base de données, vous avez le choix d'utiliser Microsoft Excel, Google Data Studio ou d'autres outils de modélisation de données.
#2. Nettoyer et réorganiser le contenu des données.
La réorganisation et le nettoyage du contenu des données pour le rendre précis et bien organisé est une autre étape stratégique typique. L'utilisation d'un logiciel automatisé pourrait terminer cette tâche pour vous. Cela peut inclure de s'assurer que toutes les données et analyses sont correctement liées dans des modèles structurés.
#3. Combinez les données et éliminez les doublons
Après l'organisation de la base de données, la prochaine étape tactique consiste généralement à combiner vos données pour rechercher les doublons. Cela peut vous aider à nettoyer les informations en double et à mieux organiser votre base de données. De plus, cela peut impliquer le mélange de données dans des formules pour produire des données de niche étendues pour répondre aux besoins de l'entreprise.
#4. Examiner les données pour découvrir des informations pertinentes
L'analyse complète des résultats des données sert généralement d'étape tactique finale pour découvrir des données utiles. Les tendances des dépenses de consommation, les informations commerciales ou l'engagement avec les marques numériques sont quelques exemples de ces données utiles. Les données pertinentes qu'ils découvrent et examinent peuvent également différer en fonction des exigences de chaque entreprise.
Avantages de la manipulation de données
La manipulation des données améliore la croissance des entreprises et des organisations. Il facilite l'organisation structurée des données primaires, ce qui est essentiel pour augmenter la productivité, repérer les tendances, réduire les coûts et analyser le comportement des clients. Des données cohérentes et bien organisées permettent aux entreprises de manipuler leurs données car elles leur donnent accès à des bases de données organisées. En regroupant des données similaires, la catégorisation permet aux entreprises d'organiser leurs informations et peut faciliter la recherche d'informations.
#1. Accès à des données de projet pertinentes
Il permet aux entreprises d'enregistrer les informations du projet et de les récupérer ultérieurement si elles ont besoin de les utiliser comme ressource lors du développement d'un nouveau projet ou de la définition d'objectifs commerciaux. Lors de l'évaluation des finances et de la détermination de l'augmentation des bénéfices, les entreprises peuvent également se référer à leurs données antérieures.
#2. Informations Complémentaires
Les entreprises peuvent modifier leurs conclusions pour offrir des informations particulières. Si une entreprise souhaitait suivre les visiteurs au fil du temps et était intéressée par le volume de trafic sur son site Web, elle pourrait manipuler les données de trafic du site Web pour arriver à ces résultats.
#3. Réduit les données inutiles
Les données peuvent parfois être inexactes ou ne pas offrir d'informations pertinentes. Les entreprises peuvent également nettoyer les données inexactes et supprimer les informations de données inutiles en utilisant la manipulation des données pour produire des résultats précis.
Manipulation de données Excel
Calculs et fonctions Excel comprend certaines opérations mathématiques fondamentales, notamment l'addition, la soustraction, la multiplication et la division. Vous devez être capable d'utiliser ces éléments essentiels Excel caractéristiques.
Lorsque vous utilisez la même équation dans plusieurs cellules dans Excel, la fonction de remplissage automatique est utile. Retaper la formule est une méthode pour le faire. Inversement, une approche différente consiste à déplacer le curseur vers le bas à partir du coin inférieur droit de la cellule. Il vous aidera à appliquer la même formule à plusieurs lignes à la fois.
- Trier et filtrer - Les fonctionnalités de tri et de filtrage d'Excel peuvent aider les utilisateurs dans la manipulation d'Excel et l'analyse des données.
- Élimination des doublons : certaines données seront probablement dupliquées pendant le processus de collecte et d'intégration des données. La fonctionnalité Supprimer les doublons d'Excel vous permet de vous débarrasser des entrées de feuille de calcul en double lors de la manipulation de données Excel.
- Excel permet l'ajout et la suppression fréquents de colonnes et de lignes. Il est souvent nécessaire d'intégrer, de diviser ou de combiner plusieurs feuilles de données pour l'organisation des données.
- La suppression est utile car elle peut faire la lumière sur des problèmes auxquels vous n'aviez pas pensé. En supprimant les données sans importance, vous pouvez vous concentrer sur un ensemble de données spécifique. L'un des moyens les moins populaires de manipuler les données est le pivotement, mais c'est toujours quelque chose que vous devez savoir.
- Les changements de types de données n'affectent que les données actuellement affichées, qui sont presque toujours du texte ou des nombres. Vous pouvez modifier votre vue pour n'afficher que des données textuelles, par exemple, si vous ne souhaitez voir que des noms, ou vous ne pouvez afficher que du texte lorsque vous consultez des données financières. La possibilité d'afficher du texte, des nombres, des dates, des heures, de la logique et des objets/incorporations est améliorée une fois que vous avez choisi entre ces deux types.
Autres activités de manipulation de données Excel
- Vous pouvez déplacer ou permuter des colonnes et des lignes en utilisant la technique de manipulation de données moins populaire de transposition. Vous n'utiliserez généralement pas cette méthode à moins que vous ne deviez apporter que des modifications mineures à vos données.
