データを理解しやすい方法で整理または配置することを、私たちは「データ操作」と呼びます。 データ操作には通常、DML とも呼ばれるデータ操作言語が必要です。 データは、データの再編成を可能にする DML コーディング言語を使用してデータベース プログラム内で変更できます。 データ操作用のツールを使用すると、データの処理と変更が可能になります。 したがって、Excel は使用するのに適したデータ操作ツールです。
データ操作
データ操作には、データのコレクションを整理して、より適切に整理し、理解しやすくすることが含まれます。 銀行、販売、マーケティング、不動産、会計、金融、コンピューター プログラミングなどは、データ操作を使用する業界のほんの一部です。 データの抽出、クリーニング、データベースの作成、ニーズに応じたフィルタリング、分析はすべて、効率的なデータ操作プロセスのステップです。
データを効果的に操作する方法
複数のステップを利用することは、最も効果的なデータ操作戦略の XNUMX つです。 以下は、データを操作するときに実行できる典型的な戦術的なアクションの一部です。
#1. さまざまなソースからのデータを含むデータベースを構築する
さまざまなソースからの情報とデータを含むデータベースを作成することは、一般的な最初の戦術ステップです。 組み込みデータベースまたは自動プログラムは、どちらもこれを行うためのオプションです。 データベースを構築する場合は、次のいずれかを選択できます。 Microsoft エクセル、Google データスタジオ、またはその他のデータ モデリング ツール。
#2. データのコンテンツをクリーンアップして再編成します。
データ コンテンツを再編成およびクリーニングして正確かつ適切に整理することも、典型的な戦略的ステップです。 自動ソフトウェアを使用すると、このタスクを自動的に完了できます。 これには、すべてのデータと分析が構造化パターンで正しくリンクされていることを確認することが含まれます。
#3. データを結合して重複を排除する
データベースの編成に続く次の戦術的なステップでは、通常、データを結合して重複を探すことが必要になります。 これは、重複した情報をクリーンアップし、データベースをさらに整理するのに役立ちます。 さらに、これには、ビジネス ニーズを満たす広範なニッチ データを生成するために数式内でデータをブレンドすることが必要になる場合があります。
#4. データを調べて関連情報を発見する
包括的なデータ結果分析は、通常、有用なデータを明らかにするための最終戦術ステップとして機能します。 この有用なデータの例としては、消費者支出の傾向、ビジネスに関する洞察、デジタル ブランドとの関わりなどが挙げられます。 発見および調査する関連データも、各企業の要件に応じて異なる場合があります。
データ操作の利点
データ操作はビジネスや組織の成長を促進します。 これにより、生産性の向上、傾向の特定、コストの削減、顧客行動の分析に不可欠な一次データの構造化された整理が容易になります。 データに一貫性があり、よく整理されていると、企業は整理されたデータベースにアクセスできるため、データを操作できます。 類似したデータをグループ化することで、企業は分類によって情報を整理し、情報検索を容易にすることができます。
#1. 洞察力に富んだプロジェクト データへのアクセス
これにより、企業はプロジェクト情報を保存し、新しいプロジェクトの開発時やビジネス目標の決定時にリソースとして使用する必要がある場合に後で取得できるようになります。 財務を評価し、利益が増加しているかどうかを判断する際、企業は以前のデータを参照することもあります。
＃2。 追加情報
企業は、特定の洞察を提供するために調査結果を変更できます。 企業が訪問者を長期にわたって追跡する必要があり、Web サイトへのトラフィック量に関心がある場合、その結果を得るために Web サイトのトラフィック データを操作する可能性があります。
#3. 無意味なデータを削減
データは場合によっては不正確である場合や、洞察に富んだ情報が得られない場合があります。 企業は、データ操作を使用して不正確なデータをクリーンアップし、役に立たないデータの洞察を削除して、正確な結果を生成することもできます。
データ操作 Excel
計算と関数 Excel には、加算、減算、乗算、除算などの基本的な数学演算がいくつか含まれています。 これらの重要な機能を使用できる必要があります Excel 機能。
Excel の複数のセルで同じ数式を使用する場合、自動入力機能が役立ちます。 数式を再入力するのも方法の XNUMX つです。 逆に、別のアプローチは、カーソルをセルの右下隅から下に移動することです。 同じ数式を複数の行に一度に適用するのに役立ちます。
- 並べ替えとフィルター – Excel の並べ替えとフィルター機能は、ユーザーによる Excel の操作とデータ分析に役立ちます。
- 重複の排除: データの収集と統合のプロセス中に、一部のデータが重複する可能性があります。 Excel の重複削除機能を使用すると、Excel データ操作で重複したスプレッドシート エントリを削除できます。
- Excel では、列と行を頻繁に追加および削除できます。 データを整理するために、複数のデータシートを統合、分割、または結合することが頻繁に必要になります。
