数据汇总流程详解 - 2024 年
数据聚合将各种来源的数据汇集在一起，对其进行处理，使其符合分析条件。从简单的点击到复杂的交易，网上发生的任何事情都会变成数据。互联网每秒钟都会产生数以吨计的数据。 Statista 称，全球数据创建量预计将增长超过 180 ZB。
数据聚合将各种来源的数据汇集在一起，对其进行处理，使其符合分析条件。从简单的点击到复杂的交易，网上发生的任何事情都会变成数据。互联网每秒钟都会产生数以吨计的数据。 Statista 称，到 2025 年，全球数据创建量预计将增长超过 180 ZB。
在这些丰富的数据保持原样之前，它们毫无用处。通过一些有价值的操作（如数据收集和处理），这些数据将成为有价值的业务洞察输入。本文将指导您使用数据聚合技术有效利用数据。
目录
什么是数据聚合？
数据聚合是将多个来源的数据统一起来的过程。数据源可以是社交媒体、历史数据库、数据仓库、数据集、RSS 源、网络服务或平面文件。这些来源的数据不仅仅是文本，还可能是图像、图形、统计数据、复杂函数、二进制值和物联网信号。所有这些数据都是数据营销人员值得利用的资源。他们对汇总的数据进行统计分析，从中设计出商业见解。营销人员从多个来源提取数据并执行数据聚合过程。
为什么要使用数据聚合？
数据聚合是有利于普通用户和业务人员根据历史数据结果做出决策的关键流程。数据聚合可以帮助用户处理多种类型的数据。未经进一步处理的原始数据毫无用处。原始数据应经过清理过程，去除不必要的杂音，并转换成标准格式。除了收集数据外，使用数据聚合技术的数据科学家还可以执行商业智能技术，如预测分析，并通过营销仪表板将结果可视化。
数据聚合类型
数据聚合是将广泛收集的数据归纳和浓缩成更简单的形式，使数据科学家更容易从中获得重要见解的过程。根据聚合的时间和内容，人们将聚合服务分为两类：
时间聚合
时间聚合收集一个资源在一段时间内的多个数据点。举个例子：假设您经营一家购物中心，在一天结束时收集一家购物中心的销售数据。在这里，聚合是在一个固定的时间间隔（一天结束时）对一个资源（购物中心）进行的。
空间聚合
空间聚合定期从多个资源组收集数据。在这里，数据收集取决于多个因素。举个例子：假设您拥有一个购物中心。您可以执行空间聚合，定期查看所有商店的销售数据。在这里，它们的工作对象是多个资源组，如综合体中的单个商店。
数据聚合的时间间隔
有几个概念涉及数据汇总或收集的频率和条件。
报告期
报告期是指收集数据的时间段。特定设备或环境的数据是在一段时间内收集的，用于展示目的。例如，收费站每天记录过往车辆的详细信息。这里，一天就是报告期。
粒度
粒度与报告期略有不同。在这种情况下，数据是在一段时间内收集的，以便进行汇总处理。粒度有助于对收集到的数据执行汇总操作。举例说明：一个收费站记录通过其道路的车辆。如果数据每 10 分钟收集一次，则粒度为 10 分钟，粒度范围可从 1 分钟、2 分钟、10 分钟到 1 个月不等。
投票期
轮询期是粒度的扩展过程。粒度是收集数据的时间段。而轮询期是创建数据所需的时间。假设收费系统需要 10 分钟来生成过路车辆的数据。那么 10 分钟就是轮询时间。如果我们希望每 5 分钟收集一次数据，那么粒度就是 5 分钟。
数据汇总步骤
数据聚合就是将多个来源的数据统一起来。虽然听起来很简单，但数据聚合涉及到以适当的执行顺序进行多个处理循环。
收藏品
数据汇总的首要步骤是数据收集。收集阶段从多个来源提取数据。这些来源不一定总是静态的，也可能是动态的。数据仓库和历史数据记录就是静态数据源中的几个。它们不会改变。但也可能有动态源，如社交媒体。社交媒体通信是互动性最强的数据源，其中的数据可能每分钟都在不断变化。
