جدال داده یا Data Wrangling چیست؟ چگونه تجزیه و تحلیل سریعتر را ممکن می کند؟

جدال داده یا Data Wrangling چیست؟ چگونه تجزیه و تحلیل سریعتر را ممکن می کند

کسب‌وکارهایی که حجم عظیم داده‌ها را مدیریت می‌کنند در درک آن با پیچیدگی‌هایی مواجه هستند.

جدال داده ها در چنین شرایطی کمک می کند. داده های خام را برای تجزیه و تحلیل آسان به قالب های قابل خواندن تبدیل می کند.

کشمکش داده ها شامل چندین مرحله مانند جمع آوری، فیلتر کردن، تبدیل، کاوش و ادغام است که به کسب و کارها امکان تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری بهتر را می دهد.

بسیاری از شرکت‌ها از نرم‌افزار آماده‌سازی داده‌ها برای انجام مشاجره داده‌ها و سرعت بخشیدن به تجزیه و تحلیل خود استفاده می‌کنند.

جدال داده (Data Wrangling) چیست؟

جدال داده، همچنین به عنوان اصلاح داده ها یا داده munging شناخته می شود، فرآیند تمیز کردن و تبدیل داده های “خام” به یک قالب قابل دسترس و قابل فهم است.

حتما بخوانید : پاکسازی داده چیست و چرا اهمیت دارد؟

در زیر سه مرحله اولیه از فرآیند جدال داده ها آورده شده است:

سازماندهی و پردازش داده ها
جمع آوری و تمیز کردن داده ها
استخراج و تفسیر مجموعه داده ها برای ایجاد راه حل های تجاری

اهمیت جدال داده ها

داده های ناقص و نادرست بر عملیات تجاری تأثیر می گذارد. جدال داده ها بر پاکسازی داده های خام ناخواسته برای ساده کردن جریان کسب و کار متمرکز است.

با بی‌ساختاری، تنوع و توزیع داده‌ها، بحث و جدل داده‌ها به یک روش رایج در سازمان‌ها تبدیل می‌شود.

تجزیه و تحلیل داده ها را سرعت می بخشد و به دستیابی سریعتر به بینش کمک می کند. با کشمکش داده ها، تحلیلگران می توانند به داده های با کیفیت برای تجزیه و تحلیل و سایر فرآیندهای پایین دستی دسترسی داشته باشند.

جدال داده ها زمانی که به صورت دستی انجام شود، فرآیندی دشوار و زمان بر است.

سازمان‌ها ترجیح می‌دهند کارمندان را در مورد ابزارهای بحث برانگیز داده با ویژگی‌های اتوماسیون، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آموزش دهند که به آنها کمک می‌کند فرآیندی سازگار و مقیاس‌پذیر ایجاد کنند.

در زیر پنج نرم‌افزار پیشرو آماده‌سازی داده وجود دارد که به انجام جدال داده‌ها کمک می‌کند.

جدال داده یا Data Wrangling چیست؟ چگونه تجزیه و تحلیل سریعتر را ممکن می کند

کسب‌وکارهایی که حجم عظیم داده‌ها را مدیریت می‌کنند در درک آن با پیچیدگی‌هایی مواجه هستند. جدال داده ها در چنین شرایطی کمک می کند. داده های خام را برای تجزیه و تحلیل آسان به قالب های قابل خواندن تبدیل می کند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

جدال داده در مقابل پاکسازی داده در مقابل داده کاوی

data wrangling شامل پردازش داده ها برای تبدیل آن به قالبی قابل دسترس و قابل درک و ایجاد بینش های عملی است.

در مقایسه، پاکسازی داده ها داده های نادرست را در مجموعه داده های بزرگ پیدا و تصحیح می کند.

مقادیر دوگانگی و تهی را شناسایی می کند و خطاهای آشکار را رفع می کند تا از دقت و سازگاری ساختار داده اطمینان حاصل کند.

در حالی که جدال داده ها و پاکسازی داده ها اهداف متفاوتی در علم داده دارند، تبدیل داده ها را تسریع می کنند و تصمیم گیری تحلیلی را هدایت می کنند.

شرکت‌ها پیش‌پردازش داده‌ها را قبل از بحث انجام می‌دهند. این امر دقت داده ها و تجزیه و تحلیل با ارزش خروجی پست را تضمین می کند.

داده‌کاوی به تحلیلگران کمک می‌کند تا داده‌ها را برای یافتن الگوها و روابط پنهان در مجموعه‌های داده بزرگ جستجو و مرتب کنند.

