Organização de dados em 6 etapas simples

O Data Wrangling está se tornando um componente essencial do setor de marketing. As estatísticas dizem que a receita dos EUA com "processamento de dados e serviços relacionados" chegará a 1.978 bilhões de dólares até 2024. A Internet produz milhões de dados a cada segundo. O uso adequado desses dados pode beneficiar muito os empresários com insights de qualidade.

O Data Wrangling está se tornando um componente essencial do setor de marketing. As estatísticas dizem que a receita dos EUA com "processamento de dados e serviços relacionados" chegará a 1.978 bilhões de dólares até 2024. A Internet produz milhões de dados a cada segundo. O uso adequado desses dados pode beneficiar muito os empresários com insights de qualidade. Nem todos os dados brutos estão qualificados para passar pelo processo de análise de dados. Eles devem ser submetidos a algumas etapas de pré-processamento para atender aos formatos desejados. Este artigo permitirá que você explore mais sobre um desses processos chamado "Data Wrangling".

Índice

• O que é o Data Wrangling?
• Benefícios do Data Wrangling
• Processamento e mineração de dados
• As etapas da organização de dados
• Casos de uso do processo de coleta de dados
• Serviço de organização de dados por Proxyscrape
• Perguntas frequentes
• Considerações finais

O que é o Data Wrangling?

O Data Wrangling é o processo de transformar dados brutos em formatos padrão e torná-los aptos a serem submetidos ao processo de análise. Esse processo de Data Wrangling também é conhecido como processo de Data Munging. Normalmente, os cientistas de dados se deparam com dados de várias fontes de dados. Estruturar os dados brutos em um formato utilizável é o primeiro requisito antes de submetê-los à fase de análise.

Benefícios do Data Wrangling

O Data Munging, ou o processo de Data Wrangling, simplifica as tarefas de trabalho dos cientistas de dados de várias maneiras. Aqui estão alguns desses benefícios.

Análise de qualidade

Os analistas de dados podem achar mais fácil trabalhar com dados manipulados, pois eles já estão no formato estruturado. Isso melhorará a qualidade e a autenticidade dos resultados, pois os dados de entrada estão livres de erros e ruídos.

Alta usabilidade

Alguns dados inutilizáveis que permanecem por muito tempo se transformam em pântanos de dados. O processo de organização de dados garante que todos os dados recebidos sejam transformados em formatos utilizáveis para que não permaneçam inutilizados em pântanos de dados. Isso aumenta a usabilidade dos dados em várias vezes.

Remove o risco

O Data Wrangling pode ajudar os usuários a lidar com valores nulos e dados confusos, mapeando dados de outros bancos de dados. Assim, os usuários não correm riscos, pois recebem dados adequados que podem ajudar a obter insights valiosos.

Eficiência de tempo

Os profissionais de dados não precisam gastar muito tempo lidando com o processo de limpeza e mineração. O Data Wrangling oferece suporte aos usuários corporativos, fornecendo a eles dados adequados que estão prontos para análise.

Metas claras

A coleta de dados de várias fontes e sua integração darão aos analistas de negócios uma compreensão clara de seu público-alvo. Isso permitirá que eles saibam onde seu serviço funciona e o que o cliente exige. Com esses métodos exatos, até mesmo os profissionais que não trabalham com dados podem ter uma ideia clara de seu público-alvo.

Processamento e mineração de dados

Tanto o Data Wrangling quanto o Data Mining trabalham para criar insights comerciais valiosos a partir de dados brutos. No entanto, eles variam em algumas de suas funcionalidades, como segue.

As etapas da organização de dados

As etapas de Data Wrangling compreendem 6 processos de fluxo de dados necessários e sequenciais. Essas etapas decompõem os dados mais complexos e os mapeiam para um formato de dados adequado.

Descoberta

A descoberta de dados é a etapa inicial do processo de Data Wrangling. Nessa etapa, a equipe de dados entenderá os dados e descobrirá a abordagem adequada para lidar com eles. Esse é o estágio de planejamento das outras fases. Com uma compreensão adequada dos dados, os cientistas de dados decidirão a ordem de execução, as operações a serem realizadas e outros processos necessários para aprimorar a qualidade dos dados.

Exemplo: Um analista de dados prefere analisar a contagem de visitantes de um site. Nesse processo, ele examinará o banco de dados de visitantes e verificará se há valores ausentes ou erros para tomar decisões sobre o modelo de execução.

Estruturação

Os dados indisciplinados coletados de várias fontes não terão nenhuma estrutura adequada. Os dados não estruturados consomem muita memória, o que acaba reduzindo a velocidade de processamento. Os dados não estruturados podem ser dados como imagens, vídeos ou código magnético. Essa fase de estruturação analisa todos os dados.

Exemplo: Os dados de "visitantes do site" contêm detalhes do usuário, como nome de usuário, endereço IP, contagem de visitantes e imagem de perfil. Nesse caso, a fase de estruturação mapeará os endereços IP com o local correto e converterá a imagem do perfil no formato necessário.

