Tres métodos de procesamiento de datos
En primer lugar, limpieza de datos
La limpieza de datos se refiere a examinar, filtrar y modificar los datos originales para que cumplan con los requisitos del análisis. Puede haber errores, eliminaciones, duplicaciones, valores atípicos y otros problemas en los datos originales, que afectarán la calidad de los datos y los resultados del análisis. Por lo tanto, la limpieza de datos es el primer y más crítico paso en el análisis de datos.
Los métodos específicos de limpieza de datos incluyen los siguientes aspectos:
1. Eliminar datos duplicados: si existen datos duplicados en el conjunto de datos, es necesario eliminarlos para evitar afectar el análisis. resultados.
2. Complete los valores faltantes: si faltan valores en el conjunto de datos, es necesario completarlos para garantizar la integridad y precisión de los datos. El método de llenado puede ser llenado medio, llenado medio, llenado modal, etc.
3. Rechazar los valores atípicos: si existen valores atípicos en el conjunto de datos, es necesario eliminarlos para evitar interferir con los resultados del análisis.
4. Verifique el formato de los datos: el formato de los datos debe cumplir con los requisitos, como el formato de fecha y el formato de número. Si el formato no cumple con los requisitos, es necesario ajustarlo.
5. Estandarizar los datos: Si hay unidades inconsistentes en el conjunto de datos, es necesario estandarizarlas para facilitar el análisis y la comparación.
En segundo lugar, la conversión de datos
La conversión de datos se refiere a convertir datos sin procesar en una forma adecuada para el análisis. Los datos brutos pueden existir en diferentes formas y estructuras y deben transformarse para su análisis.
Los métodos específicos de conversión de datos incluyen los siguientes aspectos:
1. Conversión de tipo de datos: convierte el tipo de datos, como convertir el tipo de cadena a tipo numérico y convertir el tipo de fecha. al tiempo. tipo de empuje, etc.
2. Conversión de estructura de datos: convierta la estructura de los datos, como convertir una tabla ancha en una tabla larga y convertir una matriz multidimensional en una matriz unidimensional.
3. Fusión de datos: combine varios conjuntos de datos en un solo conjunto de datos para su análisis.
4. División de datos: divida un conjunto de datos en varios conjuntos de datos para su análisis.
5. Tabla dinámica: datos dinámicos para facilitar el análisis y la comparación de datos.
En tercer lugar, análisis de datos
El análisis de datos se refiere a las estadísticas, el análisis y el modelado de datos para extraer la información y los patrones en los datos. El análisis de datos es el objetivo final y la parte más valiosa del procesamiento de datos.
Los métodos específicos de análisis de datos incluyen los siguientes aspectos:
1. Análisis estadístico descriptivo: realizar análisis estadístico descriptivo de los datos, como calcular la media, mediana, varianza, etc. . , con el fin de comprender la distribución y características de los datos.
2. Análisis de datos exploratorios: realice análisis de datos exploratorios sobre los datos, como dibujar histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de caja, etc. , para descubrir patrones y relaciones en los datos.
3. Prueba de hipótesis: Realizar pruebas de hipótesis sobre datos para verificar la exactitud y confiabilidad de la hipótesis de investigación.
4. Modelado de datos: modelar datos para extraer información y patrones en los datos y hacer predicciones y decisiones.
5. Visualización de datos: Visualice datos para mostrar a otros los resultados y conclusiones del análisis de datos.
Procesamiento y gestión de datos:
El procesamiento de datos es el proceso de extraer información valiosa de grandes cantidades de datos sin procesar, es decir, convertir datos en información. Maneja principalmente diversos datos de entrada, incluido todo el proceso de recopilación, almacenamiento, procesamiento, clasificación, fusión, cálculo, clasificación, conversión, recuperación y difusión de datos.
La gestión de datos se refiere a la recopilación, organización, almacenamiento, mantenimiento, recuperación, transmisión y otras operaciones de datos. Es un eslabón básico en el negocio del procesamiento de datos y una parte integral de todo procesamiento de datos.
En el procesamiento de datos, los cálculos suelen ser simples y los cálculos de procesamiento en las empresas de procesamiento de datos varían según las diferentes empresas, por lo que las aplicaciones deben escribirse de acuerdo con las necesidades de la empresa para resolverlas.
Sin embargo, la gestión de datos es más compleja. Debido a la explosión de datos disponibles y la diversidad de datos, desde una perspectiva de gestión de datos, es importante no sólo utilizarlos, sino también gestionarlos de forma eficaz. Por lo tanto, se necesita un software de gestión universal, conveniente y eficiente para gestionar estos datos de forma eficaz.
El procesamiento y la gestión de datos están interrelacionados y la calidad de la tecnología de gestión de datos afectará directamente la eficiencia del procesamiento de datos.
La tecnología de bases de datos es una rama de las aplicaciones informáticas que se investiga, desarrolla y mejora en función de este objetivo de demanda. Tres cambios importantes en el concepto de procesamiento de big data en la era de los datos: no todo debe ser muestreado, la eficiencia no debe ser absolutamente precisa y la correlación no debe ser causalidad.
En realidad, existen muchos métodos específicos de procesamiento de big data, pero basándose en la práctica a largo plazo, Tianya Data ha resumido un proceso básico de procesamiento de big data. Este proceso debería ayudar a todos a agilizar el procesamiento de big data. Todo el proceso de procesamiento se puede resumir en cuatro pasos: recopilación, importación y preprocesamiento, estadísticas y análisis, y minería.