Преимущества и основные процессы обработки данных
11 марта 2023 г.Обработка данных, также известная как обработка данных, представляет собой процесс очистки, преобразования и организации необработанных данных для дальнейшего анализа и интеграции. В этой статье я расскажу о значении и преимуществах обработки данных, о том, как сделать необработанные данные пригодными для использования разными конечными пользователями, а также о применении обработки данных в искусственном интеллекте и машинном обучении.
Начнем с более подробного рассмотрения обработки данных и ее значения в финансах.
При прогнозируемом объеме рынка 103 миллиарда в 2027 году, согласно данным Statista. раскрытие всего потенциала больших данных актуально как никогда. Поскольку большие данные продолжают развиваться, компании продолжают находить новые типы данных. Однако по мере того, как технологии продолжают создавать новые источники данных, управление данными становится все более серьезным препятствием для бизнеса.
Аналогичным образом Forbes сообщил, что специалисты по данным, отвечающие за подготовку данных, тратят примерно 80 % своего рабочего времени занимается подготовкой данных для дальнейшего анализа. В эти 80 % входит обработка данных.
Важность обработки данных
Для компаний и инвестиционных компаний необходимо глубокое понимание обработки данных, поскольку обработка данных предшествует многим другим процессам преобразования и анализа данных, обычно используемым финансистами.
Например, инвесторы могут использовать данные о вакансиях, чтобы лучше понять рост рынка и отслеживать многообещающие стартапы, и аналогичным образом компании могут использовать фирмографические данные, чтобы лучше понять своих конкурентов. Обе цели требуют сбора значительных объемов данных, а затем их преобразования для дальнейшего анализа или интеграции. В конечном счете, обе эти цели не могут быть достигнуты гладко без обработки данных.
Преимущества обработки данных
Как упоминалось ранее, большие данные сегодня стали неотъемлемой частью бизнеса и финансов. Однако не всегда ясен весь потенциал указанных данных. Обработка данных, например обнаружение данных полезны для определения потенциала ваших данных. Но чтобы полностью раскрыть всю мощь ваших данных, вам необходимо реализовать данные. Вот некоторые из ключевых преимуществ обработки данных.
Консистентность данных
Организационный аспект обработки данных позволяет получить более согласованный набор данных. Согласованность данных имеет решающее значение для бизнес-операций, которые включают сбор данных, вводимых потребителями или другими конечными пользователями. Например, если конечный пользователь предоставит неверную личную информацию, например создаст дубликат учетной записи клиента, это повлияет на дальнейший анализ производительности.
Улучшенная аналитика
Обработка данных может предоставить статистическую информацию о метаданных, преобразовав метаданные, чтобы они были более постоянными. Эти идеи часто являются результатом повышения согласованности данных, поскольку согласованные метаданные позволяют автоматизированным инструментам анализировать данные быстрее и точнее. В частности, если нужно построить модель прогнозируемой рыночной эффективности, обработка данных очистит метаданные таким образом, чтобы ваша модель работала без ошибок.
Экономическая эффективность
Как упоминалось ранее, поскольку обработка данных позволяет более эффективно анализировать данные и создавать модели, компании в конечном итоге сэкономят деньги в долгосрочной перспективе. Например, тщательная очистка и систематизация данных перед отправкой на интеграцию уменьшит количество ошибок и сэкономит время разработчиков.
Теперь, когда я изучил цели, значение и преимущества обработки данных, давайте рассмотрим более подробные детали обработки данных, а также ее связь с машинным обучением (ML).
Форматы обработки данных
В зависимости от того, какой тип данных вы используете, ваш окончательный результат попадет в один из четырех окончательных форматов: денормализованные транзакции, аналитическая базовая таблица (ABT), временные ряды или библиотека документов. Давайте подробнее рассмотрим эти окончательные форматы, так как понимание этих результатов даст информацию о первых шагах процесса обработки данных, о которых я расскажу позже.
Транзакционные данные
Транзакционные данные относятся к транзакциям бизнес-операций. Этот тип данных включает подробную субъективную информацию о конкретных транзакциях, включая клиентскую документацию, взаимодействия с клиентами, квитанции и примечания относительно любых внешних транзакций.
Аналитическая базовая таблица (ABT)
Данные аналитической базовой таблицы включают данные в таблице с уникальными записями для каждого столбца атрибутов. Данные ABT являются наиболее распространенным типом бизнес-данных, поскольку они включают в себя различные типы данных, которые вносят вклад в наиболее распространенные источники данных. Еще более примечательно то, что данные ABT в основном используются для ИИ и машинного обучения, которые я рассмотрю позже.
Временные ряды
Данные временного ряда включают данные, которые были разделены на определенный промежуток времени, или данные, которые связаны со временем, в частности, с последовательным временем. Например, данные отслеживания загрузок приложения за год или данные отслеживания трафика за месяц будут считаться данными временных рядов.
Библиотека документов
Наконец, данные библиотеки документов — это информация, которая включает в себя большой объем текстовых данных, особенно текста внутри документа. Хотя библиотеки документов содержат довольно большие объемы данных, автоматизированные инструменты интеллектуального анализа данных, специально предназначенные для интеллектуального анализа текста, могут помочь извлечь из документов целые тексты для дальнейшего анализа.
