Обработка данных становится ключевым компонентом маркетинговой индустрии. Статистика утверждает, что к 2024 году доходы США от "обработки данных и сопутствующих услуг" составят 1 978 миллиардов долларов. Интернет производит миллионы данных каждую секунду. Правильное использование этих данных может принести большую пользу бизнесменам. Не все необработанные данные могут быть подвергнуты анализу. Они должны пройти некоторые этапы предварительной обработки, чтобы соответствовать желаемым форматам. В этой статье вы узнаете больше об одном из таких процессов под названием "Обработка данных".
Обработка данных - это процесс преобразования необработанных данных в стандартные форматы и придание им пригодности для анализа. Этот процесс преобразования данных также известен как процесс мульчирования данных. Обычно специалисты по исследованию данных сталкиваются с данными из множества источников. Структурирование необработанных данных в пригодный для использования формат - первое требование перед тем, как подвергнуть их анализу.
Data Munging, или процесс обработки данных, упрощает рабочие задачи специалистов по обработке данных различными способами. Вот некоторые из этих преимуществ.
Аналитикам данных будет легко работать с данными, которые уже имеют структурированный формат. Это повысит качество и достоверность результатов, так как в исходных данных отсутствуют ошибки и шумы.
Некоторые непригодные данные, которые долго хранятся, превращаются в болото данных. Процесс Data Wrangling позволяет преобразовать все входящие данные в пригодные для использования форматы, чтобы они не оставались неиспользованными в болоте данных. Это повышает удобство использования данных в несколько раз.
Data Wrangling поможет пользователям справиться с нулевыми значениями и запутанными данными путем сопоставления данных из других баз данных. Таким образом, пользователи не подвергаются риску, поскольку им предоставляются надлежащие данные, которые могут помочь в получении ценных сведений.
Специалистам по работе с данными не нужно тратить много времени на процесс очистки и добычи. Data Wrangling помогает бизнес-пользователям, предоставляя им подходящие данные, готовые к анализу.
Сбор данных из нескольких источников и их интеграция позволят бизнес-аналитикам получить четкое представление о целевой аудитории. Это позволит им узнать, где работает их сервис и что требуется клиенту. С помощью этих методов даже не профессионалы в области данных смогут легко получить четкое представление о своей цели.
И Data Wrangling, и Data Mining работают над созданием ценной бизнес-информации из необработанных данных. Однако они отличаются друг от друга следующими функциональными возможностями.
| Обработка данных | Добыча данных |
| Подраздел Data Mining | Супернабор операций с данными |
| Широкий спектр работ, включающий в себя работу с данными. | Определенный набор преобразований данных, которые являются частью Data Mining. |
| Обработка данных объединяет и преобразует данные, чтобы подготовить их к анализу. | Data Mining собирает, обрабатывает и анализирует данные, чтобы найти в них закономерности. |
Этапы Data Wrangling состоят из 6 необходимых и последовательных процессов обработки данных. На этих этапах сложные данные разбиваются на части и переводятся в подходящий формат.
Обнаружение данных - это начальный этап процесса Data Wrangling. На этом этапе команда специалистов по работе с данными изучает данные и определяет подходящий подход к их обработке. Это этап планирования других фаз. Правильно понимая данные, специалисты по исследованию данных определяют порядок выполнения, операции, которые необходимо выполнить, и другие необходимые процессы для повышения качества данных.
Пример: Аналитик данных предпочитает анализировать количество посетителей веб-сайта. При этом он просматривает базу данных посетителей и проверяет, нет ли в ней недостающих значений или ошибок, чтобы принять решение о модели выполнения.
Беспорядочные данные, собранные из разных источников, не имеют правильной структуры. Неструктурированные данные занимают много памяти, что в конечном итоге снижает скорость обработки. Неструктурированные данные могут представлять собой изображения, видео или магнитный код. На этом этапе структурирования все данные анализируются.
Пример: Данные "Посетители сайта" содержат такие сведения о пользователях, как имя пользователя, IP-адрес, количество посетителей и изображение профиля. В этом случае на этапе структурирования IP-адреса будут сопоставлены с нужным местоположением, а изображение профиля будет преобразовано в нужный формат.
