Съществуват терабайти и петабайти данни в тази епоха на интернет, с експоненциален растеж на същото. Но как да използваме тези данни и да ги преведем в полезна информация за подобряване на наличността на услугата?
Валидни, нови и разбираеми данни са всичко, от което се нуждаят фирмите за техните модели за откриване на знания.
Поради тази причина фирмите прилагат анализи по много различни начини, за да разкрият качествени данни.
Но откъде започва всичко? Отговорът е спорове с данни.
Да започваме!
Съдържание
Какво е препирня с данни?
Разправата на данни е акт на почистване, структуриране и трансформиране на необработени данни във формати, които опростяват процесите на анализ на данни. Борбата с данни често включва работа с объркани и сложни набори от данни, които не са готови за процеси на тръбопроводи за данни. Сбирането на данни премества необработените данни в прецизирано състояние или прецизираните данни в оптимизирано състояние и ниво на готовност за производство.
Някои от известните задачи при спорове с данни включват:
- Обединяване на множество набори от данни в един голям набор от данни за анализ.
- Проучване на липсващи/пропуски в данните.
- Премахване на отклонения или аномалии в набори от данни.
- Стандартизиране на входовете.
Големите хранилища за данни, участващи в процесите на преборване на данни, обикновено са извън ръчната настройка, което налага автоматизирани методи за подготовка на данни за получаване на по-точни и качествени данни.
Цели на разбора на данни
Освен подготовката на данни за анализ като по-голяма цел, другите цели включват:
- Създаване на валидни и нови данни от объркани данни за стимулиране на вземането на решения в бизнеса.
- Стандартизиране на необработените данни във формати, които системите за големи данни могат да приемат.
- Намаляване на времето, прекарано от анализаторите на данни при създаване на модели на данни чрез представяне на подредени данни.
- Създаване на последователност, пълнота, използваемост и сигурност за всеки набор от данни, консумиран или съхраняван в хранилище за данни.
Често срещани подходи за спорове с данни
Откриване
Преди инженерите по данни да започнат задачи за подготовка на данни, те трябва да разберат как се съхраняват, размера, какви записи се пазят, форматите за кодиране и други атрибути, описващи всеки набор от данни.
Структуриране
Този процес включва организиране на данни в лесно използваеми формати. Суровите набори от данни може да се нуждаят от структуриране на начина, по който се появяват колоните, броя на редовете и настройка на други атрибути на данни, за да се опрости анализа.
Почистване
Структурираните набори от данни трябва да се отърват от присъщите грешки и всичко, което може да изкриви данните вътре. Следователно почистването включва премахване на множество записи в клетки с подобни данни, изтриване на празни клетки и извънредни данни, стандартизиране на входове, преименуване на объркващи атрибути и др.
Обогатяване
След като данните преминат през етапите на структуриране и почистване, е необходимо да се оцени полезността на данните и да се допълнят със стойности от други набори от данни, които липсват, за да се даде желаното качество на данните.
Валидиране
Процесът на валидиране включва итеративни програмни аспекти, които хвърлят светлина върху качеството на данните, последователността, използваемостта и сигурността. Фазата на валидиране гарантира изпълнението на всички задачи за трансформация и маркира наборите от данни като готови за фази на анализ и моделиране.
Представяне
След преминаване на всички етапи, разбраните набори от данни се представят/споделят в рамките на организация за анализ. Документацията за подготвителните стъпки и метаданните, генерирани по време на процеса на спорове, също се споделят на този етап.
Талант
Талант е унифицирана платформа за управление на данни, обвита в 3 мрежи за данни, за да предостави надеждни и здрави данни. Talend представя интеграция на данни, приложение и интеграция и интегритет на данните и управление. Борбата с данни в Talend е чрез базиран на браузър инструмент за посочване и щракване, който позволява групова, групова и подготовка на данни на живо – профилиране на данни, почистване и документиране.
Talend data fabric обработва всеки етап от жизнения цикъл на данните, като внимателно балансира наличността на данните, използваемостта, сигурността и целостта на всички бизнес данни.
