Обробка даних — це людський процес очищення даних перед аналізом. Це трудомісткий процес, який часто перешкоджає вилученню справжньої цінності та потенціалу даних. Тут ми пояснимо, як працює обробка даних, включаючи етапи процесу. Ми також побачимо, чим очищення даних відрізняється від очищення.
Що таке Data Munging?
Обробка даних — це процес підготовки даних для використання чи аналізу шляхом їх очищення та зміни. Ця процедура може бути трудомісткою, схильною до помилок і проводитися вручну без належних інструментів. Excel та інші технології обробки даних використовуються багатьма організаціями. Excel можна використовувати для обробки даних, але йому бракує витонченості та автоматизації, необхідних для ефективної роботи.
Чому обробка даних важлива?
Дані невпорядковані, і їх необхідно очистити, перш ніж їх можна буде використовувати для аналізу та досягнення цілей компанії. Обробка даних дає змогу використовувати дані для аналізу шляхом видалення помилок і відсутніх даних. Ось деякі з найбільш важливих функцій, які виконує перебір даних в управлінні даними.
#1. Якість, інтеграція та підготовка даних
Все було б просто, якби всі дані зберігалися в одному місці з однаковою структурою та форматом. Натомість дані є всеосяжними й зазвичай надходять із різноманітних джерел у різноманітних форматах.
Виконання процесів машинного навчання, науки про дані та штучного інтелекту може бути неможливим через неповні та суперечливі дані, що призводить до менш точного та надійного аналізу. Перш ніж надсилати дані працівникам обробки даних для аналізу або використовувати моделі ML, аналіз даних допомагає знайти та виправити помилки, заповнити відсутні значення та перевірити, чи форматування даних стандартизовано.
#2. Перетворення та збагачення даних
Метою збагачення даних часто є покращення аналітики або моделей ML. Однак набори даних мають бути високої якості та мати узгоджений формат, перш ніж їх можна буде використовувати для алгоритмів машинного навчання, статистичних моделей або інструментів візуалізації даних. Особливо під час роботи зі складними даними процес обробки даних (або перетворення даних) може передбачати розробку функцій, нормалізацію та кодування категоріальних значень для узгодженості та якості.
#3. Аналіз даних
Кінцевим результатом процедури обробки даних мають бути високоякісні надійні дані, які спеціалісти з обробки даних та аналітики зможуть негайно використовувати. Щоб аналіз був точним і надійним, необхідні чисті, добре структуровані дані. Перебір даних робить дані, які використовуються для аналізу, відповідними та мають найменший можливий ризик неточності.
#4. Ефективність ресурсів і часу
Обмін даними підвищує продуктивність компанії та використання ресурсів. Підтримуючи сховище добре підготовлених даних, додаткові аналітики та дослідники даних можуть швидко почати їх вивчення. Компанії можуть заощадити час і гроші, використовуючи цю техніку, особливо якщо вони платять за завантаження та вивантаження даних.
#5. Відтворюваність
Іншим легше зрозуміти, відтворити та розвинути вашу роботу, коли набори даних були ретельно підготовлені для аналізу. Це заохочує відкритість і впевненість у висновках і особливо важливо в дослідницьких умовах.
Етапи процесу обробки даних
Кожен проект даних вимагає особливого підходу, щоб гарантувати надійність і доступність остаточного набору даних. Ось кроки, пов’язані з процесом обміну даними або суперечок.
№1. Відкриття
Процес обробки даних починається з фази відкриття. Це крок у правильному напрямку до кращого розуміння даних. Ви повинні переглянути свої дані та подумати про те, як ви хочете, щоб дані були організовані, щоб їх було легше використовувати та аналізувати.
Під час процесу виявлення дані можуть виявити тенденції або закономірності. Оскільки це вплине на всю подальшу діяльність, це ключовий етап. Крім того, він виявляє очевидні проблеми, як-от відсутні або недостатні значення.
#2. Структурування
Необроблені дані, яких недостатньо або відформатовано неправильно, часто непридатні для використання за призначенням. Структурування даних — це процес збирання необроблених даних і змінення їх для більш зручного використання.
Ця техніка використовується для отримання відповідних фактів зі свіжих даних. Електронну таблицю можна використовувати для впорядкування даних шляхом додавання стовпців, класів, заголовків тощо. Це зробить її більш зручною для використання, а аналітику буде легше використовувати її в аналізі.
