什么是数据整理？

2025年03月17日 | 阅读 9 分钟

如今，几乎任何事物都可以成为宝贵的信息来源。主要的挑战在于从中提取见解并理解其含义，这就是大数据的作用。然而，你还需要先准备好数据，这简而言之就是数据整理。

信息的本质是它需要某种组织形式才能得到充分评估。这个过程需要清晰地理解哪些操作需要什么类型的数据。让我们更深入地了解数据整理，并解释它为什么如此重要。

什么是数据整理？

有时，数据整理也被称为**数据清理**。它是一个将数据从一种“原始”数据形式转换为另一种格式的过程，以便使其更适合各种下游用途（如分析）并更具价值。数据整理的目标是确保数据的质量和有用性。数据分析师通常将大部分时间花在数据整理过程中，而不是实际的数据分析。

数据整理过程可能包括进一步的数据清理、数据可视化、数据聚合、统计模型训练以及许多其他潜在用途。数据整理通常遵循一系列通用步骤，首先从数据源提取原始数据，“清理”原始数据（例如，排序）或将数据解析到预定义的数据结构中，最后将结果内容存入数据接收器以供存储和将来使用。

数据整理通常伴随着数据映射。术语“数据映射”指的是整理过程中的一个环节，涉及识别源数据字段与其各自的目标数据字段。虽然整理致力于转换数据，但映射则在于连接不同元素之间的点。

数据整理的重要性

有些人可能会质疑花费在数据整理上的工作量和时间是否值得。一个简单的类比可以帮助你理解。摩天大楼的地基建造昂贵且耗时，然后才能开始地上结构的建造。然而，这个坚实的地基对建筑能够屹立数十年并发挥其作用至关重要。同样，一旦为数据处理收集了代码和基础设施基础，它将提供即时结果（有时几乎是即时的），只要该过程仍然相关。但是，跳过必要的数据整理步骤将导致重大失败、错失机会以及产生错误的模型，从而损害分析在组织中的声誉。

数据整理软件已成为数据处理中不可或缺的一部分。使用数据整理工具的主要重要性可以描述如下：

使原始数据可用。准确整理的数据可确保高质量数据被输入下游分析。
将来自各种来源的所有数据汇集到一个中央位置，以便使用。
根据所需格式整理原始数据，并理解数据的业务背景。
自动数据集成工具用作数据整理技术，可以清理源数据并将其转换为可根据最终需求重复使用的标准格式。企业使用这种标准化数据来执行关键的跨数据集分析。
清除数据中的噪声或有缺陷、缺失的元素。
数据整理是数据挖掘过程的准备阶段，该过程涉及收集数据并理解其含义。
帮助业务用户做出具体、及时的决策。

注意：数据整理是一项相当要求高且耗时的操作，无论是在计算能力还是人力资源方面。数据整理占数据科学家工作的一半以上。

数据整理过程

数据整理是一个或多或少自描述的技术术语。“整理”一词指的是以某种方式汇总信息。此操作包括以下一系列过程：

发现：在开始整理过程之前，关键在于思考你的数据背后可能隐藏着什么。关键在于批判性地思考你期望从数据中获得什么结果，以及整理过程完成后你将如何使用它。一旦确定了你的目标，就可以收集你的数据。
组织：在你将原始数据收集到一个特定的数据集中后，你必须对数据进行结构化。由于数据类型和来源的多样性和复杂性，原始数据乍一看往往令人不知所措。
清理：当你的数据被组织好后，你就可以开始清理你的数据了。数据清理包括删除异常值、格式化空值以及消除重复数据。需要注意的是，清理从网络抓取方法收集的数据可能比清理从数据库收集的数据更繁琐。本质上，网络数据可能高度非结构化，比来自数据库的结构化数据需要更多时间。
数据丰富：此步骤要求你从数据中退一步，判断你是否有足够的数据来继续。在没有足够数据的情况下完成整理过程可能会损害从进一步分析中获得的见解。例如，希望分析产品评论数据的投资者将需要大量数据来描绘市场并增加投资情报。
验证：确定你收集了足够的数据后，你需要将验证规则应用于你的数据。验证规则以重复序列执行，确认你的数据在整个数据集中是一致的。验证规则还将确保质量和安全性。此步骤遵循与数据规范化类似的逻辑，数据规范化是一个涉及验证规则的数据标准化过程。
发布：数据清理过程的最后一步是数据发布。数据发布涉及为将来使用准备数据。这可能包括提供关于你的整理过程的注释和文档，并为其他用户和应用程序创建访问权限。

注意：与许多其他数据转换过程一样，数据整理是一个迭代过程，需要你定期重新审视你的数据。为了更好地理解清理过程，让我们来看看数据挖掘，它是数据整理的一个子集。

数据整理用例

数据清理用于各种用例，如下所示：

1. 欺诈检测：使用数据整理工具，企业可以执行以下操作：

通过检查多方和多层电子邮件或网络聊天等详细信息来识别异常行为，从而区分公司欺诈。
通过允许非技术操作员快速检查和整理数据来支持数据安全，以跟上数十亿的日常安全任务。
通过标准化和量化结构化和非结构化数据集，确保精确且可重复的模型结果。
在集成期间遵循安全协议，通过确保企业遵守行业和政府标准来加强合规性。

