数据整理会转换数据以使其与终端系统兼容，因为复杂的数据集可能会阻碍数据分析和业务流程。 数据整理工具根据目标系统的要求转换和组织数据，以使数据可用于最终流程。
但什么是数据整理，为什么它如此重要？ 阅读这篇文章来找出答案。
什么是数据争用？
数据整理与数据挖掘
为什么需要数据整理？
执行数据整理的步骤
常见用例
使用自动数据整理工具清理数据
什么是数据争用？
数据争吵 涉及 转型 与 结构化 将原始数据转换为所需的格式，以提高数据质量和用于分析或机器学习目的的可用性。它也被称为 数据修改。数据争论涉及 映射数据字段 从源到目的地，例如，针对数据集中的字段、行或列并实施连接、解析、清理、合并或过滤等操作以生成所需的输出。
数据整理的关键组成部分包括：
转型： 将数据从一种格式转换为另一种格式以满足分析要求。
洁面： 消除不一致、错误和异常值，确保数据准确性。
丰富： 通过添加相关信息或将其与其他数据集相结合来增强数据。
通过数据整理，分析的数据变得更加准确和有意义，从而改进解决方案、决策和结果。
当组织处理来自多个来源的大量多样化和非结构化数据时，准备用于分析的数据的过程可能非常耗时且成本高昂。
自助服务方法和分析自动化可以加快并提高数据整理过程的准确性，减少 Excel 等手动方法引入的错误。
整理后，您可以使用数据进行进一步处理，以实现商业智能 (BI)、报告或改进业务流程。 因此，该流程可确保数据为自动化和进一步分析做好准备。
数据整理与数据挖掘
有些人很难理解两者之间的区别 数据修改 与 数据挖掘. 数据挖掘技术 涉及寻找隐藏在大数据集中的模式和关系。 它可以帮助企业破译数据中有意义的模式，无论是否是开源数据。
另一方面，它是数据挖掘的超集，需要多个其他决策过程，例如 数据清理、转换、集成等。在这方面，整理的数据对于准确的报告和商业智能洞察非常重要。
你为什么需要它？
你知道专业人士几乎花费 73% 的时间都在争论数据？ 这意味着它是数据处理不可或缺的一个方面。 它通过清理原始数据并将其结构化为所需的格式，帮助业务用户做出具体、及时的决策。 随着数据变得更加非结构化和多样化，数据整理正在成为顶级组织的常见做法。
准确处理的数据可确保将高质量数据输入到分析或下游流程中以进行整合和协作。 优化数据到洞察之旅并支持准确的决策至关重要。
可以使用以下方法将数据整理整理为一致且可重复的过程 数据集成工具 具有自动化功能，可以根据最终要求清理数据源并将其转换为可重用的格式。 将数据恢复为标准格式后，您可以执行关键的跨数据集分析。 此外，Python 的数据整理很典型，因为 Python 采用不同的方法来整理存储在不同数据集中的数据。
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执行数据整理的步骤
与大多数数据分析过程一样，它是一个迭代过程，您必须反复执行这五个步骤才能获得所需的结果。 这五个步骤如下：
· 理解数据
第一步是深入了解数据。 在应用程序进行清理之前，您必须清楚地了解数据的含义。 这将帮助您找到进行富有成效的分析探索的最佳方法。 例如，如果您有一个客户数据集，并了解到您的大多数客户都来自该国家/地区的一个地区，那么您在继续操作之前会记住这一点。
· 架构
在大多数情况下，您的原始数据都是杂乱无章的。 它不会有任何结构。 在第二步中，您必须重组数据类型以便于访问，这可能意味着将一列或行分成两部分，反之亦然 - 无论需要什么更好的分析。
· 洁面
几乎每个数据集都包含一些可能扭曲分析结果的异常值。 您必须清理数据以获得最佳结果。 在第三步中，你必须c详尽地精益数据以进行卓越的分析。 您必须更改空值、删除重复项和特殊字符并标准化格式以提高数据的一致性。 例如，您可以用单一标准格式替换记录状态的多种不同方式（例如 CA、Cal 和 Calif）。
· 丰富
第三步之后，您必须丰富数据，这意味着评估数据集中的内容并制定改进策略。 例如，汽车保险公司可能想了解其用户社区的犯罪率，以便更好地估计风险。
· 证实
验证规则 表示一些重复的编程步骤，用于验证您所拥有的数据的可靠性、质量和安全性。 例如，您必须通过交叉检查数据或观察属性是否呈正态分布来确定数据集中的字段是否精确。
图片来源：i2tutorials
常见用例
两个最常见的用例包括：
欺诈检测
使用数据整理工具，企业可以执行以下操作：
通过检查多方和多层电子邮件或网络聊天等复杂信息来识别异常行为，从而区分公司欺诈。
通过允许非技术操作员快速检查和整理数据来支持数据安全，以跟上数十亿的日常安全任务。
通过标准化和量化结构化和非结构化数据集，确保精确且可重复的建模结果。
通过在集成过程中遵循安全协议，确保您的业务符合行业和政府标准，从而增强合规性。
客户行为分析
数据处理工具可以帮助您的业务流程通过客户行为分析快速获得准确的见解。 它使营销团队能够将业务决策掌握在自己手中并充分利用它们。 您可以使用数据整理工具来：
减少分析数据准备所花费的时间
快速了解数据的商业价值
允许您的分析团队直接利用客户行为数据
使数据科学家能够通过数据发现和可视化分析来找出数据趋势
使用自动化 ETL 工具加快数据集成
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使用自动数据整理工具清理数据
对于想要享受最好的、结果驱动的 BI 和分析的企业来说，数据整理是流程的重要组成部分。 您可以使用自动化工具进行数据整理，例如 Astera Centerprise。 该软件提取数据，并将其转换、清理并构建为业务所需的格式，以供分析和商业智能使用。 整理后的数据可以提供准确的结果，帮助公司制定相应的战略。
尝试 Astera Centerprise 亲身体验，看看它如何帮助您简化数据整理。
作者： Astera 营销团队