کشمکش داده ها فرآیند کاوی را بهبود می بخشد و الگوهای رفتار مشتری، روند بازار و بازخورد محصول را آشکار می کند.

مراحل جدال داده ها

جدال داده ها قابلیت اطمینان داده ها را تضمین می کند. این شامل مراحل خاصی برای تغذیه داده های قابل دسترسی و قالب بندی شده به تجزیه و تحلیل است.

1- کشف

اولین گام در data wrangling، آشنایی با داده ها است. این شامل درک روندها، الگوها، روابط و مسائل ظاهری مانند داده های ناقص یا گم شده است.

در این مرحله می توانید چندین احتمال یا راه برای استفاده از داده ها برای اهداف مختلف را شناسایی کنید. این همان بررسی مواد اولیه قبل از پختن غذا است.

وقتی با داده های جمع آوری شده از چندین منبع شروع می کنید، برای درک روابط نیاز به قالب بندی دارد. مرحله کشف داده به شما کمک می کند تا داده های متفاوت را جمع آوری و پیکربندی کنید و به شما کمک می کند داده ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید.

2- ساختار دهی

ساختار داده، داده های خام را به یک قالب ساختاریافته برای تفسیر و تحلیل آسان تر تبدیل می کند. داده های خام به تحلیلگران کمک نمی کند زیرا ناقص یا غیرقابل درک هستند.

باید تجزیه شود تا تحلیلگران بتوانند اطلاعات مرتبط را استخراج کنند

اگر کد HTML یک وب سایت دارید، باید آن را تجزیه کنید تا داده های مورد نیاز خود را جمع آوری کنید و به شما کمک می کند صفحه گسترده کاربرپسندتری ایجاد کنید.

ساختار داده به تحلیلگران اجازه می دهد تا داده ها را قالب بندی کرده و خطاها را برای تجزیه و تحلیل موثر و کارآمد عیب یابی کنند.

کرک تبلو

3- پاکسازی

مردم اغلب از تمیز کردن داده ها و data wrangling به جای هم استفاده می کنند. با این حال، تمیز کردن داده ها یک مرحله در روند جدال داده ها است.

با پاکسازی داده ها، تحلیلگران می توانند مشکلات ذاتی یک مجموعه داده را برطرف کنند، از جمله:

حذف سلول ها یا ردیف های خالی
استاندارد کردن ورودی ها
انجام سایر کارهای نظافتی برای تجزیه و تحلیل نهایی

به عنوان مثال، می توانید از پاک کردن داده ها برای تغییر مقادیر Null به صفر یا رشته های خالی استفاده کنید.

4- غنی سازی

پس از تبدیل داده ها به یک قالب قابل استفاده، باید دریابید که آیا داده های سایر مجموعه داده ها می توانند تجزیه و تحلیل شما را مؤثرتر کنند یا خیر.

افزودن چنین نقاط داده ای را در نظر بگیرید تا بینش های عملی به دست آورید. این مرحله اختیاری به تحلیلگران کمک می‌کند تا کیفیت داده‌ها را در صورتی که شرایط را برآورده نمی‌کنند، بهبود بخشند.

به عنوان مثال، ترکیب دو پایگاه داده که در آن یکی شامل شماره تلفن مشتری است و دیگری نه.

همانطور که آیتم های داده بیشتری را اضافه می کنید، مراحل بالا را تکرار کنید تا قابلیت استفاده و قابلیت اطمینان داده های جدید اضافه شده را افزایش دهید.

کرک تبلو

5- اعتبار سنجی

اعتبارسنجی داده ها اطمینان حاصل می کند که داده ها برای تجزیه و تحلیل مناسب هستند.

این یک فرآیند خودکار است که در آن یک برنامه داده‌ها را از نظر خطا یا ناسازگاری بررسی می‌کند و گزارش‌هایی را برای حفظ کیفیت، دقت، صحت و امنیت داده‌ها صادر می‌کند.

این شامل بررسی دقیق بودن فیلدها و توزیع معمولی ویژگی ها می شود. تحلیلگران می توانند فرآیند اعتبارسنجی را چندین بار برای یافتن و رفع خطاها تکرار کنند.

برای مثال، شامل اطمینان از این است که تمام تراکنش‌های بانکی منفی دارای انواع تراکنش‌های مرتبط مانند پرداخت صورت‌حساب، برداشت، یا چک هستند.

کرک تبلو

6- نشر

تحلیلگران می توانند داده ها را پس از تایید آن منتشر کنند. آنها می توانند آن را به عنوان یک گزارش یا یک سند الکترونیکی بر اساس ترجیحات یک سازمان به اشتراک بگذارند.