#3. прибирання
Очищення вбудованих помилок у ваших даних допоможе аналізу бути більш точним і корисним. Метою очищення або виправлення даних є гарантія того, що кінцеві дані для аналізу не змінюються.
Щоб бути корисними, необроблені дані зазвичай мають бути очищені від помилок. Під час очищення даних необхідно виправити викиди, видалити пошкоджені дані тощо. Після очищення даних ви отримуєте такі результати:
- Викиди, які можуть спотворити результати аналізу даних, усуваються.
- Щоб покращити якість і узгодженість, він змінює тип даних даних і робить їх простішими.
- Щоб зробити дані більш зручними для використання, він шукає повторювані значення, виправляє структурні проблеми та перевіряє інформацію.
#4. Збагачення
Збагачення означає надання даних більшого контексту. Ця процедура змінює типи даних, які вже були очищені та підготовлені. Щоб максимально використати інформацію, яку ви вже маєте на даний момент, ви повинні її стратегічно спланувати.
Найефективніший спосіб отримати дані в їх найбільш спеціалізованій формі — зменшити, збільшити вибірку, а потім передвіщати їх. Повторіть процедури для будь-яких нових зібраних даних, якщо вирішите, що потрібне їх збагачення. Процес збагачення даних необов'язковий. Ви можете перейти до цього етапу, якщо наявні у вас дані не задовольняють вашим вимогам.
№5. Перевірка
Щоб переконатися, що дані точні, узгоджені, безпечні та законні, необхідні повторні процеси програмування. Перевірка даних – це процес перевірки точності та узгодженості ваших даних. Цей процес може виявити проблеми, які потрібно вирішити, або привести до висновку, що дані готові для аналізу.
#6. Видавництво
Останнім кроком у боротьбі з даними є публікація, яка підсумовує всю процедуру. Це передбачає розміщення свіжоперероблених даних у місці, де ви та інші зацікавлені сторони можете їх легко знайти та використовувати. Дані можна вводити в абсолютно нову базу даних. Ви отримаєте високоякісні дані для аналізу, бізнес-звітів тощо, якщо дотримуватиметеся попередніх інструкцій.
Приклади обробки даних
Змішування даних відбувається часто. Ви, безсумнівно, брали участь принаймні в одному аспекті процесів обробки даних (особливо на етапі очищення даних), навіть якщо ви не вважаєте себе аналітиком, науковцем з даних чи іншим експертом з аналізу даних.
Приклади перебирання даних включають:
#1. Збір даних
Об’єднання інформації з кількох джерел (таких як електронні таблиці, хмарні бази даних, вихідні системи тощо) шляхом імпорту, з’єднання таблиць і узагальнення відповідно до заздалегідь визначених критеріїв
#2. Надолуження браку даних
Додавання відсутніх значень, видалення рядків або стовпців із великим відсотком відсутніх даних та оцінка відсутніх значень за допомогою інтерполяції
#3. Зміна типів даних
Формати дати, часу, переклад текстів у числові значення та числове представлення даних категорії – усе це приклади перетворень.
#4. Сортування та фільтрація
Вибір певних рядків або стовпців на основі набору критеріїв або перевпорядкування даних відповідно до набору значень
#5. Усунення
Дублює пошук і видаляє зайві рядки або записи з набору даних
Стандартизація або масштабування значень даних відповідно до заздалегідь визначеного діапазону відома як нормалізація даних.
#6. Інженерні особливості
Додавання нових елементів або змінних до вже існуючої інформації, наприклад обчислення різниці між двома стовпцями
#7. Обробка та виявлення викидів
Пошук викидів у даних і їх усунення, обмеження або іншим чином змінювані, якщо вони можуть вплинути на результат аналізу
#8. Редагування та очищення тексту
Видалення зайвих символів, таких як пробіли чи знаки пунктуації, токенізація тексту, зміна його на малий регістр або коріння/лематизація слів – усе це приклади обробки тексту.
#9. Перетворення даних
Це процес перетворення даних за допомогою арифметичних чи статистичних методів, наприклад шляхом вилучення логарифма, квадратного кореня чи експоненціального значення змінної.
