什么是数据整理？效益、工具、实例和技能

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随着数据世界的迅速扩大，获得正确的数据来组织分析变得越来越重要。商业用户依靠数据和信息来做出几乎所有的商业决策。因此，使原始数据可用于分析是很重要的。数据整理是转换和映射原始数据的过程，并使其准备好用于分析。

什么是数据整理？

数据整理是消除错误和组合复杂数据集的过程，以使它们更容易获得和分析。由于今天的数据量和数据源的快速扩张，存储和组织大量的数据进行分析变得越来越必要。

数据整理过程，也被称为数据混合过程，包括重组、转换和映射数据，从一种 "原始 "形式转化为另一种形式，以使其对包括分析在内的各种下游用途更加可用和有价值。

数据整理可以被定义为清理、组织和转化原始数据的过程，使其成为分析人员用于迅速决策的理想格式。也被称为数据清洗或数据整理，数据整理使企业能够在更短的时间内处理更复杂的数据，产生更准确的结果，并做出更好的决策。具体方法因项目而异，取决于你的数据和你要实现的目标。越来越多的组织越来越依赖数据整理工具，使数据为下游分析做好准备。

数据整理的重要性

你知道吗，数据专业人员几乎花了80%的时间来处理数据，只留下20%的时间用于探索和建模？

有些人可能会质疑，花在数据整理上的工作量和时间是否值得。一个简单的比喻会帮助你理解。一座摩天大楼的地基在地上结构开始之前是昂贵而耗时的。尽管如此，这个坚实的地基对于大楼的屹立不倒和为其服务几十年是极其宝贵的。同样，对于数据处理来说，一旦代码和基础设施的基础被收集起来，只要这个过程是相关的，它就会立即提供结果（有时几乎是即时的）。然而，跳过必要的数据整理步骤将导致重大的弊端，错过机会，以及错误的模型，损害组织内分析的声誉。

数据整理软件已经成为数据处理中不可缺少的一部分。使用数据整理工具的主要重要性可以描述为：

• 让原始数据变得可用。准确的整理数据保证了高质量的数据被输入到下游的分析中。
• 把来自不同来源的所有数据集中到一个地方，以便于使用。
• 按照要求的格式拼凑原始数据，并理解数据的业务背景
• 自动化的数据整合工具被用作数据整理技术，将源数据清理并转换为标准格式，可以根据终端要求反复使用。企业使用这种标准化的数据来执行关键的、跨数据集的分析。
• 将数据从噪音或有缺陷、缺失的元素中清理出来
• 数据整理作为数据挖掘过程的准备阶段，涉及到收集数据并使其合理化。
• 帮助企业用户做出具体、及时的决策

数据整理软件通常执行六个迭代步骤：发现、构建、清理、丰富、验证和发布数据，然后才准备好进行分析。

数据整理的好处

• 数据整理有助于提高数据的可用性，因为它将数据转换为终端系统的兼容格式。
• 它有助于在一个直观的用户界面内快速建立数据流，并轻松地安排和自动化数据流过程。
• 整合各种类型的信息及其来源（如数据库、网络服务、文件等）
• 帮助用户轻松处理非常大的数据量，轻松分享数据流技术。

数据整理工具

有不同的数据整理工具，可用于收集、导入、结构化和清理数据，然后再将其输入分析和BI应用程序。你可以使用自动化工具进行数据整理，软件允许你在转换过程的每一步验证数据映射和仔细检查数据样本。这有助于快速检测和纠正数据映射中的错误。在处理特别大的数据集的企业中，自动数据清理变得非常必要。对于手动数据清理过程，数据团队或数据科学家负责整理。然而，在较小的设置中，非数据专业人员在利用数据之前负责清理数据。

基本的数据清理工具的一些例子是：

• 电子表格/Excel Power Query - 这是最基本的手动数据整理工具
• OpenRefine - 一个自动的数据清理工具，需要编程技巧
• Tabula - 它是一个适合所有数据类型的工具
• Google DataPrep - 它是一个探索、清理和准备数据的数据服务。
• Data wrangler - 它是一个数据清理和转换工具。

数据整理的例子

数据整理技术被用于各种使用情况。最常用的数据整理的例子是用于：

• 将几个数据源合并成一个数据集进行分析
• 识别数据中的空白或空单元，并填补或删除它们
• 删除不相关或不必要的数据
• 识别数据中的严重异常值，并解释不一致之处，或将其删除以促进分析。

企业还使用数据处理工具来：

• 检测企业欺诈行为
• 支持数据安全
• 确保准确和经常性的数据建模结果
• 确保企业符合行业标准
• 执行客户行为分析
• 减少花在准备分析数据上的时间
• 及时认识到数据的商业价值
• 找出数据趋势

数据整理与ETL

ETL是指提取、转换和加载。ETL是一个中间件过程，涉及到从各种来源挖掘或提取数据，连接数据，根据业务规则转换数据，随后将数据加载到目标系统。ETL一般用于将处理过的数据加载到平面文件或关系数据库表中。

虽然数据整理和ETL看起来很相似，但数据整理和ETL过程之间有一些关键的区别，使它们有所不同。

• 用户 - 分析师、统计员、商业用户、行政人员和管理人员使用数据整理。相比之下，DW/ETL开发者使用ETL作为连接源系统和报告层的一个中间过程。
• 数据结构 - 数据整理涉及不同的和复杂的数据集，而ETL涉及结构化或半结构化的关系数据集。
• 用例--数据整理通常用于探索性数据分析，但ETL用于收集、转换和加载报告数据。

所需的顶级数据整理技能

数据整理是一个数据科学家必须具备的基本技能之一。它是一套你需要执行的任务，以便你能理解你的数据，并为机器学习做好准备。一个好的数据整理员应该善于把各种数据源的信息放在一起，解决常规的转换问题，并解决数据清洗和质量问题。

作为一个数据科学家，你需要密切了解你的数据，并注意丰富数据的内容。在真实场景中，你很少会得到完美无缺的数据。因此，必须对数据的业务背景有很好的了解，这样你就可以轻松地解释、清理并将其转化为可消化的形式。

顶级科技公司通常在数据科学候选人中寻找以下技能组合：

• 能够进行一系列的数据转换，如合并，排序，聚合
• 在指定的数据集上使用数据科学编程语言，如R、Python、Julia、SQL。
• 根据基础业务背景做出逻辑判断

为了成为一名优秀的数据整理员，你需要学习如何保持你的工作高效和一致。你需要将数据整理流程落实到位，以便在此基础上做出有价值的见解和商业决策。帮助你的企业获得比同行业其他企业更多的竞争优势。