5个最佳数据整理工具以便将您的数据格式化为分析所需

在这个互联网时代，存在着以太字节和拍字节的数据，而且呈指数级增长。但是，我们如何消费这些数据并将其转化为有用的信息以提高服务的可用性呢？

对于他们的知识发现模型，所有企业都需要有效、新颖和易理解的数据。

因此，企业正在以许多不同的方式应用分析来发现高质量的数据。

但是，一切从哪里开始呢？答案就是数据整理。

让我们开始吧！

什么是数据整理？

数据整理是将原始数据进行清洗、结构化和转化为简化数据分析过程的格式的行为。数据整理通常涉及处理杂乱和复杂的数据集，这些数据集尚未准备好用于数据管道处理。数据整理将原始数据转移到精细状态或精炼数据转移到优化状态和生产就绪级别。

数据整理中的一些已知任务包括：

将多个数据集合并为一个大型数据集进行分析。
检查数据中的缺失/间隙。
从数据集中删除异常值或异常数据。
标准化输入。

数据整理过程中涉及的大型数据存储通常超出了手动调整的范围，因此需要自动化的数据准备方法来产生更准确和高质量的数据。

数据整理的目标

除了为分析准备数据作为更大的目标外，其他目标包括：

从杂乱的数据中创建有效和新颖的数据，以推动企业决策。
将原始数据标准化为大数据系统可以接收的格式。
通过提供有序的数据，减少数据分析人员创建数据模型所花费的时间。
为数据仓库中使用或存储的任何数据集创建一致性、完整性、可用性和安全性。

数据整理的常见方法

发现

在数据工程师开始数据准备任务之前，他们需要了解数据的存储方式、大小、记录保留方式、编码格式和描述任何数据集的其他属性。

结构化

该过程涉及组织数据以采用可随时使用的格式。原始数据集可能需要进行结构化处理，包括列的外观、行数以及调整其他数据属性以简化分析。

清洁

结构化数据集需要摆脱内在错误以及可能使数据偏斜的任何内容。因此，清洗包括删除具有相似数据的多个单元格条目、删除空单元格和异常值数据、标准化输入、重命名混淆属性等。

丰富

一旦数据经过结构化和清洗阶段，就有必要评估数据的效用并通过从其他数据集中缺少的值来增加其值，以获得所需的数据质量。

验证

验证过程涉及迭代编程方面，可以揭示数据质量、一致性、可用性和安全性。验证阶段确保所有转换任务都已完成，并将数据集标记为准备好进行分析和建模阶段。

展示

在所有阶段通过之后，整理的数据集将在组织内部进行展示/共享，以进行分析。在这个阶段还共享了整理过程中生成的准备步骤和元数据的文档。

Talend

Talend是一个统一的数据管理平台，包含3个数据结构，用于提供可靠和健康的数据。Talend提供数据集成、应用和集成以及数据完整性和治理。Talend中的数据整理是通过基于浏览器的点对点工具进行的，该工具允许批量、大规模和实时数据准备-数据概要、清洁和文档化。

Talend数据平台处理数据生命周期的每个阶段，谨慎平衡数据可用性、可用性、security和每个业务数据的完整性。

您是否曾担心过多样化的数据来源？ Talend的统一方法可以快速集成来自所有数据源（数据库、cloud storages和API端点）的数据，允许对所有数据进行转换和映射，并进行无缝质量检查。

Talend通过自助工具（例如连接器）实现数据集成，允许开发人员自动从任何源摄取数据并充分对数据进行分类。

Talend的特点

通用数据集成

Talend允许企业从各种数据源（云端或本地环境）中处理任何数据类型。

灵活性

Talend在构建集成数据的数据流程时不受供应商或平台的限制。一旦您创建了从摄取的数据中构建的数据流程，Talend允许您在任何地方运行这些数据流程。

数据质量

借助数据重复删除、验证和标准化等机器学习功能，Talend可以自动清洁摄取的数据。

应用程序和API集成支持

在通过Talend自助工具对数据进行意义提取之后，您可以通过用户友好的API共享您的数据。Talend的API端点可以通过先进的数据映射和转换工具将您的数据资产公开给SaaS、JSON、AVRO和B2B平台。

R

R是一种经过充分开发和有效的用于处理科学和商业应用的探索性数据分析的工具。

R是用于统计计算和图形的免费软件，既是一种语言，也是一种数据处理、建模和可视化的环境。R环境提供了一套软件包，而R语言集成了一系列统计、聚类、分类、分析和图形技术，有助于操作数据。

