Sắp xếp dữ liệu trong 6 bước đơn giản

Data Wrangling đang trở thành một thành phần quan trọng của ngành tiếp thị. Thống kê nói rằng doanh thu của Hoa Kỳ về "xử lý dữ liệu và các dịch vụ liên quan" sẽ lên tới 1.978 tỷ đô la vào năm 2024. Internet tạo ra hàng triệu dữ liệu mỗi giây trôi qua. Sử dụng đúng cách những dữ liệu này có thể mang lại lợi ích cao cho những người kinh doanh có cái nhìn sâu sắc về chất lượng.

Data Wrangling đang trở thành một thành phần quan trọng của ngành tiếp thị. Thống kê nói rằng doanh thu của Hoa Kỳ về "xử lý dữ liệu và các dịch vụ liên quan" sẽ lên tới 1.978 tỷ đô la vào năm 2024. Internet tạo ra hàng triệu dữ liệu mỗi giây trôi qua. Sử dụng đúng cách những dữ liệu này có thể mang lại lợi ích cao cho những người kinh doanh có cái nhìn sâu sắc về chất lượng. Không phải tất cả dữ liệu thô đều đủ điều kiện để trải qua quá trình phân tích dữ liệu. Họ phải trải qua một số bước tiền xử lý để đáp ứng các định dạng mong muốn. Bài viết này sẽ cho phép bạn khám phá thêm về một quá trình như vậy được gọi là "Data Wrangling".

Mục lục

• Tranh cãi dữ liệu là gì?
• Lợi ích của việc sắp xếp dữ liệu
• Sắp xếp dữ liệu và khai thác dữ liệu
• Các bước tranh luận dữ liệu
• Các trường hợp sử dụng của quy trình xử lý dữ liệu
• Dịch vụ sắp xếp dữ liệu của Proxyscrape
• Các câu hỏi thường gặp
• Bớt tư tưởng

Tranh cãi dữ liệu là gì?

Data Wrangling là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành các định dạng chuẩn và làm cho nó đủ điều kiện để trải qua quá trình phân tích. Quá trình sắp xếp dữ liệu này còn được gọi là quá trình Data Munging. Thông thường, các nhà khoa học dữ liệu sẽ phải đối mặt với dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu. Cấu trúc dữ liệu thô thành một định dạng có thể sử dụng là yêu cầu đầu tiên trước khi đưa chúng vào giai đoạn phân tích.

Lợi ích của việc sắp xếp dữ liệu

Data Munging, hay quy trình Data Wrangling, đơn giản hóa các nhiệm vụ công việc của các nhà khoa học dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Dưới đây là một số lợi ích đó.

Phân tích chất lượng

Các nhà phân tích dữ liệu có thể thấy dễ dàng làm việc trên dữ liệu bị xáo trộn vì chúng đã ở định dạng có cấu trúc. Điều này sẽ cải thiện chất lượng và tính xác thực của kết quả vì dữ liệu đầu vào không có lỗi và nhiễu.

Khả năng sử dụng cao

Một số dữ liệu không sử dụng được tồn tại quá lâu biến thành đầm lầy dữ liệu. Quá trình Sắp xếp Dữ liệu đảm bảo tất cả dữ liệu đến được chuyển thành các định dạng có thể sử dụng được để chúng không không được sử dụng trong đầm lầy dữ liệu. Điều này làm tăng khả năng sử dụng dữ liệu lên nhiều lần.

Loại bỏ rủi ro

Data Wrangling có thể giúp người dùng xử lý các giá trị null và dữ liệu lộn xộn bằng cách ánh xạ dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác. Vì vậy, người dùng không có rủi ro vì họ được cung cấp dữ liệu thích hợp có thể giúp rút ra những hiểu biết có giá trị.

Hiệu quả về thời gian

Các chuyên gia dữ liệu không phải dành nhiều thời gian để xử lý quá trình làm sạch và khai thác. Data Wrangling hỗ trợ người dùng doanh nghiệp bằng cách cung cấp cho họ dữ liệu phù hợp sẵn sàng để phân tích.

Xóa mục tiêu

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và tích hợp chúng sẽ giúp các nhà phân tích kinh doanh hiểu rõ về đối tượng mục tiêu của họ. Điều này sẽ cho họ biết nơi dịch vụ của họ hoạt động và những gì khách hàng yêu cầu. Với những phương pháp chính xác này, ngay cả những người không phải là chuyên gia dữ liệu cũng có thể dễ dàng có ý tưởng rõ ràng về mục tiêu của họ.

Sắp xếp dữ liệu và khai thác dữ liệu

Cả Data Wrangling và Data Mining đều hoạt động để xây dựng cái nhìn sâu sắc về kinh doanh có giá trị từ dữ liệu thô. Tuy nhiên, chúng thay đổi với một vài chức năng của chúng như sau.

