数据转换简明指南

想要整理、合并、统一和格式化大数据集以提取业务智能？阅读这篇关于ETL流程中数据转换的终极指南。

公司很少以您的工具能够利用的格式提供数据。通常，数据连接器和存储库会给您提供原始和未组织的数据。您无法从这样的原始数据中提取任何模式。

您需要一种专门的过程，如数据转换，以将数据结构化以匹配您的业务需求。它还揭示了不准确数据集中隐藏的业务机会。

在这篇文章中，我们将从基础开始讨论数据转换。阅读后，您将在这个主题上获得专业知识，并能成功规划和执行数据转换项目。

什么是数据转换？

基本上，数据转换是数据处理的技术步骤，其中您保留数据的实质和内容，并修改其外观。大多数情况下，data scientists在以下参数上进行修改：

数据结构
数据格式
标准化
组织
合并
清理

结果是以有组织的格式呈现的干净数据。现在，最终的格式和结构将取决于您的业务所使用的BI工具。此外，不同的部门可能具有不同的格式，因为不同的业务部门（如账户、财务、库存、销售等）对输入数据具有不同的结构。

在这个数据修改过程中，数据科学家还将业务规则应用于数据。这些规则帮助业务分析师从处理后的数据中提取模式，并帮助领导团队做出有根据的决策。

此外，数据转换是将不同的数据模型合并到一个集中的数据库中的阶段。它帮助您比较产品、服务、销售流程、营销方法、库存、公司支出等。

数据转换的类型

#1. 数据清理

通过这个过程，人们可以确定不正确、不准确、不相关或不完整的数据集或其组成部分。然后，可以修改、替换或删除数据以提高准确性。它依靠仔细分析，以便生成有意义的洞察。

#2. 数据去重

任何重复的数据输入都可能导致数据挖掘过程中的混淆和计算错误。通过数据去重，可以提取数据集的所有冗余条目，从而使数据集不再重复。

这个过程可以节省公司存储和处理重复数据所需的费用。它还防止这些数据影响性能并减慢查询处理速度。

#3. 数据聚合

聚合是指以简明的格式收集、搜索和呈现数据。公司可能会执行这种类型的数据转换，以从多个数据源中收集数据并将其合并成一个进行数据分析。

在制定关于产品、运营、营销和定价的战略决策时，这个过程非常有用。

#4. 数据集成

顾名思义，这种类型的数据转换将来自不同来源的数据集成在一起。

由于它将相关的数据结合在一起并提供统一的视图，公司中的任何人都可以访问和使用这些数据进行技术和商业智能分析。

此外，它被视为数据管理过程的重要组成部分。

#5. 数据过滤

如今，公司必须处理大量数据。然而，并非所有的数据在所有的过程中都是必需的。因此，公司需要对数据集进行过滤以获得精炼的数据。

过滤可以将任何不相关、重复或敏感数据隔离开，并分离出您所需的数据。这个过程使企业能够最小化数据错误，并生成准确的报告和查询结果。

#6. 数据总结

它意味着提供生成数据的全面摘要。对于任何流程，原始数据都不合适。它可能包含错误，并且可能以某些应用无法理解的格式提供。

出于这些原因，公司进行数据总结以生成原始数据的摘要。因此，从其摘要版本访问数据的趋势和模式变得更容易。

#7. 数据拆分

在这个过程中，将数据集的条目分成不同的片段。数据拆分的主要目的是为了开发、训练和测试数据集进行交叉验证。

此外，这个过程可以保护关键任务和敏感数据免受未经授权的访问。通过拆分，公司可以加密敏感数据并将其存储在不同的服务器上。

#8. 数据验证

验证您已经拥有的数据也是一种数据转换。这个过程涉及对数据进行准确性、质量和完整性的交叉检查。在您想要将数据集用于进一步处理之前，验证它对于避免后期出现问题是必要的。

如何执行数据转换？

选择方法

根据您的业务需求，您可以使用以下任何数据转换方法：

#1. 现场ETL工具

如果您需要定期处理大量数据集，并且需要定制的转换过程，那么您可以依赖现场的ETL tools。它们在强大的工作站上运行，并且可以快速处理更大的数据集。然而，拥有成本过高。

#2. 基于云的ETL Web应用

小型、中型和初创企业主要依赖基于云的数据转换应用，因为这些应用价格实惠。如果您每周或每月准备一次数据，这样的应用是合适的。

#3. 转换脚本

如果您正在处理相对较小的数据集的小型项目，那么最好使用遗留系统（如Python、Excel、SQL、VBA和宏）进行数据转换。

选择转换数据集的技术

现在您知道要选择哪种方法，您需要考虑要应用的技术。根据原始数据和您要查找的最终模式，您可以从以下内容中选择几个或全部：

#1. 整合数据

在这里，您将不同来源的数据整合为一个元素的数据，并形成一个摘要表。例如，从账户、发票、销售、营销、社交媒体、竞争对手、网站、视频共享平台等收集客户数据，并形成一个表格数据库。

