Что такое Обработка данных?
Это относится к сбору, обработке и анализу данных для извлечения полезных исследовательских или информационных выводов. Включает в себя преобразование сырых данных в удобный для анализа и использования формат с использованием различных инструментов, методов и алгоритмов. Обработка данных может принимать множество форм, включая пакетную обработку, обработку в реальном времени и потоковую обработку. При пакетной обработке большие объемы данных обрабатываются одновременно, часто ночью или в периоды низкой активности, в то время как обработка в реальном времени включает в себя обработку данных по мере их поступления.
Есть несколько этапов, включенных в обработку данных:
1. Сбор данных: Первый шаг в обработке данных - сбор данных. Это может быть выполнено различными методами, такими как опросы, сенсоры, парсинг веб-страниц и использование API.
2. Очистка данных: Сырые данные, собранные из различных источников, часто содержат ошибки, дубликаты и пропущенные значения. Очистка данных включает в себя выявление и коррекцию этих ошибок для обеспечения точности и последовательности данных.
3. Трансформация: После очистки данные нужно преобразовать в формат, удобный для анализа. Это может включать в себя агрегацию данных, преобразование типов данных или нормализацию данных.
4. Анализ: После трансформации данных следующим шагом является их анализ. Это может быть выполнено с использованием различных статистических и машинно-обучающих методов для извлечения идей и паттернов из данных.
5. Визуализация: Визуализация данных включает в себя представление анализированных данных в визуальном формате, таком как диаграммы, графики или карты, чтобы помочь заинтересованным сторонам понимать и интерпретировать полученные исследования.
Это относится к сбору, обработке и анализу данных для извлечения полезных исследовательских или информационных выводов. Включает в себя преобразование сырых данных в удобный для анализа и использования формат с использованием различных инструментов, методов и алгоритмов. Обработка данных может принимать множество форм, включая пакетную обработку, обработку в реальном времени и потоковую обработку. При пакетной обработке большие объемы данных обрабатываются одновременно, часто ночью или в периоды низкой активности, в то время как обработка в реальном времени включает в себя обработку данных по мере их поступления.
Есть несколько этапов, включенных в обработку данных:
1. Сбор данных: Первый шаг в обработке данных - сбор данных. Это может быть выполнено различными методами, такими как опросы, сенсоры, парсинг веб-страниц и использование API.
2. Очистка данных: Сырые данные, собранные из различных источников, часто содержат ошибки, дубликаты и пропущенные значения. Очистка данных включает в себя выявление и коррекцию этих ошибок для обеспечения точности и последовательности данных.
3. Трансформация: После очистки данные нужно преобразовать в формат, удобный для анализа. Это может включать в себя агрегацию данных, преобразование типов данных или нормализацию данных.
4. Анализ: После трансформации данных следующим шагом является их анализ. Это может быть выполнено с использованием различных статистических и машинно-обучающих методов для извлечения идей и паттернов из данных.
5. Визуализация: Визуализация данных включает в себя представление анализированных данных в визуальном формате, таком как диаграммы, графики или карты, чтобы помочь заинтересованным сторонам понимать и интерпретировать полученные исследования.
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): Premium, Местный, Свои