Някога тревожили ли сте се за вашите различни източници на данни? Унифицираният подход на Talend осигурява бърза интеграция на данни от всички ваши източници на данни (бази данни, облачни хранилища и крайни точки на API) – позволявайки трансформация и картографиране за всички данни с безпроблемни проверки на качеството.
Интегрирането на данни в Talend е разрешено чрез инструменти за самообслужване, като конектори, които позволяват на разработчиците да поглъщат данни от всеки източник автоматично и да категоризират данните по подходящ начин.
Характеристики на Talend
Универсална интеграция на данни
Talend позволява на бизнеса да преборва всеки тип данни от разнообразни източници на данни – облачни или локални среди.
Гъвкав
Talend надхвърля доставчика или платформата, когато изгражда тръбопроводи за данни от вашите интегрирани данни. След като създадете тръбопроводи за данни от вашите погълнати данни, Talend ви позволява да стартирате тръбопроводите навсякъде.
Качество на данните
С възможности за машинно обучение, като дедупликация на данни, валидиране и стандартизация, Talend почиства погълнатите данни автоматично.
Поддръжка за интеграции на приложения и API
След като данните ви бъдат осмислени чрез инструментите за самообслужване на Talend, можете да споделяте данните си чрез удобни за потребителя API. Крайните точки на Talend API могат да изложат вашите активи с данни на SaaS, JSON, AVRO и B2B платформи чрез усъвършенствани инструменти за картографиране и трансформиране на данни.
Р
Р е добре разработен и ефективен език за програмиране за справяне с проучвателен анализ на данни за научни и бизнес приложения.
Създаден като безплатен софтуер за статистически изчисления и графики, R е едновременно език и среда за преборване на данни, моделиране и визуализация. Средата R предоставя набор от софтуерни пакети, докато езикът R интегрира серия от статистически, клъстерни, класификационни, анализиращи и графични техники, които помагат за манипулиране на данни.
Характеристики на R
Богат набор от пакети
Инженерите по данни разполагат с повече от 10 000 стандартизирани пакета и разширения за избор от Comprehensive R Archive Network (CRAN). Това опростява споровете и анализа на данните.
Изключително мощен
С наличните разпределени изчислителни пакети R може да извършва сложни и ясни манипулации (математически и статистически) върху обекти с данни и набори от данни в рамките на няколко секунди.
Поддръжка на различни платформи
R е независим от платформата и може да работи на много операционни системи. Освен това е съвместим с други езици за програмиране, които помагат при манипулирането на тежки изчислителни задачи.
Научаването на R е лесно.
Трифакта
Трифакта е интерактивна облачна среда за профилиране на данни, които се изпълняват спрямо модели за машинно обучение и анализи. Този инструмент за инженеринг на данни има за цел да създаде разбираеми данни, независимо от това колко объркани или сложни са наборите от данни. Потребителите могат да премахват двойни записи и да попълват празни клетки в набори от данни чрез дедупликация и трансформации на линейна трансформация.
Този инструмент за преборване на данни има око за отклонения и невалидни данни във всеки набор от данни. Само с едно кликване и плъзгане наличните данни се класират и интелигентно трансформират с помощта на предложения, задвижвани от машинно обучение, за да се ускори подготовката на данните.
Разборът на данни в Trifacta е чрез завладяващи визуални профили, които могат да поемат нетехнически и технически персонал. С визуализираните и интелигентни трансформации, Trifacta се гордее със своя дизайн, предназначен за потребителите.
Независимо дали поглъщат данни от витрини за данни, складове за данни или езера от данни, потребителите са защитени от сложността на подготовката на данни.
Характеристики на Trifacta
Безпроблемни облачни интеграции
Поддържа подготвителни работни натоварвания във всяка облачна или хибридна среда, за да позволи на разработчиците да приемат набори от данни за спорове, независимо къде живеят.