داده ها را می توان در یک پایگاه داده ذخیره کرد یا می توان برای ایجاد ساختارهای داده بزرگتر و پیچیده تر مانند انبارهای داده، بیشتر پردازش کرد.

گاهی اوقات تحلیلگران داده رکورد منطق تحول خود را در مرحله انتشار به روز می کنند.

این به آنها کمک می کند تا سریعتر به نتایج برای پروژه های پایین دستی و آینده برسند.

مانند سرآشپزها که کتاب دستور پخت خود را حفظ می کنند، تحلیلگران داده و دانشمندان با تجربه منطق تحول را برای سرعت بخشیدن به روند خود ثبت می کنند.

مزایای جدال داده ها

data wrangling پیچیدگی های ناخواسته را از داده های خام حذف می کند.

این داده های پیچیده را به یک قالب قابل استفاده تبدیل می کند و قابلیت استفاده و سازگاری آن را برای تجزیه و تحلیل بهتر بهبود می بخشد.

برخی از مزایای شناخته شده جدال داده ها عبارتند از:

کشمکش داده ها داده ها را ساختار می دهد و آنها را برای تکمیل نیازهای تجاری قابل استفاده می کند.
داده ها را برای بینش های تجاری و تحلیل رفتاری غنی می کند.
داده های پیچیده را برای تحلیلگران داده، دانشمندان داده و کارشناسان فناوری اطلاعات ساده می کند و کار آنها را آسان می کند.
به کسب و کارها کمک می کند تا یک برنامه استراتژیک در مورد اینکه چگونه داده ها می توانند به رشد کسب و کار کمک کنند، آماده کنند.
انواع داده ها را بر اساس اطلاعات مشتق شده متمایز می کند.

چالش های جدال داده ها

مشاجره داده ها چالش های زیادی را به همراه دارد، به ویژه در هنگام تهیه یک برگه داده که جریان کسب و کار را تعریف می کند.

تجزیه و تحلیل موارد استفاده

نیازهای داده های ذینفعان کاملاً به سؤالاتی بستگی دارد که آنها سعی دارند با استفاده از داده ها به آنها پاسخ دهند.

تحلیلگران باید موارد استفاده را به وضوح با تحقیق بیشتر در مورد سؤالاتی مانند اینکه زیرمجموعه‌ای از موجودیت‌ها مرتبط هستند.

یا در تلاش برای پیش‌بینی احتمال یک رویداد یا تخمین مقدار آینده هستند، درک کنند.

دسترسی یافتن

همیشه برای کاربران داده ایمن سازی دسترسی به داده های خام آسان نیست. آنها معمولا دستورالعمل های دقیقی را برای دسترسی به داده های حذف شده ارسال می کنند.

این محدودیت‌ها کار بر روی داده‌ها را زمان‌بر و مؤثرتر می‌کند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

بررسی نهادهای مشابه

پس از دانلود داده های خام، نمی توانید تضمین کنید که چه چیزی مرتبط است و چه چیزی نیست.

به عنوان مثال، ما “مشتری” را یک موجودیت در نظر می گیریم. برگه داده ممکن است حاوی یک مشتری “براد پل” باشد. ستون دیگری ممکن است مشتری متفاوتی داشته باشد، «براد پی».

در چنین مواردی، شما باید عوامل مختلف را در حین نهایی کردن ستون ها به طور کامل تجزیه و تحلیل کنید.

کاوش در داده ها

داده ها می توانند در فایل های بزرگ بسیار مرتبط یا مشابه باشند. این انتخاب ویژگی و مدل را چالش برانگیز می کند.

قبل از بررسی روابط با نتیجه، افزونگی‌ها را در داده‌ها حذف کنید. به عنوان مثال، می تواند دو ستون برای رنگ وجود داشته باشد، یکی به انگلیسی و دیگری به زبان فرانسوی.

اگر چنین افزونگی‌هایی را حذف نکنید، ممکن است منجر به مدل‌های داده پیچیده شود.

اجتناب از سوگیری انتخاب

سوگیری انتخاب زمانی اتفاق می‌افتد که داده‌های جمع‌آوری‌شده جمعیت واقعی یا آینده موارد را نشان ندهند. اطمینان حاصل کنید که داده های نمونه آموزشی نمونه پیاده سازی را نشان می دهد.

بهترین شیوه های بحث در مورد داده ها

شما می‌توانید به روش‌های مختلفی بحث و جدل داده‌ها را انجام دهید. برای صرفه جویی در زمان و بهینه سازی فرآیند، این بهترین شیوه ها را دنبال کنید.

