Qu’est-ce que le Data Wrangling ? Comment fonctionne le Data Wrangling ?


Le traitement des données peut être intimidant, d’autant plus que nous générons désormais 1,145 billion de Mo de données quotidien. Heureusement, bataille de données est le meilleur moyen de le résoudre.

Dispute de données est un processus qui transforme les données brutes en un format structuré et lisible. Cela implique de comprendre, de nettoyer, de structurer et de vérifier les données.

Pour chaque analyse et tâche de gestion de données, les querelles sont essentielles. Après tout, plus de 95 % des entreprises relever des défis avec la gestion des données non structurées.

Pour en savoir plus sur ce processus, continuez à lire !

Conflit de données Définition

Dispute de données est un ensemble de processus qui transforment les données non structurées en un format idéal pour l’analyse. Il est également connu sous le nom correction des données ou munging.

Les processus comprennent l’exploration, la transformation et la vérification des données brutes. En conséquence, vous aurez un format cohérent, correct et fiable.

Vous pouvez créer des insights et les utiliser comme l’intelligence d’entreprise avec la sortie. Toute analyse fera l’affaire avec bataille de données puisqu’il garantit que les données sont complètes et fiables.

Continuez à lire pour en savoir plus sur les étapes incluses dans le bataille de données processus.

Comment fonctionne Conflit de données Travail?

Dispute de données fonctionne par une combinaison de plusieurs processus. Vous trouverez ci-dessous les six étapes et techniques essentielles impliquées dans bataille de données:

1. Découvrir

Découvrir des données, c’est se familiariser avec les données que l’on va traiter. Ce faisant, vous pouvez savoir comment vous l’utiliserez.

Dans ce processus, vous pouvez réaliser deux choses. Dans la plupart des cas, vous découvrirez tout modèle ou tendance dans les données. Vous trouverez également des problèmes évidents que vous devrez résoudre ultérieurement.

Cette étape est essentielle pour chaque bataille de données projet car cela vous aidera à comprendre les étapes suivantes.

2. Structuration

Dispute de données traite et traite des données brutes ou inexploitables. Il peut aussi être incomplet. Les données peuvent également apparaître dans un format incohérent, voire erroné.

Structurer signifie transformer les données brutes sous la forme dont vous avez besoin pour l’analyse. Le format variera en fonction du modèle analytique d’interprétation.

3. Nettoyage

Une fois les données structurées, vous pouvez rechercher et supprimer les erreurs inhérentes. Ce processus est ce que nous appelons le « nettoyage ».

Étant donné que ces erreurs affecteront votre analyse, vous devez les supprimer ou les modifier. Cette étape peut se produire de plusieurs manières, comme la suppression de cellules vides, la suppression de lignes mal évaluées ou l’alignement de chaque entrée.

L’objectif principal de cette étape est de s’assurer que la base de données ne contient aucune erreur susceptible d’affecter votre analyse.

Note: Certaines personnes comparent traitement des données avec nettoyage des données puisque les deux peuvent signifier la même chose à certains égards.

Cependant, ce dernier ne fait référence qu’à la suppression de données inexactes. Ce n’est qu’une partie du processus de lutte puisque vous transformez également les données en une forme plus utilisable.

4. Enrichir

Enrichir signifie déterminer si vous disposez de toutes les données nécessaires à la tâche que vous allez accomplir. Sinon, vous devez l’améliorer en ajoutant plus de données.

Les nouvelles données peuvent provenir de valeurs provenant d’autres ensembles de données. Dans cette étape, vous devez savoir quelles données supplémentaires vous pouvez utiliser.

Une fois que vous considérez l’enrichissement comme essentiel, répétez ces étapes pour les nouvelles données que vous ajouterez.

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5. Validation

Cette étape consiste à voir si les données sont cohérentes et de haute qualité pour votre objectif.

Dans ce processus, vous pouvez vous retrouver dans deux scénarios. Vous pouvez voir les problèmes que vous devez résoudre ou savoir si les données sont prêtes pour l’analyse.

Vous pouvez réaliser cette étape à travers plusieurs processus, mais la plupart sont automatiques. Dans la plupart des cas, un code de programmation peut faire ce travail pour vous.

6. Publication ou partage

Après avoir validé les données, vous êtes prêt à les publier et à les partager. Cela signifie que vous le rendez disponible pour que d’autres membres de votre équipe l’analysent.

Le format du résultat final dépendra de son objectif. Il s’agit généralement d’un rapport écrit ou d’un document électronique.

L’importance de Conflit de données

Dispute de données compte pour presque 80 % du temps des professionnels de la donnée. Beaucoup de gens se demandent pourquoi ils y consacrent autant de temps et d’efforts.

Quand on le regarde, la réponse est simple. Le résultat de ce processus est la base de chaque analyse et plan. Si le processus n’est pas minutieux, il peut entraîner des échecs, des occasions manquées et des solutions erronées.

En tant que tel, vous pouvez obtenir de meilleurs résultats rapidement si vous consacrez plus de temps, d’efforts et de ressources à bataille de données.

