数据整理

数据整理是将原始数据进行清洗、结构化和丰富的过程，使其适合分析。这涉及到诸如消除不一致性、处理缺失值、标准化格式以及合并数据集等任务，以准备进行数据驱动的决策制定或建模。它是数据科学、分析和机器学习工作流程中的关键步骤。

也称为: 数据清洗、数据准备。

比较

• 数据整理 vs. 数据清洗: 数据整理涵盖的范围更广，包括清洗和重构，而数据清洗专注于错误更正和质量改善。

• 数据整理 vs. ETL: ETL是一个系统的管道，用于移动和转化数据，而整理通常更具探索性和手动性。

优点

• 为分析准备数据: 确保数据集为洞察或建模做好准备。

• 增强数据可用性: 使原始数据变得有意义且可操作。

• 可定制的工作流程: 适应特定数据集和目标的独特需求。

缺点

• 耗时: 对于复杂数据集，可能需要大量手动工作。

• 容易出现人为错误: 手动过程增加了出错的风险。

示例

一位数据分析师为可视化准备销售数据集：

• 原始数据集: 包含缺失值、重复条目和不一致的日期格式。

• 整理过程:

1. 用平均数或占位符填充缺失的销售额。
2. 删除重复记录。
3. 将日期标准化为一致的格式（例如，YYYY-MM-DD）。
4. 将销售数据与营销支出数据合并，以进行丰富分析。

• 结果: 一个干净且结构良好的数据集，准备在仪表板工具中进行可视化，能够洞察销售趋势和营销投资回报。

数据整理弥补了原始数据与可操作洞察之间的差距，使其在分析和决策制定中不可或缺。