- Si vous travaillez avec des données provenant de diverses sources, vous pouvez utiliser la fonctionnalité d'insertion de colonnes et de lignes. Le simple fait d'ajouter les colonnes et les lignes pertinentes vous permettra d'inclure des données plus pertinentes puisque vous n'avez probablement pas besoin de tout combiner en un seul ensemble de données.
- La possibilité d'ajouter de nouvelles colonnes et lignes est exactement ce que cela ressemble. Ces cellules peuvent contenir de nouvelles informations provenant d'autres sources de données ou des données que quelqu'un possède déjà mais n'a pas enregistrées.
- Lors de l'examen des données, il est plus simple de déterminer rapidement ce que vous regardez lorsque les colonnes et les lignes ont des noms. Vous avez probablement traité des ensembles de données où ces composants étaient obscurcis, rendant les données pratiquement inutiles.
Langage de manipulation des données
Il peut être nécessaire d'interagir avec le programme de base de données pour effectuer ces modifications afin de garantir que les entreprises ne perdront aucune donnée lors de l'organisation de la base de données. Les utilisateurs peuvent accéder et modifier les données qu'ils stockent dans des bases de données à l'aide d'opérations de langage de manipulation de données, qui gèrent les demandes des utilisateurs. L'insertion de données, la mise à jour et la récupération de bases de données font partie de ses tâches que les entreprises effectuent fréquemment.
Certaines commandes typiques du langage de manipulation de données pour la manipulation de données sont répertoriées ci-dessous :
- La commande « Sélectionner » vous permet de choisir les enregistrements de la base dont vous souhaitez modifier les données. Il indique spécifiquement à la base de données quelles données choisir et où les localiser.
- Mettre à jour : à l'aide de cette commande, vous pouvez apporter des modifications aux données qui existent déjà dans la base de données. En particulier, il peut communiquer avec la base de données pour lui indiquer quelles informations doivent être mises à jour, où saisir de nouvelles informations et s'il faut ajouter des enregistrements de manière séquentielle ou tous à la fois.
- Insérer : vous pouvez déplacer des données dans la base de données à l'aide de cette commande. Plus en détail, il informe la base de données de l'emplacement actuel des données et du nouvel emplacement vers lequel elles doivent être transférées.
- Supprimer : vous pouvez supprimer des données de la base de données à l'aide de cette commande. Il indique spécifiquement à la base de données quelles données supprimer et où les localiser.
- Le langage de requête structuré, ou SQL, est l'un des langages de base de données les plus populaires pour la manipulation de données.
Pourquoi la manipulation des données est-elle importante
# 1. Organisation
Les organisations peuvent organiser et analyser les données plus facilement grâce à la manipulation des données. Il leur permet d'effectuer des opérations commerciales cruciales telles que l'analyse des tendances, la recherche sur le comportement des consommateurs et données financières analyse.
#2. Cohérence
La manipulation des données maintient également la cohérence entre les données recueillies auprès de diverses sources, offrant aux entreprises une vue unifiée qui les aide à prendre de meilleures décisions plus éclairées.
#3. Convivialité
Les utilisateurs peuvent également nettoyer et organiser les données grâce à la manipulation des données, ce qui facilite leur utilisation. La manipulation des données, en particulier dans le contexte de l'analyse des données financières, permet aux entreprises de comprendre les données historiques et aide à la création de prévisions futures.
#4. Nettoyage
La manipulation des données permet de conserver des informations importantes tout en supprimant les données non pertinentes. Les entreprises peuvent également organiser leurs données, séparer voire éliminer les variables non pertinentes et se concentrer sur les informations dont elles ont besoin.
Outils de manipulation de données
Les outils de manipulation de données permettent le classement, la réorganisation et le déplacement des données tout en conservant les propriétés fondamentales des données. Que les informations soient échantillonnées ou qu'un nouveau modèle d'analyse soit alimenté et formé, les données sont ajustées en fonction des besoins. Les outils de manipulation des données tentent de modifier les relations entre les éléments de données plutôt que les données elles-mêmes. Les entreprises peuvent utiliser ces outils pour diverses tâches, telles que le filtrage des lignes et des colonnes et la classification des données, ainsi que la réalisation d'analyses de régression et la manipulation de chaînes.
#dix. Tableau
Salesforce a créé Tableau, un outil de manipulation de données qui peut se connecter à n'importe quelle base de données. Le secteur de la Business Intelligence l'utilise le plus, et il simplifie la conversion des données brutes dans n'importe quel format que les utilisateurs peuvent comprendre. Bien qu'il soit principalement considéré comme un outil de reporting, il est également utilisé dans d'autres contextes. Exploration de données, visualisation, et la préparation du rapport sont bénéfiques pour les mêmes données. Parce qu'il dispose de connecteurs de données ou d'analyseurs pour de nombreuses sources différentes qui contiennent ou stockent des données, il peut gérer des données hétérogènes.