داده ها را تفسیر کنید

سازمان های مختلف از داده ها به طور متفاوتی استفاده می کنند. درک نحوه تفسیر داده ها برای کمک به کسب و کارها برای دستیابی به نتیجه مورد انتظار ضروری است.

درک مخاطبان شما در هنگام بحث و جدل داده ها بسیار کمک می کند. وقتی می دانید چه کسی به داده ها دسترسی خواهد داشت و از آنها استفاده می کند.

به شما کمک می کند تا نیازها و اهداف خاص آنها را برطرف کنید.

به عنوان مثال، در حالی که داده‌ها را برای یک شرکت مالی درگیر می‌کنند، تحلیلگران داده‌ها را به بخش‌های خاصی مانند مبلغی که برای خریدها خرج می‌شود یا سهم کارفرما در 401(k) تقسیم می‌کنند.

اگر کسب‌وکارها از این داده‌ها برای اثبات قابلیت‌های درآمدزایی خود استفاده کنند، مهم است، اما زمانی که هدف کاهش هزینه‌ها باشد، به بخش‌بندی بیشتری نیاز دارند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

از داده های مناسب استفاده کنید

این در مورد داشتن داده های زیاد نیست بلکه مجموعه داده های مناسب است. data wrangling داده های مناسبی را فراهم می کند و برای تجزیه و تحلیل آن بسیار مهم است.

نکاتی برای استفاده از داده های دقیق:

از ورودهای تکراری، مشابه و پوچ خودداری کنید.
برای استخراج داده ها به یک منبع داده تکیه نکنید. به جای آن از منابع مختلف استفاده کنید.
داده ها را بر اساس قوانین و شرایط لازم فیلتر کنید.

داده ها را درک کنید

کیفیت و دقت داده های مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده ها را ارزیابی کنید. همچنین باید درک کنید که چگونه داده های تفسیر شده با نیازهای سازمان مطابقت دارد.

نکات کلیدی که باید به خاطر بسپارید:

فرمت های پایگاه داده و فایل را شناسایی کنید
از تجسم داده برای تصویر استاندارد فعلی استفاده کنید
در صورت لزوم معیارهای کیفیت داده را ایجاد کنید
مراقب محدودیت های داده باشید

داده های مشکوک را دوباره ارزیابی کنید

اگرچه داده‌های مشکوک به دقت بهینه‌سازی شده‌اند، هنوز می‌توانند جای بهبود یا خطا داشته باشند.

برای اطمینان از کیفیت و کاهش ناکارآمدی، داده های مشاجره را دوباره ارزیابی کنید. به عنوان مثال، زمانی که تحلیلگران در مورد داده های مالی بحث می کنند.

ممکن است فرصت هایی برای افزایش کیفیت پیدا کنند. آنها می توانند فاکتورهای پرداخت نشده را با پرداخت های آینده پیش بینی شده مطابقت دهند یا خطاهای عملیاتی را شناسایی کنند.

تبدیل داده ها برای تجزیه و تحلیل بهتر

data wrangling برای تجزیه و تحلیل، تفسیر و تمیز کردن داده های خام برای تجزیه و تحلیل بهتر، ابزاری است. ممکن است وقت گیر باشد اما در زمان صرف شده برای تجزیه و تحلیل اطلاعات نامربوط صرفه جویی می کند. این داده‌های ارزشمند را گرد هم می‌آورد، بینش ایجاد می‌کند و به اصلاح یا بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری کمک می‌کند.

داده های خام از طریق چندین فرآیند در یک سازمان حرکت می کنند.

این فرآیندها داده‌ها را تغییر می‌دهند و آن‌ها را به گونه‌ای تغییر می‌دهند که قابل خواندن و مناسب برای چندین تحلیل باشد.

کسب‌وکارها می‌توانند چنین دارایی‌های اطلاعاتی را با استفاده از اصل و نسب داده ردیابی کنند و ردیابی خطاها را برای تحلیلگران آسان‌تر کنند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

مقاله های مرتبط:

1- تبلو CRM چیست؟

2- ویژگی های برتر Tableau نرم افزار برای داشبوردسازی

3– ۵۰ پرسش و پاسخ برتر نرم افزار تبلو

4-مقایسه دو نرم افزار تبلو و اکسل

5-بصری سازی و تجسم داده در تبلو

6- نرم افزار تبلو چیست؟ تجسم داده ها با استفاده از Tableau

7- راه حل های مدرن BI برای هر صنعت و عملکرد