数据转换快速指南

想要组织、合并、标准化和格式化大型数据集以提取商业智能？ 阅读有关 ETL 过程中数据转换的终极指南。

公司很少以您的商业智能 (BI) 工具可以使用的格式获取数据。 通常，数据连接器和存储库会用原始和无组织的数据轰炸您。 您无法从此类原始数据中提取任何模式。

您需要一个专门的流程（例如数据转换）来构建数据以满足您的业务需求。 它还揭示了不准确的数据集隐藏在您视线之外的商机。

在本文中，我们将从头开始讨论数据转换。 阅读后，您将获得该主题的专业知识，并可以成功规划和执行数据转换项目。

什么是数据转换？

从本质上讲，数据转换是数据处理的一个技术步骤，您可以在其中保持数据的本质和内容完整并修改其外观。 大多数情况下，数据科学家会对以下参数进行修改：

• 数据结构
• 数据格式
• 标准化
• 组织
• 合并
• 清洁

结果是有组织格式的干净数据。 现在，最终格式和结构将取决于您的企业使用的 BI 工具。 此外，格式可能因部门而异，因为不同的业务部门（如帐户、财务、库存、销售等）具有不同的输入数据结构。

在此数据修改期间，数据科学家还将业务规则应用于数据。 这些规则帮助业务分析师从处理过的数据中提取模式，并帮助领导团队做出明智的决策。

此外，数据转换是您可以将不同的数据模型合并到一个集中式数据库中的阶段。 它可以帮助您在产品、服务、销售流程、营销方法、库存、公司支出等之间进行比较。

数据转换的类型

#1。 数据清洗

通过这个过程，人们可以识别不正确、不准确、不相关或不完整的数据集或其组件。 之后，可以修改、替换或删除数据以提高准确性。 它依赖于仔细的分析，以便可以使用生成的数据来产生有意义的洞察力。

#2。 重复数据删除

任何重复的数据输入都可能导致数据挖掘过程中的混乱和错误计算。 使用重复数据删除，数据集的所有冗余条目都被提取，因此数据集可以自由复制。

这个过程可以节省公司存储和处理重复数据所需的资金。 它还可以防止此类数据影响性能和减慢查询处理速度。

#3。 数据聚合

聚合是指以简洁的格式收集、搜索和呈现数据。 公司可以执行这种类型的数据转换以从多个数据源中收集数据并将它们合并为一个数据分析。

在对产品、运营、营销和定价做出战略决策时，此过程非常有用。

#4。 数据集成

顾名思义，这种类型的数据转换集成了来自不同来源的数据。

由于它结合了与不同部门相关的数据并提供了统一的视图，因此公司的任何人都可以访问和使用这些数据进行 ML 技术和商业智能分析。

此外，它被认为是数据管理过程的主要组成部分。

#5。 数据过滤

如今，公司必须处理大量数据。 但是，并非所有流程都需要所有数据。 为此，企业需要对数据集进行过滤，以获得精炼的数据。

过滤可将任何不相关、重复或敏感的数据隔离开来，并分离出您需要的数据。 这个过程允许企业最大限度地减少数据错误并生成准确的报告和查询结果。

#6。 数据汇总

这意味着呈现生成数据的综合摘要。 对于任何过程，原始数据根本不适合。 它可能包含错误，并且可能以某些应用程序无法理解的格式提供。

由于这些原因，公司执行数据汇总以生成原始数据的汇总。 因此，从其汇总版本中访问数据的趋势和模式变得更加容易。

#7。 数据拆分

在这个过程中，数据集的条目被分成不同的段。 数据拆分的主要目的是开发、训练和测试数据集以进行交叉验证。

此外，此过程可以保护关键任务和敏感数据免遭未经授权的访问。 通过拆分，公司可以加密敏感数据并将其存储在不同的服务器上。

#8。 数据验证

验证你已经拥有的数据也是一种数据转换。 此过程涉及交叉检查数据的准确性、质量和完整性。 在您想要使用数据集进行进一步处理之前，验证它对于避免在后期阶段出现问题至关重要。

如何进行数据转换？

选择方法

您可以根据业务需求使用以下任何一种数据转换方法：

#1。 现场 ETL 工具

如果您需要定期处理庞大的数据集并且还需要定制的转换过程，那么您可以依靠现场 ETL 工具。 它们在强大的工作站上运行，可以快速处理更大的数据集。 但是，拥有成本太高了。

#2。 基于云的 ETL Web 应用程序

小型、中型和初创企业主要依赖基于云的数据转换应用程序，因为这些应用程序价格合理。 如果您每周或每月准备一次数据，则此类应用程序非常适合。

#3。 转换脚本

如果您正在处理具有相对较小数据集的小型项目，那么最好使用 Python、Excel、SQL、VBA 和宏等遗留系统进行数据转换。

选择转换数据集的技术

现在您知道要选择哪种方法，您需要考虑要应用的技术。 您可以根据原始数据和您正在寻找的最终模式从下面选择一些或全部：

#1。 整合数据

在这里，您可以整合来自不同来源的一个元素的数据并形成一个汇总表。 例如，从账户、发票、销售、营销、社交媒体、竞争对手、网站、视频分享平台等积累客户数据，形成表格数据库。