举例说明：社交媒体帖子的赞、评论和分享数以及网站流量可能会随时间而变化。在这种情况下，数据聚合流程应与流式数据协同工作。
加工
收集数据是首要阶段，因此数据聚合工具在这一处理阶段进行处理。这一阶段负责将原始数据转换成适合数据分析流程的格式。数据处理包括多种操作，如清除数据中不必要的噪音，执行逻辑或算术操作，如 MIN、MAX、AND、SUM 以及其他复杂的数据传输操作。
举例说明：一位企业营销人员试图通过社交媒体了解其产品的需求。他在社交媒体上发布了一个帖子，并跟踪用户的反应。由此，他可以分析市场对产品的需求。最初，数据科学家会进行算术运算，计算帖子的点赞和不点赞数。然后，他们将处理复杂的操作，如情感分析。这主要是针对人们的评论，发现人们对产品的情感或意见。他们还会跟踪哪些吸引人的词语或链接能吸引人们关注他们的产品。
介绍
数据汇总的最后一步是展示。数据聚合工具通常会在营销仪表板中将结果可视化，显示成功率和失败率的业务见解。在这个展示阶段，数据聚合工具会以图表或表格的形式显示对业务产生积极影响的因素。这种对多种试错方法的比较最终可以帮助用户从成功的试验中预测出设计模式，并建立商业智能报告。
举例说明：社交媒体帖子不仅是一种广告方式，还能帮助数据分析师预测人类行为及其兴趣。业务分析师会撰写一份报告，重点介绍对客户有效的方法或途径。
数据聚合中的代理
代理服务器是网络通信节点之间的中间服务器。代理服务器代表客户端行事，向服务器和网络隐藏客户端的身份。这种匿名性可帮助用户访问被地域封锁的网站，并防止 IP 禁止。代理服务器的这些特殊功能通过自动高速提取数据来简化数据聚合过程。数据聚合过程可以使用旋转代理池中的多个代理。
选择数据聚合系统前的注意事项
人工数据汇总需要花费很长的时间和精力。人工数据聚合者会发现，他们必须为尽可能多的数据重复收集、处理和展示阶段，这很乏味。因此，人们更倾向于使用能加快汇总过程的自动数据汇总软件或数据汇总工具。选择正确的数据汇总系统可以提高流程的质量和标准。以下是在决定使用数据聚合系统之前需要考虑的一些因素。
成本效益- 成本是需要关注的主要因素。您选择的数据聚合工具不应超出您的安装预算。
兼容性- 确保数据聚合器支持所有数据格式，并与所有数据源兼容。系统应能高效处理不同的数据格式。
可扩展性- 企业可根据需要扩大或缩小业务规模。在这种情况下，他们选择的数据聚合系统应采用可扩展性变化。
为什么ProxyScrape 用于数据聚合？
- Proxyscrape提供 700 万个住宅代理，可简化数据聚合过程。查看我们提供的诱人价格和服务。
- Proxyscrape 提供具有强大带宽的高效代理。因此，代理可以全天候、100% 正常运行地进行数据汇总工作。
- Proxyscrape 提供零限制的高速代理服务器。
- 他们提供不同国家和不同协议的代理服务器。这使他们成为全球代理，可以减少 IP 禁止。
相关文章
常见问题
常见问题：
1.哪种代理类型适合数据聚合？
2.没有代理的数据汇总可行吗？
3.Proxyscrape 是否提供数据中心代理？
4.数据聚合和数据整合有什么区别？
结论
数据科学家利用这种数据聚合技术来处理原子数据记录。如果您希望从各种来源收集数据并将其转化为有价值的见解，请使用这种数据聚合技术。要简化数据聚合过程，应考虑成本、兼容性、可扩展性等因素，选择合适的数据聚合软件。此外，配置合适的代理类型也能提高数据聚合过程的效率。