Các bước tranh luận dữ liệu

Các bước sắp xếp dữ liệu bao gồm 6 quy trình luồng dữ liệu cần thiết và tuần tự. Các bước này chia nhỏ dữ liệu phức tạp hơn và ánh xạ chúng đến một định dạng dữ liệu phù hợp.

Khám phá

Khám phá dữ liệu là bước đầu tiên của quá trình Tranh cãi dữ liệu. Trong bước này, nhóm dữ liệu sẽ hiểu dữ liệu và tìm ra cách tiếp cận phù hợp để xử lý chúng. Đây là giai đoạn lập kế hoạch của các giai đoạn khác. Với sự hiểu biết đúng đắn về dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu sẽ quyết định thứ tự thực hiện, các hoạt động cần thực hiện và các quy trình cần thiết khác để nâng cao chất lượng dữ liệu.

Ví dụ: Một nhà phân tích dữ liệu thích phân tích số lượng khách truy cập của một trang web. Trong quá trình này, họ sẽ đi qua cơ sở dữ liệu của khách truy cập và kiểm tra xem có bất kỳ giá trị hoặc lỗi nào bị thiếu để đưa ra quyết định về mô hình thực thi hay không.

Cơ cấu

Dữ liệu ngang bướng được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau sẽ không có bất kỳ cấu trúc thích hợp nào. Dữ liệu phi cấu trúc tiêu tốn bộ nhớ, cuối cùng sẽ làm giảm tốc độ xử lý. Dữ liệu phi cấu trúc có thể là dữ liệu như hình ảnh, video hoặc mã từ. Giai đoạn cấu trúc này phân tích tất cả dữ liệu.

Ví dụ: Dữ liệu "khách truy cập trang web" chứa thông tin chi tiết về người dùng, như tên người dùng, địa chỉ IP, số lượng khách truy cập và hình ảnh hồ sơ. Trong trường hợp này, giai đoạn cấu trúc sẽ ánh xạ các địa chỉ IP với vị trí phù hợp và chuyển đổi hình ảnh hồ sơ sang định dạng yêu cầu.

Hấp

Làm sạch dữ liệu hoạt động để cải thiện chất lượng của dữ liệu. Dữ liệu thô có thể chứa lỗi hoặc dữ liệu xấu có thể làm giảm chất lượng phân tích dữ liệu. Điền các giá trị null bằng số không hoặc giá trị phù hợp được ánh xạ từ cơ sở dữ liệu khác. Làm sạch cũng liên quan đến việc loại bỏ dữ liệu xấu và sửa lỗi hoặc lỗi chính tả.

Ví dụ: Tập dữ liệu "khách truy cập trang web" có thể có một số ngoại lệ. Hãy xem xét có một cột biểu thị 'số lượt truy cập từ những người dùng duy nhất. Giai đoạn làm sạch dữ liệu có thể nhóm các giá trị của cột này và tìm ngoại lệ thay đổi bất thường so với dữ liệu khác. Với điều này, các nhà tiếp thị có thể xử lý các ngoại lệ và làm sạch dữ liệu.

Phong phú

Bước làm phong phú này đưa quy trình Sắp xếp dữ liệu của bạn sang giai đoạn tiếp theo. Làm giàu dữ liệu là quá trình nâng cao chất lượng bằng cách thêm dữ liệu liên quan khác vào dữ liệu hiện có.

Khi dữ liệu vượt qua các giai đoạn cấu trúc và làm sạch, việc làm phong phú dữ liệu sẽ xuất hiện. Các nhà khoa học dữ liệu quyết định xem nhu cầu có yêu cầu bất kỳ đầu vào bổ sung nào có thể giúp người dùng trong quá trình phân tích dữ liệu hay không.

Ví dụ: Cơ sở dữ liệu "khách truy cập trang web" sẽ có dữ liệu của khách truy cập. Các nhà khoa học dữ liệu có thể cảm thấy một số đầu vào dư thừa về 'hiệu suất trang web' có thể giúp quá trình phân tích mà họ cũng sẽ bao gồm chúng. Bây giờ số lượng khách truy cập và tỷ lệ hiệu suất sẽ giúp các nhà phân tích tìm ra khi nào và ở đâu kế hoạch của họ hoạt động.

Xác nhận

Xác thực dữ liệu giúp người dùng đánh giá tính nhất quán, độ tin cậy, bảo mật và chất lượng dữ liệu. Quá trình xác thực này dựa trên các ràng buộc khác nhau được thực thi thông qua các mã lập trình để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu được xử lý.

Ví dụ: Nếu các nhà khoa học dữ liệu đang thu thập thông tin về địa chỉ IP của khách truy cập, họ có thể đưa ra các ràng buộc để quyết định loại giá trị nào đủ điều kiện cho danh mục này. Nghĩa là, cột địa chỉ IP không thể có giá trị chuỗi.

