Daten vorverarbeiten und normalisieren, 4 Schritte zur Bereinigung und Verbesserung von Daten

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Daten normalisieren Um sie optimal und mit möglichst sauberen Daten analysieren zu können, ist für die Leistung und das Wachstum eines Unternehmens unerlässlich. In diesem Beitrag werden wir über einige der Schritte sprechen, die unternommen werden müssen, um dies zu erreichen..

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Daten aus der realen Welt und Daten in ihren frühen Stadien sind oft schmutzig. Sie können unvollständig sein, inkonsistent und voller Fehler. Eine der erfolgreichsten Methoden, um prägnante Daten für die Analyse zu schützen, besteht darin, sie zu normalisieren und vorzuverarbeiten.

Die Datenverarbeitung umfasst vier Techniken, die, bei richtiger Anwendung, resultieren in wunderschön transformierten Daten.

Techniken zur Datenvorverarbeitung

Die Datenverarbeitungstechniken sind die folgenden:

  1. Datenbereinigung– Datenbereinigung entfernt Rauschen und behebt Dateninkonsistenzen.
  2. Datenintegration– Mit Datenintegration, Daten werden aus mehreren Quellen in eine konsistente Quelle migriert, als Data Warehouse.
  3. Datentransformation– Die Datentransformation wird verwendet, um Daten jeglichen Typs zu normalisieren.
  4. Datenverlust– Das Verkleinern von Daten reduziert die Datengröße durch Hinzufügen..

Alle diese Techniken können zusammen oder einzeln arbeiten, um einen robusten Datensatz zu erstellen... Ein großer Teil der Datenvorverarbeitung ist der Transformationsaspekt. Wenn es um Rohdaten geht, du weißt nie was du bekommst. Deswegen, Die Normalisierung der Daten durch das Transformationsverfahren ist eine der schnellsten und effizientesten Methoden, um Ihr Endziel sauberer und nutzbarer Daten zu erreichen...

Der Aufstieg von ETL

In den vergangenen Jahren, Extrakt, transformieren und laden (ETL) hat sich schnell zu einer der effizientesten Methoden entwickelt, um große und kleine Datensätze von der Quelle in ein Data Warehouse zu migrieren. Unternehmen implementieren dieses Verfahren zügig, weil es ihnen ermöglicht, ihre Daten abzurufen.. Mit ETL, Benutzer können große Datenmengen migrieren Sie stammen aus verschiedenen Systemen. Als Beispiel, wenn ich die Daten eines Kunden sehen möchte, basierend auf Data Warehouse-Design, Sie können mit einer einzigen Abfrage die persönlichen Daten des Kunden abrufen, Kauf- und Bestellhistorie sowie Rechnungsinformationen. All dies ist praktisch, wenn Sie versuchen, eine Bestellung zu verfolgen., aber auch die Lieferprozesse dieser transformierten und standardisierten Daten sind für das ETL-Verfahren entscheidend.

Das gesamte ETL-Verfahren ist sehr umfassend und umfasst eine Reihe von Funktionen zur Normalisierung von Daten. Und was ist mehr, Auch wenn dieses Verfahren nur saubere Daten liefern kann, Die Kombination dieses Verfahrens mit der Standardisierung garantiert zusätzlich die Datenqualität..

Was ist Datennormalisierung??

Die Datennormalisierung ist eine Technik, die auf einen Datensatz angewendet wird, um seine Redundanz zu reduzieren. Das Hauptziel dieser Technik besteht darin, ähnliche Formen mit denselben Daten in einer einzigen Datenform zu verknüpfen. Das ist, in gewisser Weise, Aufnahme bestimmter Daten wie “Nummer”, “Auf eins.”, “Nein.”, “FRAUEN” Ö “#” und normalisieren sie auf “Nummer” auf alle Fälle.

So funktioniert die Normalisierung

Die Technik kann auf zwei Arten verwendet werden. Zuerst, nimmt ähnliche Daten und klassifiziert sie in ihre erste Normalform, zweite Normalform und dritte Normalform, die erste Normalform ist die engste Assoziation der Datenform und die verbleibenden zwei am wenigsten eng assoziierten Formen.

Das Eine andere Möglichkeit, die Normalisierung zu verwenden, besteht darin, ein Attribut aus einem Datensatz zu nehmen und es auf einen kleinen bestimmten Bereich zu reduzieren. Auch wenn dies auf viele verschiedene Arten erreicht werden kann, existieren drei Hauptwege:

  1. Standardisierung Minimal Maximal
  2. Standardisierung Z-Score
  3. Standardisiert nach Dezimalskala

Angenommen ETL-Tools wie Informatica verfügen bereits über die meisten der oben genannten Datenverarbeitungstechniken, wie Datenmigration und -transformation., dies macht das Befolgen dieser Datenbereinigungspraktiken viel bequemer. Zur selben Zeit, solche ETL-Tools Erlauben Sie Benutzern, die Arten von Transformationen anzugeben, die sie an ihren Daten durchführen möchten.. Diese Werkzeuge bietet Benutzern auch eine grafische Benutzeroberfläche, in der sie benutzerdefinierten Code schreiben oder vorkompilierte Aggregatfunktionen verwenden können.

Datenvorverarbeitung durch die Datennormalisierungstechnik, zusammen mit ETL, sind die genauesten Methoden, um saubere und schnelle Daten zu erhalten, was für Analysen am nützlichsten wäre.

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