据整理技术 每天人们出于商业和个人目的使用互联网时都会产生超过 3.38 亿 TB 的数据。1数据分析师和其他数据专业人员可以利用这些数据来收集业务见解并推动业务决策。然而，数据驱动的见解的好坏取决于其背后的数据。
不幸的是，大多数创建的数据都是非结构化的格式。这些原始数据通常不完整、不一致且充满错误。数据整理技术可以查找并纠正数据中的缺陷，以便您可以使用这些数据获得准确、一致且可靠的结果。
什么是数据整理？
数据整理是将原始数据转换为 多米尼加共和国 whatsapp 数据 更易于使用的 据整理技术 结构格式的过程。它也被称为数据清理、数据修复、数据结构化或数据整理。数据整理涉及多个步骤，您使用的具体过程将取决于您整理的数据类型以及您将如何使用它。2
数据整理的重要性
在使用数据之前，必须先从非结构化格式中收集数据，并检查错误以确保其质量。提取和清理复杂数据的过程是通过数据整理技术完成的。数据整理有很多好处。3
更简单的分析
清理后，您的数据集将更易于比较和分析。如果您知道数据准确且完整，您也可以对分析更有信心。一旦整理好，数据集合将比多种杂乱格式更易于阅读和比较。
提高可用性
处理原始数据后，您可以将其用于多 高目标用户的 种用途，包括分析和机器学习，这是一种模仿人类智能的编程。随着人工智能 (AI) 的不断发展，数据整理的好处将变得越来越重要。机器学习项目的成败取决于您使用的数据的质量。
更好的结果
最后，如果你清理了数据，你的结果会更准确。数据 据整理技术 中的错误会导致评估中的错误。数据如此有价值的原因之一是它为我们提供了有关人类行为模式甚至我们更大的社会结构的信息。如果你的数据不准确，你的数据见解和结论也不会准确。
数据整理过程
虽然具体步骤可能因您的数据和项目数据转换目的而异，但您可以使用一些常规流程来处理数据。4
数据发现
数据管理和整理的第一步是批判性地思考你的数据以及你希望从中得到什么。你打算如何使用你的数据将决定你如何处理它。当你了解你的数据和你的目标时，你就可以开始收集数据了。
您的数据可能采用 英国电话号码 不同的格式，例如 CSV、JSON 或 XML，这是计算机程序用于存储数据的各种方法。如果您从各种来源（例如应用程序编程接口、数据库或文件）收集数据流，则尤其如此。
组织
收集数据后，您需要将其整理成结构化格式。首次收集时，原始数据通常不完整或格式不符合预期用途。您将根据数据质量和计划用于解释数据的分析模型来整理数据。
打扫整理好数据后
您可以通过删除可能降低其准确性或价值的错误来清理数据。您可能需要更正值、删除异常值或删除重复的数据或数据源。这种数据清理过程可能很复杂且耗时。清理非结构化数据比清理从数据库中收集的数据困难得多。清理数据的目的是消除可能对最终分析产生负面影响的任何错误。
丰富
数据丰富是向数据集添加数据的过程。您可能不需要这样做，但如果您的数据集缺少有价值的信息，或者您没有足够的数据来完成项目，那么扩充数据可以增加其价值。
如果您决定丰富数据，您还需要对新数据执行数据整理步骤。有多种方法、工具和技术可用于丰富数据，包括：
使用外部来源估计或推断缺失值来添加缺失的数据点标准化和规范化为通用格式，例如将所有温度读数转换为相同的刻度，以便于比较地理编码以添加地理坐标以实现空间分析，例如将地址转换为其纬度和经度坐标数据追加，将新数据元素添加到现有数据中，例如行为或人口统计信息
验证
数据验证可确认您的数据是否安全、一致且高质量。在验证过程中，您可以使用多种方法，包括：
格式验证以确保数据遵
循正确的格式，例如日期或 据整理技术 电话号码范围验证以确保数据在预期范围内，例如确保某人的年龄不会被记录为 367完整性验证以确保没有缺失数据点一致性验证，确保整个系统中的数据一致，例如验证客户姓名在所有记录中的拼写是否相同跨字段验证，检查字段之间的关系是否正确，例如验证密码及其确认匹配
发布
数据验证通过后，即可发布。发布数据可让其他人（无论是贵公司内部还是公众）对其进行研究和分析。您可能需要提供数据整理工具和流程的说明或文档。
数据整理是一个迭代过程，因此您需要重新审视数据并根据需要对数据分析的每个阶段进行调整。5
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