Очистка данных направлена на повышение их качества. Необработанные данные могут содержать ошибки или плохие данные, которые могут снизить качество анализа данных. Заполнение нулевых значений нулями или подходящими значениями, взятыми из другой базы данных. Очистка также включает удаление плохих данных и исправление ошибок и опечаток.
Пример: Набор данных "Посетители веб-сайта" может иметь некоторые отклонения. Допустим, есть столбец, обозначающий "количество посещений от уникальных пользователей". На этапе очистки данных можно сгруппировать значения этого столбца и найти выброс, который аномально отличается от других данных. Таким образом, маркетологи могут работать с выбросами и очищать данные.
Этот шаг обогащения переводит процесс обработки данных на следующий этап. Обогащение данных - это процесс повышения качества путем добавления к существующим данным других релевантных данных.
После того как данные прошли этапы структурирования и очистки, наступает черед обогащения данных. Специалисты по анализу данных решают, нужны ли им какие-либо дополнительные данные, которые могут помочь пользователям в процессе анализа данных.
Пример: База данных "Посетители сайта" будет содержать данные о посетителях. Ученые, изучающие данные, могут почувствовать, что некоторые дополнительные данные о "производительности сайта" могут помочь в процессе анализа, поэтому они также будут включены. Теперь количество посетителей и показатели эффективности помогут аналитикам определить, когда и где их планы сработают.
Проверка данных помогает пользователям оценить их согласованность, надежность, безопасность и качество. Процесс проверки основан на различных ограничениях, которые выполняются с помощью программных кодов для обеспечения корректности обрабатываемых данных.
Пример: Если специалисты по обработке данных собирают информацию об IP-адресе посетителя, они могут придумать ограничения, чтобы определить, какие значения могут быть отнесены к этой категории. Например, в столбце IP-адреса не может быть строковых значений.
Когда данные будут готовы к анализу, пользователи организуют их в базу данных или наборы данных. Эта стадия публикации отвечает за предоставление качественных данных аналитикам. Затем готовые к анализу данные подвергаются процессу анализа и прогнозирования для получения качественных бизнес-показателей.
Упорядочивание данных - инструмент Data Wrangling непрерывно очищает и структурирует поступающие исходные данные. Это помогает процессу анализа данных, предоставляя им актуальные данные в стандартизированном формате.
Анализ данных о клиентах - Поскольку инструменты Data Wrangling собирают данные из различных источников, они получают информацию о пользователях и их характеристиках с помощью собранных данных. Специалисты по работе с данными используют технологии Data Science для создания краткого исследования по анализу поведения клиентов на основе этих собранных данных.
Финансы - Финансисты анализируют предыдущие данные для разработки финансовых планов. В этом случае Data Wrangling помогает им получить визуальные данные из различных источников, которые легко очищаются и объединяются для анализа.
Унифицированное представление данных - процесс Data Wrangling работает с необработанными данными и сложными наборами данных и структурирует их, чтобы создать единое представление. Этот процесс отвечает за процессы Data Cleaning и Data Mining, с помощью которых улучшается удобство использования данных. В результате все необработанные данные объединяются в единую таблицу или отчет, что упрощает их анализ и визуализацию.
Proxies поддерживает управление данными и их анализ благодаря своим уникальным возможностям. Собирая данные из множества источников, пользователи могут столкнуться с множеством возможных ограничений, таких как блокировка IP-адресов или гео-ограничения. Proxyscrape Proxies предоставляет прокси-серверы, способные обойти эти блокировки.
Для большинства обывателей работа с данными может показаться чем-то новым. Обработка данных - это подмножество методов интеллектуального анализа данных, которые можно использовать для подготовки исходных данных к аналитическим целям. Правильное последовательное выполнение перечисленных шагов упростит сложный анализ данных. Для автоматизации процесса вы можете воспользоваться поддержкой инструментов или решений Data Wrangling. Proxyscrape, с его прокси анонимности, облегчит систему Data Wrangling.