Обработка данных

Обработка данных — это процесс очистки, структурирования и обогащения сырьевых данных в формате, подходящем для анализа. Он включает в себя задачи, такие как устранение несоответствий, работа с пропущенными значениями, стандартизация форматов и объединение наборов данных для подготовки их к принятию решений на основе данных или моделированию. Это критический этап в науке о данных, аналитике и рабочих процессах машинного обучения.

Также известна как: Мунгинг данных, подготовка данных.

Сравнения

• Обработка данных против очистки данных: Обработка данных охватывает более широкий спектр, включая очистку и переструктурирование, в то время как очистка данных сосредоточена на исправлении ошибок и улучшении качества.

• Обработка данных против ETL: ETL — это систематический процесс перемещения и преобразования данных, тогда как обработка данных часто является более исследовательской и ручной.

Плюсы

• Подготавливает данные для анализа: Обеспечивает готовность наборов данных к получению инсайтов или моделированию.

• Улучшает пригодность данных: Делает сырьевые данные осмысленными и применимыми.

• Настраиваемые рабочие процессы: Адаптируется к уникальным потребностям конкретных наборов данных и целей.

Минусы

• Требует много времени: Может потребовать значительных ручных усилий для сложных наборов данных.

• Подвержена человеческим ошибкам: Ручные процессы увеличивают риск ошибок.

Пример

Аналитик данных подготавливает набор данных о продажах для визуализации:

• Оригинальный набор данных: Содержит пропущенные значения, дублирующие записи и несоответствующие форматы дат.

• Процесс обработки:

1. Заполнить пропущенные суммы продаж средними значениями или заполнителями.
2. Удалить дублирующие записи.
3. Стандартизировать даты в единый формат (например, ГГГГ-ММ-ДД).
4. Объединить данные о продажах с данными о расходах на маркетинг для углубленного анализа.

• Результат: Чистый и хорошо структурированный набор данных, готовый к визуализации в инструменте для создания панелей, что позволяет получать инсайты о тенденциях продаж и возврате инвестиций в маркетинг.

Обработка данных соединяет сырьевые данные с применимыми инсайтами, что делает ее необходимой для аналитики и принятия решений.