数据整理 6 个简单步骤

数据管理正在成为营销行业的关键组成部分。据统计，到 2024 年，美国在 "数据处理和相关服务 "方面的收入将达到 19,780 亿美元。互联网每秒钟都会产生数以百万计的数据。对这些数据的正确使用可以为商业人士提供高质量的洞察力，使他们受益匪浅。

数据管理正在成为营销行业的关键组成部分。据统计，到 2024 年，美国在 "数据处理和相关服务"方面的收入将达到 19,780 亿美元。互联网每秒钟都会产生数以百万计的数据。对这些数据的正确使用可以为商业人士提供高质量的洞察力，使其受益匪浅。并不是所有的原始数据都可以进行数据分析。它们必须经过一些预处理步骤才能达到理想的格式。本文将让你更多地了解这样一个过程，即 "数据整理"。

目录

• 什么是数据整理？
• 数据整理的好处
• 数据整理和数据挖掘
• 数据整理的步骤
• 数据整理流程使用案例
• 数据整理服务Proxyscrape
• 常见问题
• 结束语

什么是数据整理？

数据整理是将原始数据转换为标准格式并使其符合分析条件的过程。数据整理过程也称为数据混合过程。通常，数据科学家会面对来自多个数据源的数据。在进入分析阶段之前，首先需要将原始数据结构化为可用格式。

数据整理的好处

数据整合或数据整理过程以各种方式简化了数据科学家的工作任务。以下是其中的一些好处。

质量分析

数据分析师可能会发现，处理经过整理的数据很容易，因为这些数据已经是结构化格式。这将提高结果的质量和真实性，因为输入数据没有错误和噪音。

高可用性

一些无法使用的数据长期滞留会变成数据沼泽。数据整理流程可确保将所有接收到的数据转换成可用格式，从而避免数据沼泽中的闲置数据。这将数据的可用性提高了数倍。

消除风险

数据整理可以通过映射来自其他数据库的数据，帮助用户处理空值和杂乱数据。这样，用户就不会有风险，因为他们获得的是有助于获得有价值见解的正确数据。

时间效率

数据专家无需花费大量时间处理清理和挖掘过程。数据整理可为业务用户提供合适的数据，以便进行分析。

明确目标

从多个来源收集数据并对其进行整合，可以让业务分析人员清楚地了解目标受众。这将让他们知道自己的服务在哪里起作用，客户的需求是什么。有了这些确切的方法，即使是非数据专业人员也能很容易地对他们的目标有一个清晰的认识。

数据整理和数据挖掘

数据整理和数据挖掘的工作都是从原始数据中获取有价值的商业见解。但是，它们在以下几个功能上有所不同。

数据整理的步骤

数据整理步骤包括 6 个必要的顺序数据流过程。这些步骤可分解较为复杂的数据，并将其映射为合适的数据格式。

发现

数据发现是数据理顺流程的第一步。在这一步中，数据团队将了解数据并找出合适的处理方法。这是其他阶段的规划阶段。在正确理解数据后，数据科学家将决定执行顺序、要执行的操作和其他必要流程，以提高数据质量。

举例说明：数据分析师喜欢分析网站的访客数量。在这一过程中，他们会查看访客数据库，检查是否存在任何缺失值或错误，从而对执行模型做出决策。

结构设计

从各种来源收集的无序数据没有适当的结构。非结构化数据耗费内存，最终会降低处理速度。非结构化数据可能是图像、视频或磁性代码等数据。结构化阶段会对所有数据进行解析。

举例说明：网站访客 "数据包含用户详细信息，如用户名、IP 地址、访客数和个人资料图像。在这种情况下，结构化阶段将把 IP 地址映射到正确的位置，并把个人资料图像转换成所需的格式。

清洁

数据清理的作用是提高数据质量。原始数据可能包含错误或不良数据，会降低数据分析的质量。用零或从其他数据库映射的合适值填充空值。数据清理还包括删除不良数据和修正错误或错别字。

举例说明：网站访问者 "数据集可能有一些异常值。假设有一列表示 "来自唯一用户的访问次数"。数据清理阶段可以对这一列的值进行聚类，找出与其他数据异常的异常值。这样，营销人员就可以处理异常值并清理数据。

丰富

这一丰富步骤将数据整理过程带入下一阶段。数据丰富是通过在现有数据中添加其他相关数据来提高质量的过程。

一旦数据通过了结构化和清理阶段，丰富数据的工作就开始了。数据科学家会决定是否需要额外的输入，以帮助用户进行数据分析。

例如网站访客 "数据库将包含访客数据。数据科学家可能会认为，一些关于 "网站性能 "的多余输入会对分析过程有所帮助，因此也会将其包括在内。现在，访客数量和性能率将帮助分析人员找到他们的计划在何时何地起作用。

验证

数据验证可帮助用户评估数据的一致性、可靠性、安全性和质量。这一验证过程基于通过编程代码执行的各种约束条件，以确保所处理数据的正确性。

举例说明：如果数据科学家要收集访客 IP 地址的信息，他们可以提出一些限制条件，以确定哪些值符合该类别的要求。也就是说，IP 地址列不能包含字符串值。

出版

一旦数据为分析做好了准备，用户将在数据库或数据集中整理经过处理的数据。发布阶段负责向分析人员提供高质量的数据。然后，分析就绪的数据将经过分析和预测流程，以建立高质量的业务洞察力。

数据整理流程使用案例

数据精简 - 该数据整理工具可持续清理和构建输入的原始数据。这有助于数据分析过程，为他们提供标准化格式的最新数据。

客户数据分析 - 随着数据整理工具从各种来源收集数据，它们可以通过收集到的数据了解用户及其特征。数据专家利用数据科学技术，通过这些整理好的数据创建客户行为分析的简要研究报告。

财务 - 财务人员将分析以前的数据，为计划提供财务见解。在这种情况下，数据整理可以帮助他们从多个来源获取可视化数据，并对这些数据进行清理和整理，以便进行分析。

统一的数据视图 - 数据整理流程处理原始数据和复杂的数据集，并对其进行结构化处理，以创建统一的视图。该流程负责数据清理和数据挖掘流程，通过这些流程提高数据的可用性。这将所有可用的原始数据汇集到一个表格或报告中，便于分析和可视化。

数据整理服务Proxyscrape

代理以其独特的功能支持数据管理和数据分析。在从多个来源收集数据时，用户可能会遇到许多可能的限制，如 IP 屏蔽或地理限制。 ProxyscrapeProxies 可绕过这些限制。

• 在从不同来源收集数据时，使用住宅代理池中的代理地址可能是更明智的选择。人们可以使用代理池中的 IP 地址，用唯一的 IP 地址发送每个请求。
• 全球代理可以帮助他们使用合适的 IP 地址从世界任何地方收集数据。要从某个特定国家收集数据，代理将为您提供该特定国家的 IP 地址，以消除地域限制。
• Proxyscrape 的代理具有高度直观的用户界面。它们可确保 100% 的正常运行时间，因此可全天候处理最新数据并支持数据流。
• Proxyscrape 提供所有通信协议的住宅代理、数据中心代理和专用代理。数据管理员可以根据自己的要求选择合适的类型。

常见问题

常见问题：

结束语

对于大多数普通用户来说，数据整理可能听起来很陌生。数据整理是数据挖掘技术的一个子集，可用于鉴定原始数据以达到分析目的。按顺序正确执行上述步骤将简化数据分析的复杂性。您可以利用数据整理工具或解决方案来实现流程自动化。Proxyscrape例如，您可以使用匿名代理来简化数据整理系统。