세 가지 데이터 처리 방법

데이터 처리의 세 가지 방법은 데이터 정리, 데이터 변환 및 데이터 분석입니다.

첫째, 데이터 정리

데이터 클리닝이란 원시 데이터를 필터링, 필터링 및 수정하여 분석 요구 사항을 충족하는 것을 말합니다. 원본 데이터에 데이터 품질 및 분석 결과에 영향을 미치는 오류, 누락, 반복, 이상치 등의 문제가 있을 수 있습니다. 따라서 데이터 청소는 데이터 분석의 첫 번째 단계이자 가장 중요한 단계입니다.

데이터 클리닝의 구체적인 방법은 다음과 같습니다.

1. 중복 제거: 데이터 세트에 중복 데이터가 있는 경우 분석 결과에 영향을 주지 않도록 삭제해야 합니다.

2. 누락 값 채우기: 데이터 세트에 누락 값이 있는 경우 데이터 무결성과 정확성을 보장하기 위해 채워야 합니다. 채우기 방법은 평균 채우기, 중앙값 채우기, 중수 채우기 등이 될 수 있습니다.

3. 예외 거부: 데이터 세트에 예외 값이 있는 경우 분석 결과를 방해하지 않도록 이를 제거해야 합니다.

4. 데이터 포맷 확인: 데이터 포맷은 일자 포맷 및 숫자 포맷과 같은 요구사항에 부합해야 합니다. 형식이 요구 사항을 충족하지 않으면 조정이 필요합니다.

5. 데이터 표준화: 데이터 세트에 일치하지 않는 uom 이 있을 경우 분석 및 비교를 위해 표준화해야 합니다.

둘째, 데이터 변환

데이터 변환이란 원시 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하는 것을 말합니다. 원시 데이터는 다른 형식과 구조로 존재할 수 있으므로 분석을 위해 변환해야 합니다.

데이터 변환의 구체적인 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 유형 변환: 문자열 유형을 숫자 유형으로 변환, 날짜 유형을 타임스탬프 유형으로 변환 등과 같은 데이터 유형을 변환합니다.

2. 데이터 구조 변환: 데이터의 구조를 변환합니다 (예: 넓은 테이블을 긴 테이블로 변환, 다차원 배열을 1 차원 배열로 변환).

3. 데이터 병합: 분석을 위해 여러 데이터 세트를 하나의 데이터 세트로 결합합니다.

4. 데이터 분할: 분석을 위해 데이터 세트를 여러 데이터 세트로 분할합니다.

5. 피벗 테이블: 데이터 분석 및 비교를 위해 데이터를 피벗합니다.

셋째, 데이터 분석

데이터 분석이란 데이터의 정보와 법칙을 발굴하기 위해 데이터를 통계, 분석 및 모델링하는 것을 말합니다. 데이터 분석은 데이터 처리의 최종 목표이자 가장 가치 있는 부분입니다.

데이터 분석의 구체적인 방법은 다음과 같습니다.

1, 기술 통계 분석: 평균 계산, 중앙값, 분산 등과 같은 데이터에 대한 기술 통계 분석을 수행합니다. 을 눌러 데이터의 분포 및 특성을 이해합니다.

2. 탐색 데이터 분석: 히스토그램, 분산형 차트, 상자 차트 등과 같은 데이터에 대한 탐색 데이터 분석을 수행합니다. , 데이터의 규칙과 관계를 쉽게 찾을 수 있습니다.

3. 가설 검정: 데이터를 가설 검증하여 연구 가설의 정확성과 신뢰성을 검증합니다.

4. 데이터 모델링: 데이터를 모델링하여 데이터의 정보와 법칙을 발굴하고 예측과 결정을 내립니다.

5. 데이터 시각화: 데이터 분석의 결과와 결론을 다른 사람에게 보여주기 위해 데이터를 시각화합니다.

데이터 처리 및 데이터 관리:

데이터 처리는 대량의 원시 데이터에서 귀중한 정보를 추출하여 데이터를 정보로 변환하는 프로세스입니다. 주로 데이터 수집, 저장, 처리, 분류, 통합, 계산, 정렬, 변환, 검색 및 전파의 전체 프로세스를 포함한 다양한 입력 데이터를 처리합니다.

데이터 관리란 데이터 수집, 구성, 저장, 유지 관리, 검색, 전송 등의 작업을 말합니다. 데이터 처리 업무의 기본 부분이며 모든 데이터 처리에 없어서는 안 될 부분입니다.

데이터 처리에서 계산은 일반적으로 간단하며, 데이터 처리 업무의 처리 계산은 비즈니스에 따라 변경되므로 비즈니스 요구에 따라 응용 프로그램을 작성하여 해결해야 합니다.

그러나 데이터 관리는 더욱 복잡합니다. 사용 가능한 데이터의 폭발적인 증가와 데이터의 다양성으로 인해 데이터 관리의 관점에서 볼 때 데이터를 사용할 뿐만 아니라 데이터를 효과적으로 관리해야 합니다. 따라서 이러한 데이터를 효과적으로 관리하려면 일반적이고 편리하며 효율적인 관리 소프트웨어가 필요합니다.

데이터 처리와 데이터 관리는 상호 연관되어 있으며 데이터 관리 기술의 좋고 나쁨은 데이터 처리의 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터베이스 기술은 이러한 수요 목표에 따라 연구, 개발 및 개선된 컴퓨터 어플리케이션의 한 분야입니다. 데이터 시대의 빅 데이터 처리 개념의 세 가지 주요 변화: 모든 것이 샘플링되어서는 안되며, 효율성은 절대적으로 정확해서는 안되며, 관련성은 인과 관계가 아니어야합니다.

구체적인 빅 데이터 처리 방법은 실제로 많지만 장기적인 관행에 따르면 Tianya 데이터는 모든 사람들이 빅 데이터 처리를 합리화하는 데 도움이되어야하는 기본적인 빅 데이터 처리 프로세스를 요약합니다. 전체 처리 프로세스는 수집, 가져오기 및 사전 처리, 통계 및 분석, 마이닝의 네 단계로 요약할 수 있습니다.