R的特点

丰富的软件包

数据工程师可以从综合R存档网络（CRAN）中选择超过10,000个标准化的软件包和扩展。这简化了数据处理和分析。

功能强大

借助分布式计算软件包，R可以在几秒钟内对数据对象和数据集进行复杂而简单的操作（数学和统计）。

跨平台支持

R不受平台限制，可以在许多操作系统上运行。它还与其他编程语言兼容，有助于操作计算密集型任务。

Learning R is easy。

Trifacta

Trifacta是一个交互式云环境，用于针对机器学习和分析模型对数据进行分析。这款数据工程工具旨在创建易于理解的数据，无论数据集有多么混乱或复杂。用户可以通过去重和线性转换来删除数据集中的重复条目并填充空白单元格。

这款数据清洗工具可以发现任何数据集中的异常值和无效数据。只需点击和拖动，手头的数据将根据机器学习提供的建议进行排序和智能转换，以加速数据准备工作。

Trifacta通过引人注目的可视化概要文件进行数据整理，可以适应非技术和技术人员。凭借可视化和智能转换，Trifacta以用户为中心的设计引以为豪。

无论是从数据集市、数据仓库还是数据湖摄取数据，用户都不需要面对数据准备的复杂性。

Trifacta的特点

无缝云集成

支持在任何云或混合环境中进行准备工作负载，允许开发人员无论数据位于何处都可以导入数据集。

多种数据标准化方法

Trifacta wrangler具有多种机制来识别数据中的模式并标准化输出。数据工程师可以选择按模式、按功能进行标准化，或者混合使用。

简单的工作流程

Trifacta以流的形式组织数据准备工作。一个流包含一个或多个数据集及其相关的配方（定义数据转换步骤的步骤）。

因此，流可以减少开发人员在导入、整理、分析和导出数据时所花费的时间。

OpenRefine

OpenRefine是一个成熟的开源工具，用于处理混乱的数据。作为一个数据清理工具，OpenRefine在几秒钟内探索数据集，并应用复杂的单元格转换来呈现所需的数据格式。

OpenRefine通过使用正则表达式对数据集进行过滤和划分来处理数据整理。使用内置的通用Refine表达式语言，数据工程师可以使用外观、过滤和排序技术学习和查看数据，然后执行高级数据操作进行实体提取。

OpenRefine允许用户将数据作为项目进行处理，可以从多个计算机文件、Web URL和数据库中拉入这些项目，并能够在用户的机器上本地运行。

通过表达式，开发人员可以将数据清理和转换扩展到诸如分割/合并多值单元格、自定义外观和使用外部URL将数据提取到列中等任务。

OpenRefine的特点

跨平台工具

OpenRefine可以通过可下载的安装程序设置在Windows、Mac和Linux操作系统上使用。

丰富的API集合

具有OpenRefine API、data extension API、协调API和其他支持用户与数据交互的API。

Datameer

Datameer是一个用于简化数据处理和集成的软件工程过程的数据转换工具。Datameer使数据的提取、转换和加载到Cloud数据仓库（如Snowflake）变得简单。

这个数据整理工具可以很好地处理标准数据集格式，如CSV和JSON，允许工程师以各种格式导入数据进行聚合。

Datameer具有类似目录的数据文档、深度数据分析和发现功能，以满足所有数据转换需求。该工具保留了一个深入的可视数据概要，允许用户追踪无效、丢失或异常的字段和值，以及数据的整体结构。

Datameer在可扩展的数据仓库上运行，通过高效的数据堆栈和类似Excel的功能，将数据转换为有意义的分析。

Datameer提供了一个混合的、代码和无代码的用户界面，以适应广泛的数据分析团队，他们可以轻松构建复杂的ETL流水线。

Datameer的特点

多用户环境

支持多人数据转换环境 – 低代码、代码和混合，以支持技术熟练和非技术人员。

共享工作空间

Datameer允许团队重复使用和协作模型，以加快项目进度。

丰富的数据文档

Datameer通过元数据和基于Wiki的描述、标签和评论支持系统和用户生成的数据文档。

最后的话 👩‍🏫

Data Analytics是一个复杂的过程，需要适当地组织数据以推断和预测。数据整理工具可帮助您格式化大量原始数据，以进行高级分析。选择最适合您需求的工具，成为分析专家！

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