- 削除すると、思いつかなかった問題が明らかになる可能性があるため、役立ちます。 重要でないデータを削除することで、特定のデータセットに焦点を絞ることができます。 データ操作のあまり一般的ではない方法の XNUMX つはピボットですが、それでも知っておくべきことです。
- データ型の変更は、現在表示されているデータ (ほとんどの場合、テキストまたは数値) にのみ影響します。 たとえば、名前だけを表示したい場合はテキスト データのみを表示するようにビューを変更したり、財務データを表示するときにテキストのみを表示したりすることができます。 これら XNUMX つのタイプのいずれかを選択すると、テキスト、数値、日付、時刻、ロジック、およびオブジェクト/埋め込みを表示する機能が向上します。
その他の Excel データ操作アクティビティ
- あまり一般的ではないデータ操作手法である転置を使用して、列と行を移動または切り替えることができます。 データに軽微な変更を加えるだけの場合を除き、通常はこの方法を使用しません。
- さまざまなソースからのデータを操作する場合は、列と行の挿入機能を使用することがあります。 すべてを XNUMX つのデータ セットに結合する必要はないため、関連する列と行を追加するだけで、より多くの関連データを含めることができます。
- 新しい列と行を追加する機能は、まさにそのとおりです。 これらのセルには、他のデータ ソースからの新しい情報、または誰かがすでに持っているが記録されていないデータが含まれている可能性があります。
- データを確認するとき、列と行に名前があると、何を見ているのかをすぐに判断するのが簡単になります。 おそらく、これらのコンポーネントが隠されてデータがほとんど役に立たないデータ セットを扱ったことがあるでしょう。
データ操作言語
企業がデータベースの整理中にデータを失わないようにするために、データベース プログラムと対話してこれらの変更を行うことが必要になる場合があります。 ユーザーは、ユーザーの要求を処理するデータ操作言語操作を使用して、データベースに保存されているデータにアクセスし、変更することができます。 データの挿入、更新、データベースの取得は、企業が頻繁に実行するタスクの一部です。
データ操作のためのいくつかの典型的なデータ操作言語コマンドを以下に示します。
- 「選択」コマンドを使用すると、データを変更するデータベース レコードを選択できます。 具体的には、どのデータを選択し、どこに配置するかをデータベースに指示します。
- 更新: このコマンドを使用すると、データベースにすでに存在するデータを変更できます。 特に、データベースと通信して、どの情報を更新する必要があるか、新しい情報をどこに入力するか、レコードを順次追加するか一度に追加するかを指示できます。
- 挿入: このコマンドを使用して、データベース内でデータを移動できます。 より詳細には、データの現在の場所と、データを転送する必要がある新しい場所をデータベースに通知します。
- 削除: このコマンドを使用してデータベースからデータを削除できます。 具体的には、削除するデータとその場所をデータベースに指示します。
- 構造化照会言語 (SQL) は、データ操作で最もよく使われるデータベース言語の XNUMX つです。
データ操作がなぜ重要なのか
＃1。 組織
データ操作のおかげで、組織はデータをより簡単に整理および分析できるようになります。 これにより、トレンド分析、消費者行動調査、 財務データ 解析。
＃2。 一貫性
また、データ操作により、さまざまなソースから収集されたデータ間の一貫性が維持され、より適切で知識に基づいた意思決定を支援する統一されたビューが企業に提供されます。
＃3。 使いやすさ
ユーザーはデータ操作を通じてデータをクリーンアップおよび整理することもできるため、使いやすくなります。 データ操作は、特に財務データ分析のコンテキストにおいて、企業が過去のデータを把握できるようになり、将来の予測の作成に役立ちます。
＃4。 クリーニング
データ操作により、重要な情報を保持しながら、無関係なデータを削除することが可能になります。 企業はデータを整理し、無関係な変数を分離したり削除したりして、必要な情報に集中することもできます。
データ操作ツール
データ操作ツールを使用すると、データの基本的なプロパティを維持しながら、データの順序付け、再編成、移動が可能になります。 情報がサンプリングされている場合でも、新しい分析モデルが供給されてトレーニングされている場合でも、データはニーズに応じて調整されます。 データを操作するツールは、データ自体ではなくデータ要素間の関係を変更しようとします。 企業はこれらのツールを、行や列のフィルタリング、データの分類、回帰分析の実行、文字列の操作など、さまざまなタスクに使用できます。
＃1。 Tableau
Salesforce あらゆるデータベースに接続できるデータ操作ツールである Tableau を作成しました。 ビジネス インテリジェンス部門で最もよく使用されており、生データをユーザーが理解できるあらゆる形式に簡単に変換できます。 主にレポート ツールとして参照されますが、他の状況でも使用されます。 データ探索、 可視化、レポートの作成は、同じデータに対して有益です。 データを保持または保存するさまざまなソース用のデータ コネクタまたはパーサーを備えているため、異種データを管理できます。
