4 простых преобразования данных в электронные таблицы
21 февраля 2023 г.В последние годы разработчики создали сложные инструменты, облегчающие анализ больших данных. Популярные инструменты с открытым исходным кодом для Python включают Pandas, NumPy и, конечно же, математические приложения, такие как Matlab и R, а также SQL для баз данных и облачных озер данных. Решения для работы с большими данными становятся все более сложными по мере того, как специалисты по обработке данных становятся все более изощренными, но миллионы аналитиков, занятых неполный рабочий день, перегружены работой.
Мощные инструменты, о которых я упоминал выше (и множество других), позволяют пользователям выполнять различные операции анализа данных, но эти приложения требуют высокого уровня технических навыков и обучения даже для выполнения самых простых задач. Часто заинтересованные стороны в бизнес-контексте не обладают навыками, необходимыми для самостоятельного анализа данных. Эти пользователи обычно полагаются на посредническую группу данных, заваливая их самыми банальными задачами. Но что делать, если у вас нет группы данных?
Неудивительно, что новички в мире больших данных испытывают трудности. Без предварительного программирования или опыта работы с базами данных многие находят эти высокотехнологичные инструменты непосильными. Электронные таблицы широко используются бизнес-пользователями, но максимальное количество строк в Excel и зависимость от загрузки полного набора данных в память компьютера не позволяют работать над проектами, включающими масштабный анализ данных.
Что же делать бизнес-аналитику при работе с большими объемами данных? Я слышу, как недоброжелатели бормочут: «Если вы работаете с большим объемом данных, чем может обработать Excel, вам следует использовать базу данных». На что я отвечаю, напоминая им, что относительно немного людей в мире знают, как использовать SQL (может быть, 3 миллиона), а их 750 миллионов Пользователи Excel.
Введите Gigasheet
Наша таблица больших данных без кода, которую можно использовать для анализа наборов данных, для которых обычно требуется обширная ИТ-инфраструктура и группы обработки данных. Даже на (бесплатном) уровне сообщества Gigasheet позволяет легко исследовать и анализировать большие данные, а также выявлять тенденции и аномалии.
В этой статье я расскажу о 4 распространенных преобразованиях больших данных и покажу, как любой человек, обладающий базовыми навыками работы с электронными таблицами, может выполнить их всего несколькими щелчками мыши с помощью Gigasheet.
- Исследование больших данных в электронной таблице
В некоторых случаях наборы данных могут занимать несколько гигабайт и даже терабайт. Изучение этих объемов данных требует мощных систем, эффективных методов хранения и извлечения данных, а также передовых методов анализа данных. Обычно используемые подходы включают репликацию и разделение файлов, сегментирование данных и распределенные вычисления.
Но что происходит, когда вы хотите исследовать большие данные без всей этой технологической огневой мощи? Что делать, если вы даже не уверены, какие данные содержит файл? Если бы только существовал простой способ визуализировать многогигабайтные файлы данных в Интернете, где сложность можно было бы скрыть от глаз, а мощь и масштаб облака можно было бы использовать.
Не бойтесь, одним из многих вариантов использования Gigasheet является бесплатная онлайн-программа просмотра CSV-файлов. Данные не в формате CSV? Не беспокойтесь — система преобразует большинство файлов со структурированными данными на лету. Просто загрузите свой файл, и вы уже в пути.
- Объединение нескольких больших файлов данных
Большие файлы данных часто разбивают на несколько частей, чтобы упростить их хранение, передачу и обработку. Разделение большого файла на более мелкие части также снижает риск повреждения данных и упрощает восстановление потерянных данных. Однако, когда приходит время анализировать данные, важно иметь полное представление, поэтому эти части должны быть объединены, добавлены или иным образом объединены.
Процесс объединения данных из нескольких источников в единый набор данных может быть выполнен с помощью автоматизации процесса, инструментов интеграции данных или алгоритмов машинного обучения. Хотя эти методы очень эффективны и функциональны, они недоступны обычному бизнес-пользователю.
Gigasheet упрощает объединить несколько файлов из CSV или книг Excel в JSON. Для этого просто загрузите файлы в формате Zip. После распаковки просто выберите два или более файла в своей библиотеке. Затем используйте кнопку «Объединить» в библиотеке, чтобы объединить файлы одинаковой структуры.
Например, если у вас есть 28 ежедневных журналов с одного сервера, вы можете легко объединить их на одном листе с помощью функции объединения.
- Удаление повторяющихся данных
Очистка больших файлов данных от дубликатов (удаление дубликатов) может оказаться непростой задачей, особенно если вы хотите проверить наличие дубликатов в нескольких полях. Многие пользователи знакомы с методами удалить повторяющиеся строки в excel на основе двух столбцов, но мало кто мог решить эту задачу в SQL или Python.
Удаление дубликатов на основе нескольких значений в Gigasheet очень просто и работает аналогично популярным электронным таблицам. В отличие от обычных электронных таблиц, Gigasheet поддерживает миллиарды записей.
После загрузки данных в Gigasheet вы найдете множество инструментов очистки данных, включая функцию удаления дубликатов. Просто выберите несколько столбцов при запуске Удалить дубликаты, а облачное приложение позаботится обо всем остальном.
- Извлечение структурированных данных из JSON
JSON (нотация объектов JavaScript) — это популярный формат данных для обмена данными между системами, приложениями и службами. Это позволяет хранить и запрашивать данные структурированным и эффективным образом. Вот почему большинство языков программирования поддерживают чтение и запись данных JSON, а многие API используют данные JSON.
Однако, если электронные таблицы являются вашим основным инструментом анализа, анализ больших наборов данных с записями JSON может быть сложным. Конечно, вы можете открывать файлы JSON среднего размера в таких инструментах, как Notepad++, но если вы работаете с сильно вложенными структурами JSON размером в несколько гигабайт, вам нужно будет использовать базу данных… до сих пор.
Gigasheet преобразует или «выравнивает» огромные файлы JSON на лету, и их можно легко урезать, экспортировать в CSV и открывать в обычном программном обеспечении для работы с электронными таблицами. Gigasheet поддерживает две возможные файловые структуры JSON: либо весь файл как объект JSON, либо JSON, где в каждой строке находится один объект. В последнем случае каждый объект JSON становится строкой.
Gigasheet обрабатывает уникальную структуру каждого файла JSON, создавая столбец для каждого значения для различных вложенных и подвложенных объектов. Это приводит к табличному представлению повторяющихся ключевых данных. В общих полях значения представлены в разных строках одного и того же столбца, а в уникальных полях значения отображаются в собственном столбце. Возможно, это самый простой способ преобразовать JSON в CSV.
Подведение итогов n
Все мы знаем, что анализ больших данных является неотъемлемой частью современного бизнеса. Я надеюсь, что в этой статье представлены некоторые из наиболее часто используемых решений и методов для изучения, объединения и анализа наборов данных мегаразмеров с бесплатной альтернативой без кода. п
Оригинал