数据转换快速指南

您想要组织、组合、标准化和格式化大型数据集以提取商业智能吗？阅读这本 ETL 流程中数据转换的终极指南。

公司很少以商业智能 (BI) 工具可以使用的格式捕获数据。数据连接器和存储库通常提供大量原始的、无组织的数据。不可能从此类原始数据中提取模式。

构建数据以满足业务需求需要专门的流程，例如数据转换。不准确的数据集也揭示了隐藏的机会。

本文从头开始介绍数据转换。阅读完后，您将获得关于该主题的更多专业知识，并能够正确规划和执行您的数据转换项目。

什么是数据转换？

基本上，数据转换是数据处理中的一个技术步骤，它改变其外观，同时保持数据的本质和内容完整。数据科学家通常会对以下参数进行更改：

• 数据结构
• 数据格式
• 标准化
• 组织
• 加入
• 清洁

结果是有组织的格式的干净数据。最终的格式和结构将取决于您的企业使用的 BI 工具。此外，由于每个业务部门（例如会计、财务、库存和销售）输入数据的结构不同，因此格式可能因部门而异。

在此数据修改过程中，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的数据中提取模式，并帮助管理层做出明智的决策。

此外，数据转换是不同数据模型可以合并到一个集中式数据库中的一个阶段。它可以帮助您比较产品、服务、销售流程、营销技巧、库存、公司支出等。

数据转换类型

#1.数据清洗

通过这个过程，人们可以识别出不准确、不精确、不相关或不完整的数据集或其组件。然后，您可以修改、替换或删除数据以提高准确性。生成的数据必须经过仔细分析，然后才能用于生成有意义的见解。

#2.重复数据删除

重复的数据输入可能会导致数据挖掘过程中的混乱和误算。重复数据删除提取数据集中的所有冗余条目，以便数据集中没有重复项。

此过程使公司可以节省存储和处理重复数据的费用。它还可以防止此类数据影响性能或减慢查询处理速度。

#3.数据聚合

聚合是指以简洁的格式收集、检索和显示数据。公司可以执行这种类型的数据转换，以从多个来源收集数据并将它们合并为一个以进行数据分析。

这个过程对于制定有关产品、运营、营销和定价的战略决策非常有帮助。

#4.数据整合

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。

它结合了与不同部门相关的数据并提供了统一的视图，因此公司中的任何人都可以访问该数据并将其用于机器学习技术和商业智能分析。

此外，它被认为是数据管理过程的关键要素。

#5.数据过滤

如今，企业需要处理大量数据。然而，并非所有流程都需要所有数据。这需要公司过滤他们的数据集以获得精确的数据。

过滤可以去除不相关、重复或敏感的数据，并隔离您需要的数据。此过程可帮助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

这意味着对生成的数据进行全面的概述。原始数据根本不适合任何流程。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摘要。因此，可以更轻松地从汇总版本中访问数据中的趋势和模式。

#7.分割数据

该过程将数据集的条目划分为不同的段。数据分区的主要目的是开发、训练和测试数据集以进行交叉验证。

此外，此过程有助于保护关键任务和敏感数据免遭未经授权的访问。拆分允许企业在不同的服务器上加密和存储敏感数据。

#8.数据验证

验证已有的数据也是数据转换的一种。此过程包括交叉检查数据的准确性、质量和完整性。在使用数据集进行进一步处理之前，验证数据集以避免后期出现问题非常重要。

如何进行数据转换？

方法的选择

根据您的业务需求，您可以使用以下数据转换方法之一：

#1.现场ETL工具

如果您需要定期处理大型数据集，并且还需要定制转换过程，则可以依靠现场 ETL 工具。它们在坚固的工作站上运行，可以快速处理大型数据集。然而，拥有成本太高。

#2.基于云的 ETL Web 应用程序

由于价格实惠，中小型和初创企业主要依赖基于云的数据转换应用程序。此类应用程序适合每周或每月准备一次数据。

#3.转换脚本

如果您正在处理数据集相对较小的小型项目，我们建议使用旧系统（例如 Python、Excel、SQL、VBA 或宏）进行数据转换。

选择转换数据集的方法

现在您知道选择哪种方法，您需要考虑要应用的技术。根据您的原始数据和您要寻找的最终模式，您可以选择以下部分或全部：

#1. 数据整合

在这里，我们将合并来自不同来源的一个元素的数据并创建一个汇总表。例如，它积累来自账户、发票、销售、营销、社交媒体、竞争对手、网站、视频共享平台等的客户数据，形成表格数据库。