Limpeza

A limpeza de dados funciona para melhorar a qualidade dos dados. Os dados brutos podem conter erros ou dados ruins que podem prejudicar a qualidade da análise de dados. Preenchimento de valores nulos com zeros ou valores adequados mapeados de outro banco de dados. A limpeza também envolve a remoção de dados ruins e a correção de erros ou erros de digitação.

Exemplo: O conjunto de dados "visitantes do site" pode ter alguns valores discrepantes. Considere que há uma coluna que indica o "número de visitas de usuários únicos". A fase de limpeza de dados pode agrupar os valores dessa coluna e encontrar o outlier que varia de forma anormal em relação a outros dados. Com isso, os profissionais de marketing podem lidar com os outliers e limpar os dados.

Enriquecimento

Essa etapa de enriquecimento leva seu processo de Data Wrangling para o próximo estágio. O enriquecimento de dados é o processo de melhorar a qualidade adicionando outros dados relevantes aos dados existentes.

Depois que os dados passam pelas fases de estruturação e limpeza, o enriquecimento dos dados entra em cena. Os cientistas de dados decidem se a necessidade exige alguma entrada adicional que possa ajudar os usuários no processo de análise de dados.

Exemplo: O banco de dados de "visitantes do site" terá os dados dos visitantes. Os cientistas de dados podem achar que algumas informações adicionais sobre o "desempenho do site" podem ajudar no processo de análise e, por isso, também as incluirão. Agora, a contagem de visitantes e a taxa de desempenho ajudarão os analistas a descobrir quando e onde seus planos funcionam.

Validação

A validação de dados ajuda os usuários a avaliar a consistência, a confiabilidade, a segurança e a qualidade dos dados. Esse processo de validação baseia-se em várias restrições que são executadas por meio de códigos de programação para garantir a correção dos dados processados.

Exemplo: Se os cientistas de dados estiverem coletando informações sobre o endereço IP do visitante, eles poderão criar restrições para decidir que tipos de valores são elegíveis para essa categoria. Ou seja, a coluna de endereço IP não pode ter valores de cadeia de caracteres.

Publicação

Quando os dados estiverem prontos para análise, os usuários organizarão os dados organizados em um banco de dados ou conjuntos de dados. Esse estágio de publicação é responsável por fornecer dados de qualidade aos analistas. Os dados prontos para análise serão então submetidos a um processo de análise e previsão para criar insights comerciais de qualidade.

Casos de uso do processo de coleta de dados

Simplificação de dados - Essa ferramenta de organização de dados limpa e estrutura continuamente os dados brutos recebidos. Isso ajuda o processo de análise de dados, fornecendo a eles dados atuais em um formato padronizado.

Análise de dados do cliente - Como as ferramentas de Data Wrangling coletam dados de fontes variadas, elas ficam sabendo sobre os usuários e suas características com os dados coletados. Os profissionais de dados usam as tecnologias de ciência de dados para criar um breve estudo sobre a análise do comportamento do cliente com esses dados coletados.

Finanças - O pessoal de finanças analisará os dados anteriores para desenvolver uma visão financeira para os planos. Nesse caso, o Data Wrangling os ajuda com dados visuais de várias fontes que são prontamente limpos e organizados para análise.

Visão unificada dos dados - O processo de Data Wrangling trabalha com dados brutos e conjuntos de dados complexos e os estrutura para criar uma visão unificada. Esse processo é responsável pelo processo de limpeza e mineração de dados, por meio do qual eles melhoram a usabilidade dos dados. Isso reúne todos os dados brutos utilizáveis em uma única tabela ou relatório, facilitando a análise e a visualização.

Serviço de organização de dados por Proxyscrape

Proxies oferece suporte ao gerenciamento e à análise de dados com seus recursos exclusivos. Ao coletar dados de várias fontes, os usuários podem encontrar muitas restrições possíveis, como bloqueios de IP ou restrições geográficas. Proxyscrape O proxies fornece recursos capazes de contornar esses bloqueios.

• Usar endereços proxy de pools proxy residenciais pode ser uma escolha mais sensata ao coletar dados de fontes variadas. As pessoas podem usar endereços IP de pools proxy para enviar cada solicitação com um endereço IP exclusivo.
• O proxies global os ajuda a coletar dados de qualquer parte do mundo com um endereço IP adequado. Para coletar dados de um determinado país, o proxy fornecerá a você um endereço IP desse país específico para remover as restrições geográficas.
• Proxies do Proxyscrape são a interface de usuário altamente intuitiva. Eles garantem 100% de tempo de atividade e, por isso, trabalham 24 horas por dia para organizar os dados recentes e dar suporte ao streaming de dados.
• Proxyscrape oferece proxies residencial, proxies de data center e proxies dedicado de todos os protocolos de comunicação. Os responsáveis pelos dados podem escolher o tipo adequado de acordo com suas necessidades.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes:

Considerações finais

A organização de dados pode parecer algo novo para a maioria do público em geral. A organização de dados é um subconjunto de técnicas de mineração de dados que você pode usar para qualificar os dados brutos para fins analíticos. A execução sequencial adequada das etapas mencionadas simplificará a complexidade da análise de dados. Você pode contar com o apoio de ferramentas ou soluções de Data Wrangling para automatizar o processo. Proxyscrape O site da Web, com seu anonimato proxies, facilitará o sistema de Data Wrangling.