Para organizar ou dispor os dados de forma a torná-los mais fáceis de entender, chamamos esse processo de “manipulação de dados”. A linguagem de manipulação de dados, também conhecida como DML, é normalmente necessária para a manipulação de dados. Os dados podem ser modificados em um programa de banco de dados usando a linguagem de codificação DML, que permite a reorganização dos dados. Ferramentas para manipulação de dados possibilitam manipular e modificar dados. Portanto, o Excel é uma boa ferramenta de manipulação de dados para usar.
Manipulação de dados
A manipulação de dados envolve a organização de uma coleção de dados para que seja melhor organizado e mais simples de entender. Bancos, vendas, marketing, imóveis, contabilidade, finanças e programação de computadores são apenas alguns dos setores que usam manipulação de dados. Extrair dados, limpá-los, criar um banco de dados, filtrá-los de acordo com suas necessidades e analisá-los são etapas de um processo eficiente de manipulação de dados.
Como manipular dados de forma eficaz
Utilizar várias etapas é uma das estratégias de manipulação de dados mais eficazes. A seguir estão algumas ações táticas típicas que você pode tomar ao manipular dados:
#1. Crie um banco de dados contendo dados de várias fontes
Criar um banco de dados com informações e dados de várias fontes é um primeiro passo tático comum. Um banco de dados embutido ou um programa automatizado são as duas opções que você tem para fazer isso. Se você decidir construir seu banco de dados, você tem a opção de usar Microsoft Excel, Google Data Studio ou outras ferramentas de modelagem de dados.
#2. Limpe e reorganize o conteúdo dos dados.
Reorganizar e limpar o conteúdo dos dados para torná-los precisos e bem organizados é outra etapa estratégica típica. O uso de software automatizado pode concluir essa tarefa para você. Isso pode incluir garantir que todos os dados e análises estejam vinculados corretamente em padrões estruturados.
#3. Combine dados e elimine duplicações
Após a organização do banco de dados, a próxima etapa tática geralmente envolve combinar seus dados para procurar duplicações. Isso pode ajudá-lo a limpar informações duplicadas e organizar ainda mais seu banco de dados. Além disso, isso pode envolver a combinação de dados em fórmulas para produzir dados de nicho extensivos para atender às necessidades de negócios.
#4. Examine os dados para descobrir informações relevantes
A análise abrangente dos resultados dos dados geralmente serve como a etapa tática final para descobrir dados úteis. Tendências nos gastos do consumidor, insights de negócios ou engajamento com marcas digitais são alguns exemplos desses dados úteis. Os dados pertinentes que eles descobrem e examinam também podem diferir com base nos requisitos de cada empresa.
Benefícios da manipulação de dados
A manipulação de dados aumenta o crescimento de empresas e organizações. Ele facilita a organização estruturada de dados primários, essenciais para aumentar a produtividade, detectar tendências, cortar custos e analisar o comportamento do cliente. Dados consistentes e bem organizados permitem que as empresas manipulem seus dados, pois fornecem acesso a bancos de dados organizados. Ao agrupar dados semelhantes, a categorização permite que as empresas organizem suas informações e pode facilitar a busca de informações.
#1. Acesso a dados de projeto perspicazes
Ele permite que as empresas salvem as informações do projeto e as recuperem posteriormente, caso precisem usá-las como um recurso ao desenvolver um novo projeto ou decidir sobre os objetivos de negócios. Ao avaliar as finanças e determinar se os lucros estão aumentando, as empresas também podem consultar seus dados anteriores.
# 2. informação adicional
As empresas podem modificar suas descobertas para oferecer insights específicos. Se uma empresa quiser acompanhar os visitantes ao longo do tempo e estiver interessada no volume de tráfego para seu site, ela poderá manipular os dados do tráfego do site para chegar a esses resultados.
#3. Reduz dados inúteis
Os dados podem ocasionalmente ser imprecisos ou não oferecer informações perspicazes. As empresas também podem limpar dados imprecisos e remover insights de dados inúteis usando a manipulação de dados para produzir resultados precisos.
Manipulação de Dados Excel
Cálculos e funções O Excel inclui algumas operações matemáticas fundamentais, incluindo adição, subtração, multiplicação e divisão. Você deve ser capaz de usar esses recursos essenciais Excel características.
Ao usar a mesma equação em várias células no Excel, o recurso de preenchimento automático é útil. Redigitar a fórmula é um método de fazê-lo. Por outro lado, uma abordagem diferente é mover o cursor para baixo a partir do canto inferior direito da célula. Isso o ajudará a aplicar a mesma fórmula a várias linhas de uma só vez.
- Classificar e filtrar – os recursos de classificação e filtragem do Excel podem ajudar os usuários na manipulação do Excel e na análise de dados.
- Eliminação de duplicatas: Alguns dados provavelmente serão duplicados durante o processo de coleta e integração de dados. O recurso Excluir duplicados do Excel permite que você se livre de entradas de planilhas duplicadas na manipulação de dados do Excel.
- O Excel permite a adição e remoção frequentes de colunas e linhas. Frequentemente é necessário integrar, dividir ou combinar várias planilhas de dados para organização de dados.
