您的数据与您组织和分析数据的能力一样有用。 由于数据的数量和种类不断增加，检查数据的准确性和一致性至关重要。 处理不当的数据每年会给企业造成数百万美元的生产力损失、额外开支和未实现的潜力，但只有大约 3% 的数据符合质量标准。 数据剖析来了，这是对抗不准确信息的有力工具。 这是密切关注和修复您的数据的过程，以便您可以在商业世界中使用它来为您谋取利益。 本文深入探讨了数据剖析开源工具、示例以及数据剖析与数据挖掘。 所以，继续阅读！
什么是数据剖析？
数据剖析是仔细检查、评估、评估和压缩数据集以了解数据质量的系统过程。 数据可靠性、完整性、规律性、及时性和可用性只是影响数据质量的各种因素的几个例子。 该工具的实践对企业来说变得越来越重要，因为它使他们能够确定数据的准确性和有效性，识别潜在风险，并深入了解整体趋势。 数据清理技术的实施可以有效地减少客户数据库中常见的代价高昂的错误的发生，例如丢失、冗余和不一致的值。 该工具还可以为公司提供有价值的见解，为重要的业务决策提供信息。
数据剖析示例
数据剖析的实施可应用于确保数据质量至关重要的各种示例。 因此，这些示例包括：
- 例如，对于数据仓库或业务洞察项目，可能需要从多个不同的数据库或系统中编译信息。 该工具还可以应用于这些项目，以帮助发现提取、转换和加载 (ETL) 任务以及其他数据输入过程中的问题，以便在进一步推进之前解决这些问题。
- 如今，DF 通常用于检查元数据以查找大型数据集中问题的根源。 例如，使用 Hadoop 和 SAS 的数据和数据配置文件功能，您可以找到对制定新业务战略最有用的数据类别。
- Hadoop 的 SAS 注入器提供了一个图形用户界面，用于分析 Hadoop 数据集和存储结果。 元数据值的指标、流程的可视化表示和其他图表是在分析过程中生成的，所有这些都可用于更好地评估数据。
- 使用 DF 工具可以在现实世界中产生影响。 例如，德克萨斯公园和野生动物部利用 SAS 信息管理的 DF 功能增强了游客体验。 数据清理、规范化和地理编码都是使用 DF 工具完成的。 以这种方式获取的数据改善了客户服务，使德克萨斯人更容易享受该州广阔的公园和水道。
数据剖析工具
数据分析工具通过识别和挖掘冗余、准确性、一致性和不完整性等数据质量问题，消除或显着减少了人工干预的需要。 这些工具检查数据源并将它们连接到元数据，以便进一步调查错误。 此外，他们还为数据专业人员提供有关数据质量的数字数据和统计数据，通常以表格和图形格式提供。 以下是各种数据分析工具：
#1。 质量数据信息学
这也是可用于本地和远程服务器的数据分析工具之一。 得益于 AI 洞察力，该工具使自动数据分析以及关系和问题的发现成为可能。 Data Quality 还支持用于合并、删除重复数据、标准化和验证数据集的转换。
#2。 SAP 业务对象数据服务 (BODS)
这是市场上最著名的数据分析工具之一。 它使公司能够轻松地进行深入分析，以发现数据中的差异和其他问题。 冗余测试、模式分布、跨系统数据依赖分析等，都是可以使用该工具完成的简单任务。
#3。 Talend 开放工作室
它的数据完整性工具通过结合信息分析器、数据浏览器、结构管理器和数据管理器的功能来促进该工具。
#4。 梅丽莎数据分析
该工具可为企业提供广泛的操作，包括分析、匹配、丰富、验证等。 对于各种格式的各种数据，它对用户友好且有效。 它的分析功能有助于在将数据输入数据仓库之前验证数据，从而确保数据的一致性和高质量。
此外，它还可以进行数据发现和提取、数据质量监控、数据治理改进、元数据存储库创建、数据标准化等操作。
#5。 DataFlux 数据管理服务器
该工具具有可扩展的功能，还可以处理企业数据整合、数据集集成和数据质量实施。
数据剖析开源工具
数据剖析开源工具如下：
#1。 Quadient 数据清理器
Quadient DataCleaner 就像一位值得信赖的侦探，您可以依靠它来彻底调查您的整个数据库并确保每条信息都符合标准。 这是易于使用并无缝集成到您的工作流程中的开源工具之一。 在分析数据差距、确保完整性和整理数据时，此工具是许多人的首选。
Quadient DataCleaner 使用户能够执行定期数据清理和扩充，从而提高他们的数据质量。 该工具不仅确保一流的质量，而且还在用户友好的报告和仪表板中呈现结果，以便于可视化。 虽然该工具的社区版本可以免费提供给所有用户，但具有尖端功能的高级版本的价格将在评估您的使用场景和商业需求后公布。
#2。 海沃
Hevo 是那些想要简化数据管道而无需编写一行代码的人的终极解决方案。 因此，有了“无代码”技术，软件定制不再局限于编程专家。 任何人都可以使用用户友好的数字界面根据自己的喜好调整软件，而无需修改底层代码。