＃2。 Excel
Excel を使用すると、ユーザーはデータを管理し、さまざまなタスクを自動化できます。 Excel を使用すると大量のデータを収集でき、行や列に配置することもできます。 データは文字、数字、グラフ、チャート、画像を使用して入力できます。 Excel アプリケーションを使用して、データの追加、削除、変更、リンク、移動を行うことができます。
＃3。 KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) は、レゴを使用してさまざまな機械学習およびデータ マイニング コンポーネントを統合するデータ操作ツールです。 アナリティクス モジュラー データ パイプラインの概念。 グラフィカル ユーザー インターフェイスを備え、JDBC を利用してさまざまなデータ ソースを融合したノードの構築を可能にします。
#4。 アパッチスパーク
Apache Spark を使用すると、迅速なデータ操作が可能になります。 アプリケーションの処理を高速化するメモリ クラスター コンピューティングがその主要な機能です。 Spark には、バッチ処理、反復アルゴリズム、グループ クエリ、ストリーミングなど、いくつかの運用コストがかかります。
＃5。 SAS
Statistical Analysis System は会社の名前で、SAS のビジネス インテリジェンスおよび分析ソリューションを提供しています。 SAS インスティテュートによって開発されました。 データ操作に最も頻繁に使用されるツール。 機械学習 (クリーニング、変換、前処理、フィルタリング) アルゴリズムと関数の広範なコレクションにより、ユーザーは予測分析を作成して提供できます。 自己組織化マップ、散布メトリクス、XNUMX 次元グラフなど、さまざまな視覚化が大幅に改善されました。 XML を利用してツリー モデリングを記述し、データ入力および出力ファイル形式用の柔軟なファイル オペレーターが含まれています。
#6. TensorFlow
によって開発された人気のオープンソース ライブラリ でログイン は TensorFlow と呼ばれます。 これらは、データ フロー グラフを含む数値計算のために企業で使用されています。 TensorFlow は、人工知能の時代における機械学習と深層学習を強力に推進します。 Python ベースのプラットフォームでは、ディープ ニューラル ネットワークを使用して、画像の認識、単語の埋め込み、手書き数字の分類、およびさまざまなシーケンス モデルの生成を行うことができます。
＃7。 RapidMiner
RapidMiner という名前の由来は、RapidMiner として知られるデータ操作ツールを作成した会社にあります。 記述に使用される言語は Java です。 予測分析、ビジネス アプリケーション、学術および研究目的、その他の目的はすべて高速マイナーを使用して実行できます。 テンプレート フレームワークに従っており、配信が高速化されます。 配信が高速化されるだけでなく、変換エラーも軽減されます。
データ操作手法とは何ですか?
データ操作には、データのコレクションを整理して、より適切に整理し、理解しやすくすることが含まれます。 データ操作には、データのコレクションを整理して、より適切に整理し、理解しやすくすることが含まれます。
データ操作は何に使用されますか?
組織やビジネスを拡大するにはデータ操作が不可欠です。 傾向分析、顧客行動分析、生産性向上、コスト削減などに生データを効果的に使用するには、生データを調整する必要があります。
データ操作とデータ変更とは何ですか?
データ操作には、データの現在の値やデータ自体の変更を伴うデータ変更とは対照的に、理解しやすい方法でデータを配置することが含まれます。 一般に、データ操作とは、読みやすく、またはより正確になるようにデータを配置する行為を指します。 一方、データ変更とは、データの実際の値を変更する手順を指します。
データを操作するデバイスは何ですか?
データ操作に使用される言語は DML と呼ばれ、通常は必要です。 DML コーディング言語 データベース プログラム内でデータを変更できるため、データの再編成が可能になります。 データ操作には、次の操作が含まれることがよくあります。
データ操作命令の XNUMX つの基本タイプとは何ですか?
データ操作の手順では、いくつかの計算スキルを使用し、操作を適用してデータを変更 (操作) します。 一般的なコンピュータには、通常、XNUMX つの異なるタイプの基本的なデータ操作命令があります。
- 算術命令。
- 論理命令およびビット操作命令。
- シフト指示。
まとめ
データ操作は、データ分析と意思決定を開始できるように、データの管理を支援するプロセスです。 ビジネスのあらゆる用途に使用できますが、ビジネス上の意思決定に数値を使用する場合に最も効果的です。 データ操作言語を使用すると、 データベース 理解できるようにゼロから設計されており、何をすべきかについて正確な指示が与えられます。
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参考文献