- Excluir é útil porque pode esclarecer problemas nos quais você não havia pensado. Ao remover dados sem importância, você pode restringir seu foco a um conjunto de dados específico. Uma das formas menos populares de manipular dados é a rotação, mas ainda é algo que você deve saber.
- As alterações nos tipos de dados afetam apenas os dados que estão sendo exibidos no momento, que são quase sempre texto ou números. Você pode alterar sua exibição para exibir apenas dados de texto, por exemplo, se quiser ver apenas nomes ou apenas exibir texto ao visualizar dados financeiros. A capacidade de exibir texto, números, datas, horas, lógica e objetos/incorporação é aprimorada quando você escolhe entre esses dois tipos.
Outras atividades de manipulação de dados do Excel
- Você pode mover ou alternar colunas e linhas usando a técnica menos popular de manipulação de dados de transposição. Normalmente, você não usará esse método, a menos que precise apenas fazer pequenas alterações em seus dados.
- Se você estiver trabalhando com dados de várias fontes, poderá usar o recurso de inserção de colunas e linhas. Simplesmente adicionar as colunas e linhas pertinentes permitirá que você inclua dados mais pertinentes, pois provavelmente não precisará combinar tudo em um conjunto de dados.
- A capacidade de adicionar novas colunas e linhas é exatamente o que parece. Essas células podem conter informações novas de outras fontes de dados ou dados que alguém já possui, mas não registrou.
- Ao revisar os dados, é mais simples determinar rapidamente o que você está vendo quando colunas e linhas têm nomes. Você provavelmente já lidou com conjuntos de dados em que esses componentes foram obscurecidos, tornando os dados praticamente inúteis.
Linguagem de manipulação de dados
Pode ser necessário interagir com o programa de banco de dados para fazer essas alterações para garantir que as empresas não percam nenhum dado durante a organização do banco de dados. Os usuários podem acessar e modificar os dados que armazenam nos bancos de dados usando operações de linguagem de manipulação de dados, que lidam com as solicitações do usuário. Inserção de dados, atualização e recuperação de banco de dados são algumas de suas tarefas que as empresas realizam com frequência.
Alguns comandos típicos de linguagem de manipulação de dados para manipulação de dados estão listados abaixo:
- O comando “Selecionar” permite escolher os registros da base de dados cujos dados você deseja modificar. Ele instrui especificamente o banco de dados sobre quais dados escolher e onde localizá-los.
- Update: Usando este comando, você pode fazer alterações nos dados que já existem no banco de dados. Em particular, ele pode se comunicar com o banco de dados para instruí-lo sobre quais informações precisam ser atualizadas, onde inserir novas informações e se deve adicionar registros sequencialmente ou todos de uma vez.
- Inserir: Você pode mover dados dentro do banco de dados usando este comando. Mais detalhadamente, informa ao banco de dados a localização atual dos dados e o novo local para o qual eles precisam ser transferidos.
- Excluir: Você pode eliminar dados do banco de dados usando este comando. Ele instrui especificamente o banco de dados sobre quais dados excluir e onde localizá-los.
- Linguagem de consulta estruturada, ou SQL, é uma das linguagens de banco de dados mais populares para manipulação de dados.
Por que a manipulação de dados é importante
# 1. Organização
As organizações podem organizar e analisar dados com mais facilidade graças à manipulação de dados. Ele permite que eles realizem operações comerciais cruciais, como análise de tendências, pesquisa de comportamento do consumidor e dados financeiros análise.
#2. Consistência
A manipulação de dados também mantém a consistência entre os dados coletados de várias fontes, fornecendo às empresas uma visão unificada que as ajuda a tomar decisões melhores e com mais conhecimento.
#3. Usabilidade
Os usuários também podem limpar e organizar dados por meio da manipulação de dados, facilitando o uso. A manipulação de dados, particularmente no contexto da análise de dados financeiros, permite que as empresas compreendam dados históricos e auxiliem na criação de previsões futuras.
#4. Limpeza
A manipulação de dados possibilita manter informações importantes enquanto remove dados irrelevantes. As empresas também podem organizar seus dados, separar e até mesmo eliminar variáveis irrelevantes e se concentrar nas informações de que precisam.
Ferramentas de manipulação de dados
As ferramentas de manipulação de dados permitem a ordenação, reorganização e movimentação de dados, mantendo as propriedades fundamentais dos dados. Esteja a informação sendo amostrada ou um novo modelo de análise esteja sendo alimentado e treinado, os dados são ajustados de acordo com as necessidades. As ferramentas para manipulação de dados tentam alterar as relações entre os elementos de dados em vez dos próprios dados. As empresas podem usar essas ferramentas para uma variedade de tarefas, como filtrar linhas e colunas e classificar dados, bem como realizar análises de regressão e manipular strings.
#1. Quadro
Salesforce criou o Tableau, uma ferramenta de manipulação de dados que pode se conectar a qualquer banco de dados. O setor de Business Intelligence é o que mais o utiliza e simplifica a conversão de dados brutos em qualquer formato que os usuários possam compreender. Embora referido principalmente como uma ferramenta de relatório, também é usado em outros contextos. exploração de dados, visualização, e a preparação de relatórios são benéficas para os mesmos dados. Como possui conectores ou analisadores de dados para muitas fontes diferentes que contêm ou armazenam dados, ele pode gerenciar dados heterogêneos.