#2. 数据排序和过滤

将原始的、未经过滤的数据发送到您的 BI 应用程序只会浪费时间和金钱。相反，您应该从数据集中过滤掉不必要或不相关的数据，并仅发送包含可分析内容的数据块。

#3.清理数据

数据科学家清理原始数据，以消除噪音、损坏的数据、无关的内容、不正确的数据、拼写错误等。

#4.数据集离散化

特别是对于连续数据，您应该使用离散化技术来增加大数据块之间的间距，而不改变连续流。为连续数据集提供有限的分类结构可以更轻松地绘制趋势和计算长期平均值。

#5.数据的概括

这是一种将个人数据集转换为非个人通用数据以符合数据隐私法规的技术。此外，此过程还将大型数据集转换为易于分析的格式。

#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，并可能会扭曲您的最终模式和见解。因此，团队必须仔细扫描整个数据集以查找重复项、副本等，并将它们从转换后的数据库中排除。

#7.创建新属性

在此阶段，您可以引入新字段、列标题或属性以更好地组织数据。

#8.标准化和规范化

现在，您需要根据您首选的数据库结构、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。标准化允许组织的所有部门使用相同的数据集。

#9.数据平滑

平滑是从大型数据集中去除无意义和扭曲的数据。它还扫描数据是否存在不平衡的变化，这些变化可能偏离分析团队预期的模式。

转换数据集的步骤

#1.数据发现

此步骤涉及了解数据集及其模型并确定需要进行哪些更改。数据分析工具可让您一睹数据库、文件、电子表格等内容。

#2.数据转换映射

在此阶段，您将对转换过程做出许多决定。这些都是：

• 哪些元素需要审查、编辑、格式化、清理或更改？
• 这些变化背后的原因是什么
• 如何实现这些改变

#3.代码生成和执行

数据科学家编写自动执行流程的数据转换代码。您可以使用 Python、SQL、VBA、PowerShell 等。使用无代码工具时，您需要将原始数据上传到该工具并指定所需的更改。

#4.审核并加载

接下来，您需要检查输出文件以查看是否进行了适当的更改。然后，您可以将数据集加载到 BI 应用程序中。

数据转换的好处

#1.更好的数据组织

数据转换意味着对数据进行更改和分类，以便单独存储并易于发现。因此，转换后的数据组织得更好，并且更易于人类和应用程序使用。

#2.提高数据质量

此过程消除了数据质量问题并降低了与不良数据相关的风险。现在，出现误解、不一致和丢失数据的可能性减少了。变革对于做出重大决策至关重要，因为企业需要准确的信息才能取得成功。

#3.数据管理变得更容易

数据转换还简化了团队的数据管理流程。对于处理来自多个来源的越来越多的数据的组织来说，此过程是必要的。

#4.更广泛的用途

数据转换的最大好处之一是它允许企业充分利用数据。此过程标准化数据以使其更可用。因此，公司可以将相同的数据集用于更多目的。

此外，更多应用程序可以使用转换后的数据，因为转换后的数据具有独特的数据格式要求。

#5.减少计算挑战

数据组织混乱可能导致索引不正确、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处理数据时可能出现计算错误的可能性。

#6.查询加速

数据转换是指将数据分类并有组织地存储在仓库中。这提高了查询速度并优化了 BI 工具的使用。

#7.降低风险

不准确、不完整和不一致的数据会阻碍决策和分析。一旦数据被转换，它就被标准化。因此，高质量的数据可以减少因规划不准确而面临财务和声誉损失的机会。

#8.复杂的元数据

随着企业必须处理更多数据，数据管理已成为一项挑战。数据转换可帮助您避免元数据混乱。您现在拥有复杂的元数据来帮助您管理、排序、搜索和使用数据。

工具

二苯并噻唑

DBT是一种数据转换工作流程。它还有助于集中和模块化您的数据分析代码。当然，还有其他可用于数据管理的工具，例如版本控制数据集、协作转换数据、测试数据模型和记录查询。

克利克

Qlik最大限度地降低了将大数据从源传输到目的地（例如 BI 应用程序、ML 项目和数据仓库）的复杂性、成本和时间。使用自动化和敏捷方法来转换数据，而无需对 ETL 代码进行繁琐的手动编码。

你好

Domo提供了用于 SQL 数据库转换的拖放界面，使数据合并变得简单且自动化。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。

容易变形

EasyMorph将用户从使用 Excel、VBA、SQL 和 Python 等传统系统的繁琐数据转换过程中解放出来。为数据科学家、数据分析师和财务分析师提供可视化工具来转换数据，并在可能的情况下实现数据自动化。

最后一句话

数据转换是一个重要的过程，它允许您从同一数据集中为不同的业务部门重新表示巨大的价值。这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。

数据转换后获得的高质量、标准化的数据对于制定营销、销售、产品开发、价格调整、新机组等业务计划具有重要作用。

接下来，您可以查看数据科学/机器学习项目的开放数据集。