数据整理是在分析之前清理数据的人为过程。 这是一个耗时的过程，经常会阻碍数据的真正价值和潜力被提取出来。 在这里，我们将解释数据修改的工作原理，包括该过程中涉及的步骤。 我们还将看到数据修改与数据清理有何不同。
什么是数据修改？
数据修改是通过清理和更改数据来准备数据以供使用或分析的过程。 如果没有适当的仪器，此过程可能很费力、容易出错并且需要手动进行。 许多组织都使用 Excel 和其他数据处理技术。 Excel 可用于处理数据，但它缺乏有效处理数据所需的复杂性和自动化。
为什么数据修改很重要？
数据杂乱无章，需要进行一些清理才能用于分析和进一步实现公司目标。 数据修改可以通过消除错误和丢失的数据来使用数据进行分析。 以下是数据修改在数据管理中执行的一些更重要的功能。
#1. 数据的质量、整合和准备
如果所有数据都以相同的结构和格式存储在一个位置，事情就会变得简单。 相反，数据无处不在，并且通常源自各种来源、各种格式。
不完整和不一致的数据可能会导致机器学习、数据科学和人工智能流程的执行变得不可能，从而导致分析不太准确和可靠。 在将数据发送给数据工作者进行分析或将 ML 模型发送给使用之前，数据修改有助于查找和修复错误、填充缺失值并验证数据格式是否标准化。
#2. 数据转换和丰富
数据丰富的目的通常是为了改进分析或机器学习模型。 然而，数据集必须具有高质量和一致的格式，然后才能用于机器学习算法、统计模型或数据可视化工具。 特别是在处理复杂数据时，数据修改（或数据转换）过程可能需要特征工程、标准化和分类值编码，以确保一致性和质量。
#3。 数据分析
数据处理过程的最终结果应该是数据科学家和分析师可以立即使用的高质量、可靠的数据。 为了使分析准确可靠，干净、结构良好的数据至关重要。 数据修改使得用于分析的数据是适当的并且具有尽可能低的不准确风险。
＃4。 资源和时间的效率
数据处理可以提高公司的生产力和资源利用率。 通过维护准备充分的数据存储，其他分析师和数据科学家可以快速开始检查数据。 公司可以通过使用这种技术来节省时间和金钱，特别是当他们支付数据下载和上传费用时。
#5。 再现性
当数据集经过精心准备以供分析时，其他人可以更轻松地理解、复制和构建您的工作。 这鼓励了人们对研究结果的开放性和信心，这在研究环境中尤其重要。
数据修改过程中的步骤
每个数据项目都需要特定的方法来确保最终数据集的可靠性和可访问性。 以下是数据整理或整理过程中涉及的步骤。
#1。 发现
数据整理过程从发现阶段开始。 这是朝着更好的数据理解的正确方向迈出的一步。 您必须查看数据并考虑如何组织数据，以使其更易于使用和分析。
在发现过程中，数据可能会揭示趋势或模式。 因为它会影响到后续的所有活动，所以这是一个关键阶段。 此外，它还可以发现明显的问题，例如值缺失或不足。
#2. 结构化
不充分或格式不正确的原始数据通常不适合预期用途。 数据结构化是获取原始数据并对其进行更改以使其更方便使用的过程。
该技术用于从新数据中检索相关事实。 电子表格可用于通过添加列、类、标题等来组织数据。这将使其更可用，使分析师更容易在分析中使用。
#3。 打扫
清除数据中嵌入的错误将有助于您的分析更加准确和有用。 确保最终分析数据不受影响是数据清理或修复的目标。
为了发挥作用，原始数据通常必须清除错误。 在清理数据时，必须修复异常值、删除损坏的数据等。 数据清洗后得到如下结果：
- 消除了可能扭曲数据分析结果的异常值。
- 为了提高质量和一致性，它修改了数据的数据类型并使其更简单。
- 为了使数据更可用，它会查找重复值、修复结构问题并验证信息。
＃4。 丰富
丰富是指为数据提供更多背景信息。 此过程更改已清理和准备的数据类型。 为了充分利用此时已有的信息，您必须对其进行战略规划。
获取最专业形式的数据的最有效方法是下采样、上采样，然后预测它。 如果您决定需要扩充，请对您收集的任何新数据重复该过程。 数据丰富的过程是可选的。 如果您已有的数据不能满足您的要求，您可以进入此阶段。
#5。 验证
为了确保数据准确、一致、安全、合法，需要重复的编程过程。 数据验证是确保数据准确且一致的过程。 此过程可能会突出显示需要解决的问题或得出数据已准备好进行分析的结论。
＃6。 出版
数据整理的最后一步是发布，它总结了整个过程。 它涉及将新整理的数据放置在您和其他利益相关者可以轻松找到和使用的位置。 数据可以输入到全新的数据库中。 如果您坚持前面的说明，您将获得高质量的见解、业务报告等数据。