2. 客户行为分析：数据清理工具可以快速帮助你的业务流程通过客户行为分析获得精确的见解。它使营销团队能够掌握业务决策并从中获得最大收益。你可以使用数据整理工具来：

减少分析数据准备所需的时间。
快速理解你数据的业务价值。
允许你的分析团队直接使用客户行为数据。
赋能数据科学家通过数据发现和可视化分析来发现数据趋势。

数据整理工具

有各种各样的数据整理工具可用于在将数据输入分析和 BI 应用程序之前进行收集、导入、结构化和清理。你可以使用自动化数据整理工具，其中软件允许你在转换过程的每一步验证数据映射并审查数据样本。这有助于快速检测和纠正数据映射中的错误。

对于处理海量数据集的企业来说，自动数据清理变得至关重要。数据团队或数据科学家负责手动数据清理过程的整理。然而，在较小的环境中，非数据专业人员负责在利用数据之前对其进行清理。

各种数据整理方法从使用脚本进行数据清理到使用电子表格。此外，借助一些最新的集成式工具，所有使用数据的人都可以访问和利用他们的数据整理工具。以下是一些更常见的数据整理工具：

电子表格 / Excel Power Query 是最基本的手动数据整理工具。
OpenRefine - 一种需要编程技能的自动化数据清理工具。
Tabula
1. Google DataPrep
  1. Data Wrangler
    1. Plotly（使用 Python 进行数据整理）对地图和图表数据很有用。
    2. CSVKit 转换数据。

数据整理的优点

如前所述，大数据已成为当今商业和金融领域不可或缺的一部分。然而， said data 的全部潜力并不总是清晰的。数据过程，如数据发现，有助于识别数据的潜力。但要完全释放你数据的力量，你需要实现数据。以下是数据整理的一些主要好处：

数据一致性：数据整理的组织方面可以产生更一致的数据集。数据一致性对于涉及收集消费者或其他人类最终用户输入的业务操作至关重要。例如，如果人类最终用户错误地提交了个人信息，例如创建了重复的客户账户，这将对后续的绩效分析产生影响。
改进的见解：数据整理可以通过转换元数据使其更加恒定，从而提供关于元数据的统计见解。这些见解通常是数据一致性提高的结果，因为一致的元数据允许自动化工具更快、更准确地分析数据。特别是，如果一个人要构建一个关于预期市场表现的模型，数据整理将清理元数据，以便你的模型能够无错误地运行。
成本效益：如前所述，由于数据整理能够实现更高效的数据分析和模型构建过程，企业最终将节省长期成本。例如，在将数据发送进行集成之前对其进行彻底清理和组织将减少错误并为开发人员节省时间。
- 数据整理有助于提高数据可用性，因为它能将数据转换为与最终系统兼容的格式。
- 它有助于通过直观的用户界面快速构建数据流，并轻松安排和自动化数据流过程。
- 整合各种类型的信息和来源（如数据库、Web 服务、文件等）。
- 帮助用户轻松处理海量数据，并轻松共享数据流技术。

数据整理格式

根据你使用的数据类型，你的最终结果将分为四种最终格式：反规范化事务、分析基础表 (ABT)、时间序列或文档库。让我们仔细看看这些最终格式，因为理解这些结果将为我们上面讨论的数据整理过程的最初几步提供信息。

事务数据：事务数据是指业务运营交易。这种数据类型包含有关特定交易的详细主观信息，包括客户文档、客户互动、收据以及关于任何外部交易的说明。
分析基础表 (ABT)：分析基础表数据包含一个表中的数据，该表为每个属性列提供唯一条目。ABT 数据是最常见的业务数据类型，因为它涉及多种数据类型，这些数据类型构成了最常见的数据源。更值得注意的是，ABT 数据主要用于 AI 和 ML，我们将在稍后进行考察。
时间序列：时间序列数据是指已被划分为特定时间段的数据，或与时间有关的数据，特别是顺序时间。例如，跟踪一年内应用程序下载量的数据或跟踪一个月内的流量数据都属于时间序列数据。
文档库：最后，文档库数据是指包含大量文本数据的信息，特别是文档内的文本。虽然文档库包含大量数据，但专门为文本挖掘设计的自动化数据挖掘工具可以帮助从文档中提取整个文本以供进一步分析。

数据整理示例

数据整理技术用于各种用例。最常用的数据整理示例包括：

将多个数据源合并到一个数据集中进行分析。
识别数据中的间隙或空单元格，并进行填充或删除。
删除不相关或不必要的数据。
识别数据中的严重异常值，并解释不一致性或删除它们以促进分析。

企业还使用数据整理工具来：

检测公司欺诈。
支持数据安全。
确保准确且重复的数据建模结果。
确保企业遵守行业标准。
执行客户行为分析。
减少准备数据以供分析所需的时间。
快速识别你数据的业务价值。
找出数据趋势。

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