#2. 数据排序和过滤

将原始和未经过滤的数据发送到BI应用程序只会浪费时间和金钱。相反，您需要从数据集中过滤掉垃圾和无关的数据，并只发送包含可分析内容的数据块。

#3. 数据清洗

数据科学家还会清洗原始数据，以除去噪音、损坏的数据、无关内容、错误数据、拼写错误等。

#4. 数据集离散化

特别是对于连续数据，您需要使用离散化技术在大量数据之间添加间隔，而不改变其连续流。一旦您给连续数据集提供了分类和有限的结构，就可以更容易地绘制趋势或计算长期平均值。

#5. 数据的泛化

这是一种将个性化数据转换为无个性化和一般数据以符合数据隐私规定的技术。此外，这个过程还将大型数据集转换为易于分析的格式。

#6. 删除重复项

重复数据会导致您支付更多的数据仓库费用，也会扭曲最终的模式或洞察力。因此，您的团队需要仔细扫描整个数据集，排除其中的重复、副本等，并将其从转换后的数据库中排除。

#7. 创建新属性

在这个阶段，您可以引入新的字段、列标题或属性，使您的数据更加组织有序。

#8. 标准化和规范化

现在，您需要根据您首选的数据库结构、使用方式和数据可视化模型对数据集进行规范化和标准化处理。标准化确保同一数据集可供组织的每个部门使用。

#9. 数据平滑处理

平滑处理是从大型数据集中删除无意义和失真的数据。它还扫描数据以查找可能使分析团队偏离预期模式的不成比例修改。

转换数据集的步骤

#1. 数据发现

在这一步中，您了解数据集及其模型，并决定哪些更改是必要的。您可以使用数据概要工具来预览数据库、文件、电子表格等。

#2. 数据转换映射

在这个阶段，您需要决定转换过程的许多事项，包括：

哪些元素需要进行审查、编辑、格式化、清理和更改
这些转换背后的原因是什么
如何实现这些变化

#3. 生成和执行代码

您的数据科学家将编写数据转换代码以自动执行该过程。他们可以使用Python、SQL、VBA、PowerShell等。如果您使用任何无代码工具，您需要将原始数据上传到该工具，并指示所需的更改。

#4. 审查和加载

现在，您需要审查输出文件，确认是否进行了适当的更改。然后，您可以将数据集加载到您的BI应用程序中。

数据转换的好处

#1. 更好的数据组织

数据转换意味着对数据进行修改和分类，以便进行单独存储和轻松发现。因此，人类和应用程序都可以轻松使用转换后的数据，因为它以更好的方式组织。

#2. 改进数据质量

该过程还可以消除数据质量问题，并减少与糟糕数据相关的风险。现在，解释错误、不一致和缺失数据的可能性更小。由于公司需要准确的信息以获得成功的结果，转换对于做出重大决策至关重要。

#3. 更简便的数据管理

数据转换还简化了团队的数据管理流程。处理来自多个来源的不断增长的数据量的组织需要这个过程。

#4. 更广泛的使用

数据转换的最大好处之一是它允许公司充分利用他们的数据。该过程标准化了数据，使其更易用。因此，公司可以将同一组数据用于更多的目的。

此外，更多的应用程序可以使用转换后的数据，因为它们对数据格式有独特的要求。

#5. 减少计算挑战

不组织的数据可能导致索引不正确、空值、重复条目等问题。通过转换，公司可以标准化数据并减少应用程序在数据处理过程中可能产生的计算错误的机会。

#6. 更快的查询

数据转换意味着对数据进行排序，并以有组织的方式存储在仓库中。这样可以提高查询速度并优化BI工具的使用。

#7. 降低风险

如果使用不准确、不完整和不一致的数据，决策和分析就会受到阻碍。一旦数据经过转换，它就变得标准化。因此，高质量的数据减少了因不准确的规划而面临财务和声誉损失的机会。

#8. 精细元数据

随着企业不断处理更多的数据，数据管理对它们来说成为一项挑战。通过数据转换，他们可以跳过元数据的混乱。现在，您可以获得精细的元数据，以帮助您管理、排序、搜索和使用数据。

工具

DBT

DBT 是用于数据转换的工作流。它还可以帮助您集中和模块化数据分析代码。更不用说，您还可以获得其他用于数据管理的工具，比如对数据集进行版本控制、协作进行转换后的数据、测试数据模型和记录查询。

Qlik

Qlik 减少了从源到BI应用程序、ML项目和数据仓库等目的地传输大数据的复杂性、成本和时间。它使用自动化和agile methodologies来转换数据，而无需繁琐的手动编写ETL代码。

Domo

Domo为SQL数据库转换提供了拖放界面，使数据合并变得轻松和自动化。此外，该工具使得不同团队可以轻松地分析相同的数据集，而不会发生冲突。

EasyMorph

EasyMorph 通过使用诸如Excel、VBA、SQL和Python等传统系统来解决数据转换的痛苦过程。它为数据科学家、数据分析师和财务分析师提供了可视化的tool to transform data和尽可能自动化的方案。

最后的话

数据转换是一个关键的过程，可以为不同的业务部门从相同的数据集中揭示出杰出的价值。它也是数据处理方法（如ETL用于本地BI应用程序和ELT用于基于云的数据仓库和数据湖）中的标准阶段。

数据转换后获得的高质量和标准化数据在制定营销、销售、产品开发、价格调整、新单位等业务计划时起着重要作用。

接下来，您可以查看 open datasets for your Data Science/ML projects。