数据修改示例
数据修改经常发生。 毫无疑问，即使您不认为自己是分析师、数据科学家或其他类型的数据分析专家，您也至少参与了数据处理过程的至少一个方面（尤其是清理数据阶段）。
数据挖掘的例子包括：
#1. 数据收集
通过导入、连接表格并根据预定标准进行汇总，将多个来源（例如电子表格、云数据库、源系统等）的信息汇集在一起
#2. 弥补数据缺失
添加缺失值、删除缺失数据比例较大的行或列以及使用插值法估计缺失值
＃3。 更改数据类型
日期、时间格式、将文本转换为数值以及以数字表示类别数据都是转换的示例。
＃4。 排序和过滤
根据一组条件选择特定的行或列或根据一组值重新排列数据
＃5。 消除
从数据集中重复查找和删除冗余行或记录
对数据值进行标准化或缩放以适应预定范围称为数据标准化。
＃6。 工程特点
向现有信息添加新元素或变量，例如计算两列之间的差异
#7. 异常值处理和检测
查找数据中的异常值，并消除、限制或以其他方式更改它们（如果它们可能对分析结果产生影响）
＃8。 文本编辑和清理
删除多余的字符（例如空格或标点符号）、对文本进行标记、将其更改为小写或对单词进行词干/词形还原都是文本处理的示例。
＃9。 数据转换
这是使用算术或统计来转换数据的过程，例如通过对变量取对数、平方根或指数。
Python 中的数据修改
数据工程师、分析师和科学家可以使用一系列令人眼花缭乱的可能性来使用用于数据处理的真实工具和软件。
最简单的修改活动，包括查找拼写错误、使用数据透视表以及偶尔的信息可视化和简单的宏，都可以在 Excel 或 Tableau 等通用软件中执行。 然而，更强大、更灵活的编程语言对于日常争论者和芒格者来说明显更有用。
Python 经常被誉为适应性最强、广泛使用的编程语言，数据修改也不例外。 得益于最强大的第三方库之一，尤其是 Pandas、NumPy 和 SciPy 等强大的数据处理和分析工具，Python 使许多复杂的数据处理工作变得更加简单。 尽管 Pandas 目前在庞大的 Python 生态系统中只占很小的一部分，但它仍然是增长最快和支持最好的数据处理库之一。
Python 也比许多其他语言更容易学习，因为它的格式更简单、更直观，并且强调与英语接近的语法。 此外，新的从业者会发现 Python 的好处远远超出了数据处理用例的范围，从 Web 开发到工作流程自动化，这都得益于它广泛的适用性、丰富的库和在线帮助。
数据挖掘和云的未来
企业数据在企业和市场中的作用显着增强，这在很大程度上要归功于云计算和云数据仓库。 快速、适应性强且严格控制的信息的重要性——所有这些都是当代云数据平台的主要优势——使得“数据修改”一词在今天仍然适用。
由于数据湖和 NoSQL 技术等理念的出现，自助数据和分析现在更加普遍和有用。 世界各地的人们都可以访问大量未处理的数据，并且越来越信任能够有效地转换和分析这些数据。 所有这些信息都需要这些专家自己进行清理、转换和验证。
数据修改从未成为如此重要的概念，无论是更新数据仓库等旧系统以提高可靠性和安全性，还是允许数据科学家等用户端到端地处理公司信息。
数据修改与数据清理
尽管方法可能有相似之处，但数据修改和数据清理这两个过程仍然是完全不同的过程。 数据整理侧重于更改数据格式，通常是将“原始”数据转换为另一种更适合使用的格式，而数据清理则侧重于从数据集中删除错误数据。 数据整理使数据在结构上为建模做好准备，而数据清理则提高了数据的准确性和完整性。
传统上，数据清理会在使用任何数据整理技术之前进行。 这表明两者不是竞争过程，而是互补的。 在建模之前，必须组织和清理数据以优化洞察的价值。
数据修改和 ETL 之间有什么区别？
ETL（提取、转换、加载）是一种集成数据的方法，而数据整理则是提取数据并将其转换为可用格式的过程。 数据整理是一个比 ETL 结构化程度较低的过程，涉及提取原始数据以供将来以更可用的形式进行处理。
在结论
数据修改是将数据从不准确或无用的形式转换为适合给定用例的广泛过程。 如果没有一定程度的修改，无论是由自动化系统还是专业用户执行，都无法为任何类型的下游消费准备数据。
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参考资料