#2. Exceller
À l'aide d'Excel, les utilisateurs peuvent gérer les données et automatiser diverses tâches. Vous pouvez collecter de nombreuses données à l'aide d'Excel, que vous pouvez également organiser en lignes et en colonnes. Les données peuvent être saisies à l'aide de lettres, de chiffres, de graphiques, de tableaux et d'images. Les données peuvent être ajoutées, supprimées, modifiées, liées et déplacées à l'aide d'une application Excel.
#3. KNIME
KNIME, ou Konstanz Information Miner, est un outil de manipulation de données qui intègre divers composants d'apprentissage automatique et d'exploration de données utilisant le Lego de Analytique concept de pipeline de données modulaire. Il dispose d'une interface utilisateur graphique et utilise JDBC pour permettre l'assemblage de nœuds fusionnant diverses sources de données.
#4. Apache Étincelle
Une manipulation rapide des données est possible avec Apache Spark. Le calcul du cluster mémoire, qui accélère le traitement de l'application, est sa principale caractéristique. Spark a plusieurs coûts d'exploitation, notamment le traitement par lots, les algorithmes itératifs, les requêtes de groupe et le streaming.
#5. SAS
Le système d'analyse statistique est le nom de l'entreprise et propose des solutions d'intelligence d'affaires et d'analyse SAS. Développé par l'Institut SAS. l'outil le plus fréquemment utilisé pour la manipulation des données. La vaste collection d'algorithmes et de fonctions d'apprentissage automatique (nettoyage, transformation, prétraitement et filtrage) permet aux utilisateurs de créer et de fournir une analyse prédictive. Il a considérablement amélioré une variété de visualisations, y compris les cartes auto-organisées, les métriques de dispersion et les graphiques en trois dimensions. Il utilise XML pour décrire la modélisation arborescente et inclut un opérateur de fichier flexible pour les formats de fichier d'entrée et de sortie de données.
#6. TensorFlow
Une bibliothèque open source populaire développée par Google s'appelle TensorFlow. Ils sont employés par les entreprises pour des calculs numériques impliquant des graphes de flux de données. TensorFlow promeut fortement l'apprentissage automatique et profond à l'ère de l'intelligence artificielle. Sur les plates-formes basées sur Python, les réseaux de neurones profonds peuvent être utilisés pour reconnaître des images, intégrer des mots, catégoriser des chiffres manuscrits et produire divers modèles de séquence.
#7. RapidMiner
La société qui a créé l'outil de manipulation de données connu sous le nom de RapidMiner est à l'origine de son nom. Le langage utilisé pour l'écrire est Java. Analyse prédictive, les applications commerciales, les objectifs universitaires et de recherche, ainsi que d'autres objectifs, peuvent tous être réalisés à l'aide du mineur rapide. Il suit le cadre du modèle, ce qui accélère la livraison. Cela accélère non seulement la livraison, mais réduit également les erreurs de transformation.
Que sont les techniques de manipulation de données ?
La manipulation des données consiste à organiser une collection de données afin qu'elle soit mieux organisée et plus simple à comprendre. La manipulation des données consiste à organiser une collection de données afin qu'elle soit mieux organisée et plus simple à comprendre.
À quoi sert la manipulation de données ?
La manipulation des données est essentielle pour l'expansion des organisations et des entreprises. Des ajustements doivent être apportés aux données brutes pour les utiliser efficacement pour l'analyse des tendances, l'analyse du comportement des clients, l'amélioration de la productivité, la réduction des coûts, etc.
Qu'est-ce que la manipulation de données vs la modification de données ?
La manipulation des données consiste à organiser les données d'une manière qui les rend plus simples à comprendre, par opposition à la modification des données, qui consiste à modifier les valeurs actuelles des données ou les données elles-mêmes. En général, la manipulation de données fait référence à l'acte d'arranger les données pour les rendre plus faciles à lire ou plus précises. La modification des données, quant à elle, fait référence à la procédure de modification des valeurs réelles des données.
Quels appareils manipulent les données ?
Le langage utilisé pour la manipulation des données est appelé DML, et il est généralement nécessaire. La DML langage de codage permet la modification des données dans un programme de base de données, permettant la réorganisation des données. La manipulation des données implique fréquemment les opérations suivantes : Agrégation
Quels sont les trois types de base d'instructions de manipulation de données ?
Les instructions de manipulation de données utilisent certaines compétences informatiques et appliquent des opérations pour modifier (manipuler) les données. Un ordinateur typique aura généralement trois types différents d'instructions de manipulation de données de base.
- Consignes arithmétiques.
- Instructions logiques et de manipulation de bits.
- Instructions de décalage.
Conclusion
La manipulation des données est un processus qui peut vous aider à gérer vos données afin que vous puissiez commencer l'analyse des données et la prise de décision. Il peut être utilisé pour n'importe quoi dans votre entreprise, mais il fonctionne mieux lorsque vous utilisez des chiffres pour prendre des décisions commerciales. Le langage de manipulation de données vous permet de communiquer avec un base de données d'une manière qu'il a été conçu dès le départ pour comprendre, en lui donnant des instructions précises sur ce qu'il faut faire.
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Bibliographie