#2. excel
Usando o Excel, os usuários podem gerenciar dados e automatizar uma variedade de tarefas. Você pode coletar muitos dados usando o Excel, que também pode organizar em linhas e colunas. Os dados podem ser inseridos usando letras, números, gráficos, tabelas e imagens. Os dados podem ser adicionados, removidos, alterados, vinculados e movidos usando um aplicativo Excel.
#3. KNIME
KNIME, ou Konstanz Information Miner, é uma ferramenta de manipulação de dados que integra vários componentes de aprendizado de máquina e mineração de dados usando o Lego de Dados conceito de pipeline de dados modulares. Ele possui uma interface gráfica com o usuário e faz uso do JDBC para permitir a montagem de nós que fundem várias fontes de dados.
#4. Apache SparkGenericName
A manipulação rápida de dados é possível com o Apache Spark. A computação em cluster de memória, que acelera o processamento do aplicativo, é seu principal recurso. O Spark tem vários custos operacionais, incluindo processamento em lote, algoritmos iterativos, consultas de grupo e streaming.
#5. SAS
Statistical Analysis System é o nome da empresa e oferece soluções de análise e inteligência de negócios SAS. Desenvolvido pelo Instituto SAS. a ferramenta usada com mais frequência para manipulação de dados. A extensa coleção de algoritmos e funções de aprendizado de máquina (limpeza, transformação, pré-processamento e filtragem) permite que os usuários criem e forneçam análises preditivas. Ele melhorou significativamente uma variedade de visualizações, incluindo mapas auto-organizados, métricas de dispersão e gráficos tridimensionais. Ele utiliza XML para descrever a modelagem de árvore e inclui um operador de arquivo flexível para entrada de dados e formatos de arquivo de saída.
#6. TensorFlow
Uma popular biblioteca de código aberto desenvolvida por Google é chamado de TensorFlow. Eles são empregados por empresas para cálculos numéricos envolvendo gráficos de fluxo de dados. O TensorFlow promove fortemente o machine learning e o deep learning na era da inteligência artificial. Em plataformas baseadas em Python, redes neurais profundas podem ser usadas para reconhecer imagens, incorporar palavras, categorizar dígitos manuscritos e produzir vários modelos de sequência.
#7. Rapid Miner
A empresa que criou a ferramenta de manipulação de dados conhecida como RapidMiner é de onde vem seu nome. A linguagem usada para escrevê-lo é Java. Análise preditiva, aplicativos de negócios, fins acadêmicos e de pesquisa, bem como outros fins, podem ser realizados usando o minerador rápido. Ele segue a estrutura do modelo, o que acelera a entrega. Ele não apenas acelera a entrega, mas também diminui os erros de transformação.
O que são técnicas de manipulação de dados?
A manipulação de dados envolve a organização de uma coleção de dados para que seja melhor organizado e mais simples de entender. A manipulação de dados envolve a organização de uma coleção de dados para que seja melhor organizado e mais simples de entender.
Para que serve a manipulação de dados?
A manipulação de dados é essencial para a expansão de organizações e negócios. Ajustes devem ser feitos nos dados brutos para usá-los efetivamente para análise de tendências, análise de comportamento do cliente, aumento de produtividade, corte de custos, etc.
O que é manipulação de dados versus modificação de dados?
A manipulação de dados envolve organizar os dados de uma forma que os torne mais simples de entender, em oposição à modificação de dados, que envolve alterar os valores atuais dos dados ou os próprios dados. Em geral, a manipulação de dados refere-se ao ato de organizar os dados para torná-los mais fáceis de ler ou mais precisos. A modificação de dados, por outro lado, refere-se ao procedimento de alterar os valores reais dos dados.
Quais dispositivos manipulam dados?
A linguagem usada para manipulação de dados é chamada DML e normalmente é necessária. o DML linguagem de codificação permite a modificação de dados dentro de um programa de banco de dados, permitindo a reorganização dos dados. A manipulação de dados frequentemente envolve as seguintes operações: Agregação
Quais são os três tipos básicos de instruções de manipulação de dados?
As instruções para manipulação de dados usam algumas habilidades computacionais e aplicam operações para alterar (manipular) dados. Um computador típico normalmente terá três tipos diferentes de instruções básicas de manipulação de dados.
- Instruções aritméticas.
- Instruções lógicas e de manipulação de bits.
- Instruções de turno.
Conclusão
A manipulação de dados é um processo que pode ajudá-lo a gerenciar seus dados para que você possa iniciar a análise de dados e a tomada de decisões. Ele pode ser usado para qualquer coisa em seu negócio, mas funciona melhor ao usar números para tomar decisões de negócios. A Linguagem de Manipulação de Dados permite que você se comunique com um banco de dados de uma forma que foi projetada desde o início para entender, dando-lhe instruções exatas sobre o que fazer.
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Referências