Обробка даних у Python
Інженери з обробки даних, аналітики та науковці мають доступ до запаморочливого набору можливостей для реальних інструментів і програмного забезпечення, які використовуються для обробки даних.
Найпростіші дії з перевірки, включаючи пошук друкарських помилок, використання зведених таблиць, час від часу візуалізацію інформації та простий макрос, можна виконувати в програмному забезпеченні загального призначення, наприклад Excel або Tableau. Однак потужніша, гнучка мова програмування значно корисніша для повсякденних суперечок і розбійників.
Python часто хвалять як найбільш адаптовану широко використовувану мову програмування, і обмін даними не є винятком. Python спрощує багато складних завдань із обробки даних завдяки одному з найбільших наборів сторонніх бібліотек, особливо потужним інструментам обробки й аналізу даних, таким як Pandas, NumPy і SciPy. Незважаючи на те, що зараз Pandas становить дуже невелику частину величезної екосистеми Python, Pandas є однією з бібліотек для обміну даними з найшвидшим ростом і найкращою підтримкою.
Python також легко вивчати, ніж багато інших мов, завдяки його простішому, більш інтуїтивно зрозумілому форматуванню та акценту на синтаксисі, близькому до синтаксису англійської мови. Крім того, новачки-практики знайдуть Python корисним далеко за межами випадків використання обробки даних, будь-де, від веб-розробки до автоматизації робочого процесу, завдяки його широкому застосуванню, багатим бібліотекам і онлайн-допомозі.
Майбутнє обробки даних і хмари
Роль корпоративних даних значно зросла на підприємствах і на ринках, значною мірою завдяки хмарним обчисленням і хмарним сховищам даних. Важливість швидкої, адаптивної, але суворо контрольованої інформації — усе це є основними перевагами сучасних хмарних платформ даних — робить фразу «переробка даних» застосовною сьогодні.
Дані та аналітика самообслуговування тепер набагато поширеніші та корисніші через такі ідеї, як озеро даних і технології NoSQL. Люди в усьому світі мають доступ до величезної кількості необроблених даних, і їм все більше довіряють, що вони зможуть ефективно їх трансформувати та аналізувати. Вся ця інформація повинна бути очищена, трансформована та перевірена самими експертами.
Обробка даних ніколи не була такою актуальною концепцією, чи то в оновленні старих систем, як-от сховища даних, для кращої надійності та безпеки, або у дозволі користувачам, як-от спеціалісти з обробки даних, працювати над інформацією компанії від кінця до кінця.
Data Munging проти очищення даних
Обидва процеси, переробка та очищення даних, все ще є абсолютно різними процесами, незважаючи на можливу подібність методологій. У той час як суперечка даних зосереджується на зміні формату даних, як правило, шляхом перетворення «необроблених» даних в інший формат, більш придатний для використання, очищення даних зосереджується на видаленні помилкових даних із вашого набору даних. У той час як суперечка даних готує дані структурно для моделювання, очищення даних покращує точність і цілісність даних.
Традиційно очищення даних проводилося до того, як використовувалися будь-які методи боротьби з даними. Це свідчить про те, що вони не є конкуруючими процесами, а взаємодоповнюють один одного. Перед моделюванням дані потрібно впорядкувати та очистити, щоб оптимізувати цінність інформації.
Яка різниця між Data Munging і ETL?
Хоча ETL (extract, transform, load) — це метод інтеграції даних, суперечка даних — це процес вилучення даних і перетворення їх у формат, який можна використовувати. Обробка даних є менш структурованим процесом, ніж ETL, і включає вилучення необроблених даних для подальшої обробки в більш зручній формі.
У Висновку
Перетворення даних — це широкий процес перетворення даних із неточних або непотрібних форм у форми, які підходять для певного випадку використання. Дані не можуть бути підготовлені для будь-якого типу подальшого споживання без певної обробки, незалежно від того, чи виконується вона автоматизованими системами чи спеціалізованими користувачами.
Статті по темі
- КОМПАНІЇ З АНАЛІЗУ ДАНИХ: найкращі компанії з аналізу даних 2023 року
- ПОПЕРЕДНЯ ОБРОБКА ДАНИХ: що це таке, етапи та поняття?
- Що таке менеджер бази даних і як ним стати?
- ЯК СТАТИ НАУКОВИМ ДАННИМИ: покроковий посібник
посилання