#2。 数据排序和过滤

将原始和未经过滤的数据发送到 BI 应用程序只会浪费时间和金钱。 相反，您需要从数据集中过滤掉垃圾和不相关的数据，并且只发送包含可分析内容的数据块。

#3。 数据清理

数据科学家还清理原始数据以清除噪音、损坏的数据、不相关的内容、错误的数据、拼写错误等。

#4。 数据集离散化

特别是对于连续数据，您需要使用离散化技术在大块数据之间添加间隔而不改变其连续流。 一旦您为连续数据集提供了分类和有限的结构，就可以更轻松地绘制趋势或计算长期平均值。

#5。 数据泛化

它是将个性化的数据集转换为非个人和一般数据以遵守数据隐私法规的技术。 此外，此过程还将大型数据集转换为轻松可分析的格式。

#6。 删除重复项

重复可能会迫使您支付更多的数据仓库费用，并且还会扭曲最终模式或洞察力。 因此，您的团队需要仔细扫描整个数据集以查找重复、副本等，并将它们从转换后的数据库中排除。

#7。 创建新属性

在这个阶段，您可以引入新的字段、列标题或属性，以使您的数据更有条理。

#8。 标准化和规范化

现在，您需要根据首选的数据库结构、使用情况和数据可视化模型对数据集进行规范化和标准化。 标准化可确保组织的每个部门都可以使用相同的数据集。

#9。 数据平滑

平滑是从大型数据集中删除无意义和扭曲的数据。 它还扫描数据以查找可能使分析团队偏离预期模式的不成比例的修改。

转换数据集的步骤

#1。 数据发现

在此步骤中，您了解数据集及其模型并决定哪些更改是必要的。 您可以使用数据分析工具来窥探数据库、文件、电子表格等。

#2。 数据转换映射

在这个阶段，你决定了很多关于转换过程的事情，这些是：

• 哪些元素需要审查、编辑、格式化、清理和更改
• 这种转变背后的原因是什么
• 如何实现这些变化

#3。 生成和执行代码

您的数据科学家将编写数据转换代码以自动执行该过程。 他们可以使用 Python、SQL、VBA、PowerShell 等。如果您使用任何无代码工具，您需要将原始数据上传到该工具并指出您想要的更改。

#4。 查看和加载

现在，您需要查看输出文件并确认是否存在适当的更改。 然后，您可以将数据集加载到您的 BI 应用程序。

数据转换的好处

#1。 更好的数据组织

数据转换意味着修改和分类数据以实现单独存储和易于发现。 因此，人类和应用程序都可以轻松使用转换后的数据，因为它以更好的方式组织。

#2。 提高数据质量

此过程还可以消除数据质量问题并降低不良数据所涉及的风险。 现在，误解、不一致和丢失数据的可能性减少了。 由于公司需要准确的信息才能取得成功，因此转型对于做出重大决策至关重要。

#3。 更轻松的数据管理

数据转换还简化了团队的数据管理流程。 处理来自众多来源的越来越多数据的组织需要这个过程。

#4。 更广泛的用途

数据转换的最大好处之一是它可以让公司充分利用他们的数据。 该过程将这些数据标准化，以使它们更有用。 因此，公司可以将同一组数据用于更多目的。

此外，更多应用程序可以使用转换后的数据，因为这些应用程序对数据格式有独特的要求。

#5。 更少的计算挑战

无组织的数据可能导致不正确的索引、空值、重复条目等。通过转换，公司可以标准化数据并减少应用程序在数据处理过程中出现计算错误的机会。

#6。 更快的查询

数据转换意味着对数据进行排序并以有组织的方式将其存储在仓库中。 它可以提高查询速度并优化 BI 工具的使用。

#7。 降低风险

如果您使用不准确、不完整和不一致的数据，决策和分析就会受到阻碍。 一旦数据经过转换，它就会变得标准化。 因此，高质量的数据可以减少因计划不准确而面临财务和声誉损失的机会。

#8。 精炼的元数据

随着企业要处理越来越多的数据，数据管理成为他们面临的挑战。 通过数据转换，他们可以跳过元数据中的混乱。 现在，您可以获得有助于管理、排序、搜索和使用数据的精细元数据。

工具

DBT

DBT 是用于数据转换的工作流。 它还可以帮助您集中和模块化您的数据分析代码。 更不用说，您还可以获得其他用于数据管理的工具，例如版本化数据集、就转换后的数据进行协作、测试数据模型和记录查询。

Qlik

Qlik 最大限度地降低了将大型数据从源传输到目标（如 BI 应用程序、ML 项目和数据仓库）的复杂性、成本和时间。 它使用自动化和敏捷方法来转换数据，而无需繁琐的 ETL 代码手动编码。

多摩

Domo 为 SQL 数据库转换提供拖放界面，使数据合并变得轻松和自动化。 此外，该工具使不同团队可以轻松使用数据来分析相同的数据集而不会发生冲突。

易变形

EasyMorph 让您从使用 Excel、VBA、SQL 和 Python 等遗留系统进行数据转换的艰苦过程中解脱出来。 它为数据科学家、数据分析师和金融分析师提供了一种可视化工具，可以在可能的情况下转换数据并实现自动化。

最后的话

数据转换是一个关键过程，它可以从不同业务部门的相同数据集中揭示突出的价值。 它也是数据处理方法的标准阶段，例如用于现场 BI 应用程序的 ETL 和用于基于云的数据仓库和数据湖的 ELT。

您在数据转换后获得的高质量和标准化的数据在制定营销、销售、产品开发、价格调整、新单位等业务计划中起着至关重要的作用。

接下来，您可以查看数据科学/ML 项目的开放数据集。