¿El procesamiento de datos es el procesamiento y clasificación de los datos recopilados?

El procesamiento de datos se refiere al procesamiento y organización de los datos recopilados para formar un formato adecuado para el análisis de datos para garantizar la coherencia y validez de los datos. Es una etapa esencial antes del análisis de datos. El propósito básico del procesamiento de datos es extraer y derivar datos valiosos y significativos para resolver problemas a partir de una gran cantidad de datos que pueden ser confusos y difíciles de entender. Si hay errores en los propios datos, incluso si se utilizan los métodos de análisis de datos más avanzados, los resultados obtenidos serán erróneos, no tendrán valor de referencia e incluso pueden inducir a error en la toma de decisiones. El procesamiento de datos incluye principalmente limpieza de datos, transformación de datos, extracción de datos, fusión de datos, cálculo de datos y otros métodos de procesamiento. Los datos generales requieren cierto procesamiento antes de que puedan usarse para análisis de datos posteriores. Incluso los datos sin procesar "limpios" requieren cierto procesamiento antes de poder usarse. Los datos en el mundo real son generalmente datos incompletos, inconsistentes y sucios, que no se pueden analizar directamente o los resultados del análisis no son satisfactorios. Existen muchos métodos para el preprocesamiento de datos: limpieza de datos, integración de datos, transformación de datos, reducción de datos, etc. Solo procesando los datos que afectan el análisis podemos obtener resultados de análisis más precisos. Tomemos como ejemplo los datos sobre la calidad del aire que preocupan al público recientemente. Es probable que haya muchos días de datos que no hayan sido monitoreados debido a problemas con el equipo, algunos datos se registren repetidamente y algunos datos no sean válidos debido a fallas del equipo. . Luego, se deben utilizar los métodos correspondientes para solucionarlo. Por ejemplo, si hay datos incompletos, ya sea para eliminarlos directamente o utilizar valores cercanos para completarlos, todos estos son problemas que deben considerarse. Por supuesto, aquí también podemos realizar agrupaciones de datos, cálculos de estadísticas descriptivas básicas, elaboración de gráficos estadísticos básicos, conversión de valores de datos, normalización de datos, etc. A través de estas operaciones, podemos captar las características de distribución de los datos para ayudarnos. Profundizar en el análisis y la modelización.