Publishing

Khi dữ liệu đã sẵn sàng để phân tích, người dùng sẽ sắp xếp dữ liệu bị xáo trộn trong cơ sở dữ liệu hoặc bộ dữ liệu. Giai đoạn xuất bản này chịu trách nhiệm cung cấp dữ liệu chất lượng cho các nhà phân tích. Dữ liệu sẵn sàng phân tích sau đó sẽ phải tuân theo quy trình phân tích và dự đoán để xây dựng thông tin chi tiết về doanh nghiệp chất lượng.

Các trường hợp sử dụng của quy trình xử lý dữ liệu

Hợp lý hóa dữ liệu - Công cụ sắp xếp dữ liệu này liên tục làm sạch và cấu trúc dữ liệu thô đến. Điều này giúp quá trình phân tích dữ liệu bằng cách cung cấp cho họ dữ liệu hiện tại ở định dạng chuẩn hóa.

Phân tích dữ liệu khách hàng – Khi các công cụ Data Wrangling thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, họ sẽ biết về người dùng và đặc điểm của họ với dữ liệu được thu thập. Các chuyên gia dữ liệu sử dụng các công nghệ Khoa học dữ liệu để tạo ra một nghiên cứu ngắn gọn về phân tích hành vi khách hàng với dữ liệu bị xáo trộn này.

Nhân viên Tài chính – Tài chính sẽ phân tích dữ liệu trước đó để phát triển cái nhìn sâu sắc về tài chính cho các kế hoạch. Trong trường hợp này, Data Wrangling giúp họ với dữ liệu trực quan từ nhiều nguồn dễ dàng được làm sạch và sắp xếp để phân tích.

Chế độ xem dữ liệu hợp nhất - Quá trình sắp xếp dữ liệu hoạt động trên dữ liệu thô và các tập dữ liệu phức tạp và cấu trúc chúng để tạo ra một chế độ xem thống nhất. Quá trình này chịu trách nhiệm cho quá trình Làm sạch dữ liệu và Khai thác dữ liệu thông qua đó chúng cải thiện khả năng sử dụng dữ liệu. Điều này tập hợp tất cả dữ liệu thô có thể sử dụng cùng nhau thành một bảng hoặc báo cáo duy nhất, giúp dễ dàng phân tích và trực quan hóa.

Dịch vụ sắp xếp dữ liệu của Proxyscrape

Proxy hỗ trợ quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu với các tính năng độc đáo của nó. Trong khi thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, người dùng có thể gặp phải nhiều hạn chế có thể xảy ra, như chặn IP hoặc hạn chế địa lý. Proxyscrape cung cấp proxy có khả năng vượt qua các khối đó.

• Sử dụng địa chỉ proxy từ các nhóm proxy dân cư có thể là một lựa chọn khôn ngoan hơn khi thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Mọi người có thể sử dụng địa chỉ IP từ các nhóm proxy, để gửi mỗi yêu cầu với một địa chỉ IP duy nhất.
• Các proxy toàn cầu giúp họ thu thập dữ liệu từ bất kỳ nơi nào trên thế giới với địa chỉ IP phù hợp. Để thu thập dữ liệu từ một quốc gia cụ thể, proxy sẽ cung cấp cho bạn địa chỉ IP của quốc gia cụ thể đó để loại bỏ các hạn chế về địa lý.
• Proxy của Proxyscrape là những giao diện người dùng có tính trực quan cao. Họ đảm bảo 100% thời gian hoạt động và vì vậy họ làm việc suốt ngày đêm để xử lý dữ liệu gần đây và hỗ trợ truyền dữ liệu.
• Proxyscrape cung cấp proxy dân cư, proxy trung tâm dữ liệu và proxy chuyên dụng của tất cả các giao thức truyền thông. Người xử lý dữ liệu có thể chọn loại phù hợp theo yêu cầu của họ.

Các câu hỏi thường gặp

Câu hỏi thường gặp:

Bớt tư tưởng

Tranh cãi dữ liệu nghe có vẻ mới đối với hầu hết khán giả nói chung. Sắp xếp dữ liệu là một tập hợp con của các kỹ thuật khai thác dữ liệu mà bạn có thể sử dụng để đủ điều kiện dữ liệu thô cho mục đích phân tích. Thực hiện tuần tự đúng các bước được đề cập sẽ đơn giản hóa sự phức tạp của phân tích dữ liệu. Bạn có thể nhận hỗ trợ từ các công cụ hoặc giải pháp Data Wrangling để tự động hóa quy trình. Proxyscrape, với các proxy ẩn danh của nó, sẽ giảm bớt hệ thống Data Wrangling.