数据处理操作

数据处理当收集数据并将其转换为可用信息时使用。通常由数据科学家或数据科学家团队执行,重要的是要正确完成数据处理,因为不对最终产品或数据输出进行负面影响。

它以其原始形式的数据始于其原始形式,并将其转换为更可读的格式(图形,文档等),使其能够被计算机解释所需的表单和上下文并由员工在整个组织中使用。

数据处理

数据处理的阶段

  1. 数据采集​​:它是数据处理的第一步。数据从可用源中拉出,包括数据湖泊和数据仓库。可用的数据源必须是值得信赖的,并且建成良好,因此收集的数据具有最高的质量。
  2. 数据准备:收集数据后,它会进入数据准备阶段。通常称为“预处理”的数据准备是在数据处理的以下阶段进行清除并组织原始数据的阶段。在准备期间,努力检查原始数据的任何错误。此步骤的目的是消除不良数据,并开始为最佳商业智能创造高质量数据。
  3. 数据输入:然后将清洁数据输入到目的地,并转换为可以理解的语言。数据输入是原始数据开始采用可用信息的形式的第一阶段。
  4. 加工:在此阶段,实际处理在前阶段输入到计算机的数据以进行解释。处理是使用机器学习算法完成的,尽管过程本身可以根据正在处理的数据源和预期用途(检查广告模式,从连接设备检查,确定客户需求等)略有不同。
  5. 数据输出/解释:在此阶段,最终数据最终可用于非数据科学家。它被翻译,可读,且通常以图形,视频,图像,纯文本等的形式。公司或机构的成员现在可以开始为自己的数据分析项目自提供数据。
  6. 数据存储:这是这个过程的最后阶段。处理所有数据后,将存储以供将来使用。当数据正确存储时,需要在需要时快速且容易地访问组织成员。

数据处理功能

它涉及各种过程,包括:

  • 验证:确保提供的数据是正确的和相关的。
  • 排序:“在某些序列和/或不同集合中安排项目。”
  • 摘要:将详细数据减少到其主要点。
  • 聚合:组合多条数据。
  • 分析:“收集,组织,分析,解释和数据呈现”。
  • 报告:列出详细信息或摘要数据或计算的信息。
  • 分类将数据分解为各类类别。

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