Методи за стандартизация на множество данни
Trifacta wrangler има няколко механизма за идентифициране на модели в данните и стандартизиране на резултатите. Инженерите по данни могат да избират стандартизация по модел, по функция или смесване и съпоставяне.
Опростен работен процес
Trifacta организира работи по подготовка на данни под формата на потоци. Потокът съдържа един или повече набори от данни плюс свързаните с тях рецепти (дефинирани стъпки, които трансформират данни).
Следователно потокът намалява времето, което разработчиците прекарват при импортиране, преборване, профилиране и експортиране на данни.
OpenRefine
OpenRefine е зрял инструмент с отворен код за работа с разхвърляни данни. Като инструмент за почистване на данни, OpenRefine изследва набори от данни за няколко секунди, докато прилага сложни трансформации на клетки, за да представи желаните формати на данни.
OpenRefine се доближава до преборването на данни чрез филтри и дялове на набори от данни, използвайки регулярни изрази. Използвайки вградения General Refine Expression Language, инженерите на данни могат да учат и преглеждат данни с помощта на аспекти, филтри и техники за сортиране, преди да извършат разширени операции с данни за извличане на обекти.
OpenRefine позволява на потребителите да работят върху данни като проекти, където набори от данни от множество компютърни файлове, уеб URL адреси и бази данни могат да бъдат изтеглени в такива проекти с възможността да се изпълняват локално на машините на потребителите.
Чрез изрази разработчиците могат да разширят почистването и трансформацията на данни до задачи като разделяне/съединяване на многостойностни клетки, персонализиране на аспекти и извличане на данни в колони с помощта на външни URL адреси.
Характеристики на OpenRefine
Инструмент за различни платформи
OpenRefine е създаден да работи с операционни системи Windows, Mac и Linux чрез инсталационни настройки за изтегляне.
Богат набор от API
Включва OpenRefine API, API за разширение на данни, API за съгласуване и други API, които поддържат взаимодействието на потребителите с данните.
Datameer
Datameer е SaaS инструмент за преобразуване на данни, създаден да опрости обработката и интегрирането на данни чрез процеси на софтуерно инженерство. Datameer позволява извличане, трансформиране и зареждане на набори от данни в облачни складове за данни като Snowflake.
Този инструмент за обработка на данни работи добре със стандартни формати за набори от данни като CSV и JSON, което позволява на инженерите да импортират данни в различни формати за агрегиране.
Datameer разполага с каталожна документация на данни, задълбочено профилиране на данни и откриване, за да отговори на всички нужди от трансформация на данни. Инструментът поддържа задълбочен визуален профил на данните, който позволява на потребителите да проследяват невалидни, липсващи или отдалечени полета и стойности и цялостната форма на данните.
Работейки в мащабируемо хранилище за данни, Datameer трансформира данни за смислен анализ чрез ефективни стекове от данни и функции, подобни на excel.
Datameer представя хибриден потребителски интерфейс с код и без код, за да побере широки екипи за анализ на данни, които могат лесно да изграждат сложни ETL тръбопроводи.
Характеристики на Datameer
Множество потребителски среди
Включва среди за преобразуване на данни с много хора – нисък код, код и хибрид, за поддръжка на технически разбиращи и нетехнологични хора.
Споделени работни пространства
Datameer позволява на екипите да използват повторно и да си сътрудничат върху модели, за да ускорят проектите.
Богата документация с данни
Datameer поддържа както система, така и генерирана от потребителя документация за данни чрез метаданни и описания, тагове и коментари в уики стил.
Последни думи 👩🏫
Анализът на данни е сложен процес, който изисква данните да бъдат организирани по подходящ начин, за да се правят смислени изводи и да се правят прогнози. Инструментите за Data Wrangling ви помагат да форматирате големи количества необработени данни, за да ви помогнат да извършвате разширен анализ. Изберете най-добрия инструмент, който отговаря на вашите изисквания и станете професионалист в Анализ!
Може да харесате:
Най-добрите CSV инструменти за конвертиране, форматиране и валидиране.