此外，Hevo 就像一位指挥大师，将来自各种来源的数据无缝地编织在一起，创造出和谐的信息交响乐。 最好的部分是什么？ 它是完全托管的，因此您可以坐下来欣赏节目，而不必担心技术细节。 此外，使用此应用程序，您可以毫不费力地将分析后的数据传输到大量数据仓库，确保组织良好的数据得到安全存储。 除此之外，我们的平台还拥有实时聊天协助、即时数据跟踪和一流的内部安全措施。
同时，对于那些寻求提升职业水平的人来说，Hevo 提供了一个诱人的机会，让他们可以免费试用两周的服务。 经过这段短暂的探索后，用户可以从各种分层定价选项中进行选择以满足他们的需求。
#3。 Talend 开放工作室
Talend Open Studio 是一种流行的数据集成和分析工具，因其开源方法而广受认可。 该工具可以毫不费力地执行 ETL 和数据合并任务，无论是批量还是实时。
它具有净化和组织数据、审查文本字段特征以及无缝合并来自任何来源的信息的能力。 而这仅仅是个开始！ 该工具通过整合纵向数据提供了独特的优势。 这是一个开源工具，拥有一个直观的界面，展示了大量的图形和表格。 这些视觉辅助工具优雅地显示了每个数据点的分析结果。 虽然所有用户都可以免费使用 Talend Open Studio，但该工具的高级版本提供了大量额外功能，每月价格在 1000 美元至 1170 美元之间。
#4。 Informatica 数据质量和分析
开发人员和非技术人员都会发现 Informatica Data Quality and Profiling 对于快速分析数据和进行有意义的分析非常有用。 数据异常、数据集之间的联系和重复数据都可以在 Informatica 的帮助下被发现。 此外，您还可以检查地址的准确性，创建数据表作为参考，并使用预定义的数据规则。 受 Informatica 保护的平台还促进了团队在数据杂务方面的协作。
#5。 打开精炼
OpenRefine 是一个免费的开源工具，任何人都可以下载和使用。 该程序专为帮助企业处理“混乱数据”或包含异常或空白的数据集而量身定制。 OpenRefine 帮助专家进行数据分析、协调、清理和加载。 它还提供超过 15 种语言的多语言客户服务。
数据剖析与数据挖掘
数据分析和数据挖掘经常用于机器学习和统计分析领域，但它们的含义差异很大。 人们互换使用这些名称或将它们混淆的情况并不少见。 尽管外观不同，但它们是不同的概念。 首先，数据挖掘已经存在了一段时间，但数据剖析仍然是一个小众研究领域。 但是，为了帮助您，我们已经解释了数据分析和数据挖掘之间的区别。 他们是：
- 术语“数据剖析”用于描述检查数据并从中得出结论和统计数据的方法。 由于其在评估数据质量方面的实用性，它是任何企业不可或缺的工具。 均值、中值、百分位数、频率、最大值、最小值和其他度量都可以用于企业的数据分析。 但是，数据挖掘是在当前数据库中发现新信息和模式的实践。 这是分析现有数据库并将原始数据转化为可操作见解的方法。
- 数据剖析生成一份简明的数据属性报告，而数据挖掘则努力从数据中发现有价值但不显眼的发现。
- 数据剖析有助于数据的利用，而数据挖掘涉及数据的应用。
- 数据分析软件包括 Microsoft Office、HP Info Analyzer、Melisa Data Profiler 等。 Orange、RapidMiner、SPSS、Rattle、Sisense、Weka 等只是用于数据挖掘的一些工具。
数据分析的步骤是什么？
- 收集描述性统计数据，例如最小值、最大值、计数和总计。
- 收集数据类型、范围和重复模式。
- 将关键字、描述或类别归于数据。
- 评估数据质量和对数据进行合并的可能性。
- 发现和评估元数据的真实性。
什么是 ETL 中的数据分析？
ETL 上下文中的数据分析是指对源数据的全面检查。 该系统努力理解原始数据的排列、质量和实质及其与其他数据的关联。 这发生在提取、转换和加载 (ETL) 过程中，有助于为组织计划识别合适的数据。
为什么数据剖析很重要？
数据剖析是用于数据探索、分析和管理的有用工具。 它应该成为贵公司数据管理不可或缺的一部分的原因有很多。 在最基本的层面上，数据剖析可确保表中的数据与其描述相对应。
数据质量和数据分析之间有什么区别？
数据分析是指系统地检查数据的组成，包括其结构、语义和数字特征。 然而，“数据质量”是指验证数据的准确性、完整性和一致性以提高运营效率和有效性的系统过程。
数据剖析的三种类型是什么？
这些措施包括：
- 结构发现
- 内容发现
- 关系发现
在结论
数据分析过程是每个数据管理或分析工作中必不可少的关键步骤。 因此，为了确保无缝的项目体验，以爆炸式启动是至关重要的。 通过清楚地了解项目时间表，您将能够提供准确的估算并设定切合实际的期望。 此外，从一开始就访问一流的数据将使您能够做出明智的决定并保持在成功的轨道上。
参考资料
- 简单学习网
- 技术目标网
- blog.hubspot.com
- indeed.com
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