Dans cette optique, voici quelques cas qui montrent l’importance de bataille de données:

Combiner les sources

Le bataille de données processus est nécessaire pour combiner plusieurs sources de données dans une seule base de données. Avec lui, vous pouvez disposer de données fiables pour l’analyse et l’interprétation.

Nettoyer les données non pertinentes ou vides

Cette tâche est essentielle dans le nettoyage des données car elle recherche les lacunes à supprimer ou à combler avec des données. Il est également utile de supprimer des données inutiles ou non pertinentes.

Traiter les incohérences

Dispute de données est essentiel pour identifier toute anomalie dans les données. Il est également utilisé pour expliquer les données incohérentes (le cas échéant) ou les supprimer pour une meilleure analyse.

En dehors de ces cas d’utilisation, bataille de données est aussi indispensable pour les entreprises. Voici les raisons pour lesquelles :

Détection de fraude

Avec bataille de données, n’importe qui peut détecter toute incohérence ou donnée inexacte. Ce faisant, il peut fournir la preuve de toute fraude qui s’est produite dans une entreprise ou une entreprise.

Protection de la sécurité des données

Comme bataille de données transforme les données brutes, il peut prendre en charge tous les éléments essentiels de la sécurité des données. Il fait le travail en fournissant des données cohérentes et correctes à partir de données brutes.

Sortie de données précise et cohérente

Les entreprises et les entreprises ont toujours besoin de solutions et d’analyses. Dans ce cas, bataille de données offre des données cohérentes et précises pour chaque problème.

Conformité à la réglementation

Ce processus peut aider les entreprises à suivre les normes de l’industrie. Ils peuvent trouver des solutions pertinentes aux réglementations de l’industrie.

Analyser le comportement des consommateurs

Wrangling offre une sortie détaillée qui peut analyser le comportement des consommateurs. Avec son résultat, les entreprises peuvent prendre les mesures nécessaires pour améliorer les performances sur la base de ces données.

Moins de temps pour la préparation des données

Outils de traitement des données aider les entreprises et les entreprises à préparer et à analyser les données plus rapidement. En conséquence, ils passent moins de temps sur la préparation des données.

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Découvrez les tendances des données

Dispute de données aide à créer des analyses et des aperçus des tendances. Vous pouvez interpréter et prédire les tendances sur la base de données fiables et structurées.

Reconnaître la valeur

Les entreprises et les entreprises peuvent utiliser bataille de données pour voir où ils en sont en fonction des données brutes dont ils disposent. Dispute de données leur permet de reconnaître la valeur et de voir s’il y a une amélioration ou un progrès. Cela les aidera également à se fixer de nouveaux objectifs à atteindre.

Défis dans Conflit de données

Dispute de données implique des étapes compliquées car il fonctionne sur des données brutes et non structurées. Voici quelques-uns des défis auxquels vous serez confronté si vous effectuez une tâche de gestion des données :

Traiter un volume massif de données à démêler

Ces jours, bataille de données implique d’énormes quantités de données – ou ce que nous appelons maintenant “Big Data.” Avec un volume élevé à traiter, cette tâche devient difficile.

Par exemple, d’importants sites de commerce électronique comme Amazone bateau 1,6 million de colis par jour. Avec autant de commandes, ils doivent traiter des milliers de transactions chaque minute. Dans ce cas, ils ont besoin d’une solution efficace de gestion des données pour traiter les données plus rapidement.

Traitement des données non structurées

Les données se présentent sous diverses formes, et la plupart d’entre elles sont brutes et non structurées. Les bases de données traditionnelles ne sont pas adaptées pour traiter ce type de données.

Par exemple, les avis des clients varient d’une personne à l’autre. Certains clients font des critiques à puces, tandis que d’autres révisent en une phrase ou une phrase.

Dans ce cas, une entreprise a besoin de méthodes et d’outils avancés pour traiter des informations précieuses à partir de données non structurées.

Évolution des formats et des sources

Divers formats et sources de données ont évolué au fil des ans. Ces modifications entraînent des incohérences dans les données. De plus, les ressources peuvent avoir des structures différentes.

Par exemple, chaque plate-forme diffère dans le format et la structure de ses données. Vous devez comprendre la conception et la disposition de chaque plate-forme. De cette façon, vous saurez comment traiter les données qu’ils contiennent.

Respect des règles de sécurité et de confidentialité

La sécurité et la confidentialité sont essentielles dans chaque élément de données que vous manipulez.

Ce défi survient généralement lorsqu’il s’agit de données sensibles. Certains d’entre eux sont des informations personnelles, des antécédents médicaux ou des dossiers financiers.

Outre ces défis, vous devez également comprendre techniques de traitement des donnéesétapes, outils et meilleures pratiques.

Connaître tout cela est la meilleure façon de faire face aux défis de la tâche. Cela vous permet d’avoir un processus plus fluide et une meilleure sortie en moins de temps.

Conclusion

Dispute de données est une étape essentielle dans le traitement des données brutes. Avec ce processus, vous pouvez utiliser n’importe quelle donnée brute et la transformer en données fiables pour l’analyse.

Selon les données brutes, ce processus peut être fastidieux et prendre du temps. Cependant, le résultat en vaudra toujours la peine puisqu’il est à la base de toute idée et décision fiables.