Инструменты обработки данных
Существуют различные методы обработки данных, которые используют аналитики данных и другие специалисты, от обработки данных с помощью скриптов до использования электронных таблиц. Кроме того, с некоторыми из последних универсальных инструментов каждый, кто использует данные, может получить доступ к своим инструментам обработки данных и использовать их. Существуют также визуальные инструменты обработки данных для начинающих, которые облегчают работу людям без навыков программирования.
Вот некоторые из наиболее распространенных доступных инструментов обработки данных:
* Excel — простой, но мощный инструмент для обработки данных; * Plotly (обработка данных с помощью Python) полезен для карт и диаграмм; * CSVKit конвертирует данные; * Tabula считается универсальным решением; * Google DataPrep очищает, подготавливает и упорядочивает данные.
Процесс обработки данных
1. Открытие
Прежде чем вы сможете начать процесс спора, очень важно подумать о том, что может лежать в основе ваших данных. Другими словами, крайне важно критически подумать о том, какие результаты вы ожидаете от своих данных и для чего вы будете использовать свои данные после завершения процесса спора. После того как вы определили свои цели, вы можете собирать данные.
2. Организация
После того как вы собрали необработанные данные в определенном наборе данных, вы должны их структурировать. Из-за разнообразия и сложности типов данных и источников необработанные данные на первый взгляд часто сложны.
3. Уборка
Когда ваши данные систематизированы, вы можете приступить к их очистке. Очистка данных включает в себя удаление выбросов, форматирование пустых значений и удаление повторяющихся данных. Важно отметить, что очистка данных, собранных методами парсинга веб-страниц, может быть гораздо более утомительным процессом, чем очистка данных, собранных из базы данных. По сути, веб-данные могут быть очень неструктурированными и требовать гораздо больше времени, чем структурированные данные из базы данных.
4. Обогащение данных
Этот шаг требует, чтобы вы отступили от своих данных, чтобы определить, достаточно ли у вас данных для продолжения. Завершение процесса спора без достаточного количества данных может поставить под угрозу понимание, полученное в результате дальнейшего анализа. Например, инвесторам, желающим проанализировать данные обзоров продуктов, потребуется значительный объем данных, точно отражающих рынок и, в свою очередь, повышающих инвестиционную аналитику.
5. Проверка
Убедившись, что вы собрали достаточно данных, вам нужно будет применить к ним правила проверки. Правила проверки, выполняемые в повторяющихся последовательностях, подтверждают, что ваши данные непротиворечивы во всем наборе данных. Правила проверки также обеспечат качество данных и безопасность. Этот шаг следует той же логике, которая используется при нормализации данных — процессе стандартизации данных, включающем правила проверки.
6. Публикация
Заключительный этап обработки данных — публикация данных. Публикация данных включает в себя подготовку данных для будущего использования. Это может включать в себя предоставление примечаний и документации по вашему процессу спора и создание доступа для других пользователей и приложений.
Также важно отметить, что, как и многие другие процессы преобразования данных, обработка данных — это итеративный процесс, требующий регулярного повторного просмотра ваших данных. Чтобы лучше понять процесс обработки, давайте рассмотрим интеллектуальный анализ данных, подмножество обработки данных.
Интеллектуальный анализ данных и обработка данных
На первый взгляд интеллектуальный анализ данных и обработка данных кажутся почти идентичными, особенно если вы не специалист по данным. Но, как упоминалось ранее, интеллектуальный анализ данных на самом деле является подмножеством обработки данных. Хотя они имеют схожие преимущества, обе они решают разные задачи обработки данных.
Интеллектуальный анализ данных определяется как процесс просеивания и сортировки данных для поиска закономерностей и скрытых взаимосвязей в больших наборах данных. Принимая во внимание, что обработка данных требует еще нескольких шагов, таких как очистка, обогащение и интеграция, преобразование необработанных данных для получения полезных сведений. Кроме того, функция обработки данных может удалять неподходящие данные из извлекаемого набора данных.
В конечном счете, искажение данных улучшает процесс интеллектуального анализа данных, предоставляя компаниям важную информацию и скрытые закономерности, касающиеся поведения клиентов, рыночных тенденций и отзывов о продуктах.
Обработка данных и машинное обучение
Обработка данных — важнейший компонент машинного обучения. В частности, обработка данных анализирует данные, которые вводятся в создаваемую вами модель машинного обучения. Без искажения данных у модели не было бы чистых данных для обработки, и, следовательно, модель выдавала бы ложные прогнозы, не достигая своей цели.
Аналогичным образом, по мере роста рынка программного обеспечения для искусственного 2018, которая продолжает расти и сегодня, машинное обучение становится все более распространенным в мире финансов. Однако, поскольку обработка данных еще не автоматизирована на 100 %, возможности машинного обучения еще не раскрыты полностью.
Сложность управления метаданными, а также огромная вычислительная мощность, необходимая для правильной обработки данных, являются основными факторами, препятствующими машинному обучению. Следовательно, поскольку машинное обучение требует обширной обработки данных, компании стремятся найти инструменты для автоматизированной обработки данных самого высокого качества.
Заключительные мысли
В конечном счете, обработка данных — это отличный метод подготовки данных для компаний, которые хотят использовать ИИ, машинное обучение и инструменты автоматизированного анализа данных или процессы анализа данных, а также другие приложения. И по мере того, как наука о данных продолжает развиваться, инструменты обработки данных будут обращаться к ИИ за новыми решениями.
Также опубликовано здесь
Оригинал