京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大家都知道,在进行数据分析的时候需要先挖掘数据和存取数据,这样才能够为数据分析工作打好基础。但是在一般情况下,数据挖掘出来之后是有很多无用重复的数据的,如果将这些数据直接分析的时候会影响分析结果,这就需要对数据进行加工。如果加工得好,那么出来后的数据是一个简洁、规范、清晰的样本数据。数据加工的步骤通常包括数据抽取、数据转换、数据计算。下面就跟大家好好普及一下如何做好数据加工。
首先说说数据加工中的数据抽取吧,数据抽取就是对数据库中现有字段进行整合加工,这样就能够形成分析需要的数据。这种过程就叫做数据抽取。一般来说,数据抽取工作就是字段拆分、字段合并、字段匹配组成。什么是字段拆分哦?字段拆分就是为了截取某一字段中的部分信息,将该字段拆分成两个或多个字段。然后就是字段合并,字段合并就是将若干字段合成为一个新的字段,或者将字段值与文字、数字等组合形成新的字段。最后就是字段匹配,字段匹配就是从具有相同字段的关联数据库中获取所需数据,一般来说字段匹配要求原数据库与关联数据库至少存在一个关联字段,根据关联字段实现批量查询匹配对应的数据。
接着说说数据转换。由于不同来源的数据可能存在不同的结构,数据转换主要指将数据转换成规范、清晰、又易于分析的结构。一般来说,数据转换有结构转换和行列转换。结构转换就是在数据分析中,根据不同的业务需求,需要对数据进行结构转换。并且主要指一维数据表与二维数据表之间的转换。然后就是行列转换。这是 在进行数据分析报表时,常常要从不同的维度观察数据,例如从时间的维度查看汇总数据,或从地区的维度观查汇总数据,这样需要把行列数据进行转换。
最后说说数据计算。有有时候数据库中没有我们需要的字段,需要通过现有字段进行计算之后才能获得。我们在进行数据计算的时候主要有简单计算和日期时间的计算。简单计算就是对数据值进行加、减、乘、除等运算并产生新的字段。而日期、时间数据计算就是在企业管理中,经常会涉及到日期和时间数据的管理分析,它也是数据库中的一类重要数据。
上述的内容就是对于数据清洗工作的具体分析了,大家在进行数据分析的时候一定要注意好上面提到的内容,这样才能够做好数据分析,尤其是注意好数据的转换,这是数据加工中至关重要的内容,希望这篇文章能够给大家带来帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26