数据转换/数据处理（来自英文“data wrangling”、“data munging”）是将原始数据转换为特定业务任务的常规模型，以便对其进行后续处理的实践。
该过程涉及网络数据集成过程的
两个关键组件——数据提取和数据准备。提取涉及渲染 CSS、处理 JavaScript、解释网络流量等。而准备则涉及协调数据并确保质量。
以下是数据转换的一些良好实践：
- 从少量数据开始测试。大数据的挑战之一是处理大型数据集，特别是在转换的早期阶段，分析师需要快速循环使用多种不同的数据探索方法。您不需要处理 5 亿行数据，而是从随机数据样本开始，这样您就可以探索它并规划进一步的转换步骤。这种 泰国手机号 方法将大大加快研究数据的进程，并为进一步的操作奠定基础。了解列和数据类型。在这个阶段，拥有数据字典（描述列名、业务定义和数据类型的文档）确实很有帮助。您必须确保列中实际存储的数据值与该列的业务定义相匹配。例如，名为“date_of_birth”的列应采用 DD/MM/YYYY 格式。将这种做法与上面描述的分析相结合，应该有助于分析师更好地理解数据。
- 源数据的可视化。使用常见的图形工具和可视化技术可以帮助使当前的原始数据变得生动。直方图显示分布情况，散点图有助于查找异常值，饼图显示整体的百分比，折线图可以显示关键领域随时间变化的趋势。以视觉方式展示数据是向非技术人员解释研究结果和必要转变的好方法。
- 仅关注必要的数据元素。在此阶段，明确定义的业务目标起着重要作用。由于大多数源数据集包含的列比实际需要的多得多，因此仅使用任务所需的列至关重要。正确运用这一做法将为您节省大量的时间、金钱和精力。
- 将数据转化为可操作的见解。上述步骤涵盖对原始网络数据进行操作、计算和重新格式化为业务所需的格式。熟练的分析师可以将数据转化为可操作的见解，从而帮助业务增长。
当今大数据的量、类型和速度为企业提高收入、市场份额、竞争地位和客户关系提供了巨大的机会。然而，缺乏对数据清理或质量的关注可能会导致不良数据、错误决策以及对数据的失去信任。因此，传统网络抓取在这方面的价值仍然有点被忽视。
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