什么是数据整理？

数据整理是汇集来自各种数据源的数据并清理数据以便于访问和分析的过程。今天收集的数据量正在快速增长，要求组织实施处理和组织数据的流程，最终目标是简化数据准备工作流程。

成功的数据分析取决于有组织、准确且可操作的数据。但是研究表明，50-80% 的分析时间花在整理存在错误、不一致和分析组织不良的数据上。当今的顶级数据整理解决方案允许自动化的内联数据整理，使您能够连接、调配、清理和整理来自任何来源的数据，包括大数据源。

分析的第一步是收集数据。然后，当你开始分析和深入挖掘答案时，通常有必要连接到各种数据源并混搭来自各种数据源的信息。数据可能混乱、没有组织，并包含错误。一旦你开始使用它，你会看到需要丰富或扩展它，添加分组和计算。有时很难理解已经执行了哪些变更。

在数据整理和分析工具之间移动会减缓分析过程，而且可能会导致错误。找到一个数据整理功能非常重要，该功能可以让您轻松调整数据，而无需离开您的分析。

数据整理的好处

访问和链接任何数据源

当今的顶级数据整理方案允许您连接来自各种来源的所有数据。通过混搭和匹配数据，无论是结构化还是非结构化数据，您都可以获得更清晰、更完整的数据视图并生成见解。

花更多时间分析数据

使用数据整理解决方案来节省时间和金钱，而不是花费无数时间来组织数据，然后再开始了解数据对您的业务的意义。这样，您将能够专注于更深入的分析，将更多时间花在数据探索上，并激发可用于业务改进的见解。

确保可靠的数据

数据整理增加了数据的可信度。通过清理和组织所有数据，您可以确保随后的分析会产生准确结果，可以毫无疑问地采取行动。

轻松访问和协作

通过简化数据，数据整理可以使您组织内更广泛的受众更轻松地访问。让您的数据更易于理解，可以向非专家开启讨论，从而能够更快地做出决策并加强团队之间的协作。

基本的数据整理功能

快速轻松的内联数据整理

当今顶级的数据整理解决方案允许您在同一平台和数据源本身执行数据准备和分析。内联数据整理允许企业用户进行调整：来自各种数据源的混搭列和行；单击进行行列转换；更改数据类型、类别和列名称；从可视化项中动态分组列；修改排序顺序；拆分智能列；并通过替换错误或遗失的值来清除数据。完整的 API 支持您插入函数，例如添加或更改联接类型以获得更深入的见解。

自动记录每个步骤

最佳的数据整理解决方案会自动在源视图数据画布上构建数据管道，该数据管道记录了您在数据整理和分析过程中采取的所有步骤。这样，就可以确保和轻松共享数据模型的可追溯性和可审计性，并自动记录有关数据源、连接、操作和转换的信息。

数据整理的影响

数据整理是确保在分析过程中从数据中获得宝贵、准确的见解的重要步骤。数据整理有助于将混乱、复杂或不完整的数据转换为易于使用的可操作信息。由于组织当今正在处理的大量数据，数据整理对于将相关数据与其他数据分开是必要的。数据整理保护公司免受不可信赖的数据的侵害，有助于理解复杂的数据集并确定需要更改的任何不一致或错误。

高效的数据整理可以帮助分析师将更多时间花在实际分析数据上。分析师可以专注于基于准确数据推动更好的决策，而不是将大部分时间花费在尝试组织和清理数据，然后再开始分析或得出任何见解。

数据整理还可以帮助向更多的员工开放协作，甚至是那些不是数据专家的员工。通过简化复杂的数据集，数据整理可以使人更容易理解数据背后的含义。随着数据方面的更多协作，组织可以向更广泛的受众提供宝贵的见解，并更快地采取行动。

从数据整理中获取价值

当今的顶级数据整理解决方案允许您在分析数据时以交互方式修复数据，从而消除了数据准备和分析之间的来回问题。这种集成的数据准备和分析方法更易于使用，允许快速清理数据，而且成本效益高。

在分析之前总是需要准备数据，但在检查数据之前，你几乎永远不知道该怎么做。当你进行更改时，验证数据非常重要。数据整理可以在模式图中提供数据源、连接、操作和转换的可视化概述。无论是清理和合并来自多个来源的数据，还是对其进行丰富和转换，都可以查看已执行的数据操作的详细信息，并预览结果。这使您能够建立和管理数据整理的最佳做法，并在维护治理的同时保持敏捷性。

什么是一些热门用例？

• 营销分析：现代营销依赖数据来准确定位潜在客户、个性化客户体验并提高客户忠诚度。但是，随着物联网设备越来越受欢迎，组织开始跟踪更大、更复杂的客户数据量，营销人员需要数据整理工具来处理所有这些数据。数据整理完成后，营销部门可以分析数据并做出更明智的、数据驱动的决策。
• 机器学习应用程序：尽管机器学习和人工智能 (AI) 继续受欢迎，但组织仍然难以确保高数据质量以获得准确的模型。为了解决这个问题，企业需要采用数据整理解决方案来汇集来自多个不同来源的数据，并允许大数据的可扩展性。
• 医疗保健系统：医疗保健行业越来越受数据驱动，实施分析来提高效率并确保患者护理的最高质量。但是，为了实现这些结果，医疗保健提供者必须从医疗记录、患者数据、人口统计信息和研究结果中整理大量数据。
• 金融服务和银行业：今天的金融服务和银行业依赖数据来推动客户关系、改善运营并提供卓越的客户服务。为此，金融机构必须整理交易和客户数据，以保持竞争优势。这对于检测欺诈或风险以及满足合规性要求也很重要。
• 旅游和酒店业：旅游和酒店业的大数据为可以利用它的公司开辟了新的机遇。使用数据整理来收集和分析客户数据的企业将能够创造引人入胜的客户体验并提高运营效率。
• 选民和选举统计：今天的选举依靠数据与选民互动、了解关键问题并制定竞选战略。但是，为了制定数据驱动的政治竞选战略，需要大量的数据整理来确保准确的预测。

常见的数据整理来源

• 非结构化数据
• 结构化数据
• 定量数据
• 定性数据
• 大数据
• 机器数据
• 实时数据
• 开放数据
• 运营数据