ישנן מספר דרכים שבהן ניתן להשתמש במניפולציה של נתונים במדעי הנתונים. הנתונים חייבים להיות מאורגנים כך שייקראו על-ידי מכונות. מצד שני, יש ללמד את בני האדם כיצד להשתמש בו. זה חשוב יותר מתמיד מכיוון שכמות הנתונים הנצרכים והמאוחסנים גדלה באופן אקספוננציאלי.
לכל תעשייה יש השפעה ישירה על האופן שבו ארגונים מתפקדים בגלל ידע. נתונים מובנים, או נתונים שרק מחשבים יכולים לגשת אליהם, חייבים לפעול לפי תבנית כדי לפעול כראוי.
בני אדם צריכים לנקות ולמפות את הנתונים לאחר עיבודם ושונתם כדי לספק תובנות חשובות. ככל שכמות הנתונים המנוצלים והמעובדים עולה, כך גדלה חשיבותם.
בבלוג זה נלמד מה זה, איך זה עובד ודרכים שונות לתפעל נתונים.
מהי מניפולציה בנתונים?
מניפולציה של נתונים היא תהליך של ארגון נתונים כדי להפוך אותם מובנים יותר. ניתן למיין כל סוג של נתונים בסדר אלפביתי להבנה קלה. מידע לא מאורגן על עובדים עשוי להפוך את גילוי אדם ספציפי בחברה למאתגר.
כל פרטי העובדים עשויים להיות ממוינים לפי סדר אלפביתי, מה שמקל על הגישה למידע של עובדים בודדים. זה מאפשר לבעלי אתרים לעקוב אחר תנועה ואתרים פופולריים, ויומני שרת אינטרנט משתמשים בו לעתים קרובות.
משתמשי חשבונאות משתמשים בטכניקה זו כדי לארגן נתונים כדי לקבוע עלויות ייצור, אחריות מס עתידית, מגמות תמחור וכו '. זה עוזר לחזאי שוק המניות להעריך ביצועי מניות עתידיים. ניתן להשתמש בו גם כדי להציג מידע באופן מציאותי יותר באתרי אינטרנט, קוד תוכנה או עיצוב נתונים.
תוכניות מחשב, דפי אינטרנט או עיצוב נתונים שנקבעו על ידי המשתמש יכולים לתפעל נתונים ולהציג אותם למשתמש בצורה מובנת יותר.
כיצד להשתמש במניפולציה של נתונים ביעילות
תהליך מניפולציה של נתונים פיננסיים כולל ניקוי, שינוי וניתוח של מידע מספרי הקשור לכספים של אדם או ארגון כדי לקבל תובנות ולקבל החלטות מושכלות. כדי לבצע טיפול יעיל בנתונים, בצע את השלבים העיקריים הבאים:
- הבן את הנתונים שלך: התחל בהבנה יסודית של מערך הנתונים שלך, כולל המבנה שלו, המשתנים וכל המגבלות או ההטיות.
- ניקוי נתונים: נקה ועבד מראש את הנתונים כדי להסיר חוסר עקביות, ערכים חסרים וחריגים. זה מבטיח שהנתונים הקיימים אמינים ומוכנים לניתוח.
- המרת נתונים: המר את הנתונים לפי הצורך, כגון קידוד משתנים קטגוריאליים, נרמול ערכים מספריים ויצירת תכונות חדשות לחילוץ מידע משמעותי.
- סינון ובחירה: בחר קבוצות משנה רלוונטיות של עיבוד הנתונים עבור ניתוחים ספציפיים. פעולה זו עשויה לכלול בחירת שורות, עמודות או נקודות ספציפיות.
- צבירה וסיכום: צבור וסכם נתונים כדי לחלץ תובנות. טכניקות נפוצות כוללות פעולות קיבוץ לפי, צבירת סטטיסטיקה ויצירת טבלאות סיכום או פריטים חזותיים.
- הנדסת תכונות: צור תכונות או משתנים חדשים שעשויים לשפר את עוצמת החיזוי של המודלים שלך. הנדסת תכונות כרוכה בהבנה עמוקה של התחום.
- תצוגה חזותית של נתונים: הצג את הנתונים שלך באופן חזותי כדי לזהות מגמות, דפוסים וחריגות. הדמיות מסייעות בהעברת ממצאים ובקבלת החלטות מושכלות.
- מידול: אם המטרה שלך היא מידול תחזיתי, בחר אלגוריתמים מתאימים ותאמן מודלים באמצעות הנתונים המניפולטיביים. ודא שאתה משתמש במדדי הערכה מתאימים כדי להעריך את ביצועי המודל.
- איטראציה: מניפולציה של נתונים היא לעתים קרובות תהליך איטרטיבי. נתח תוצאות, מקד את מניפולציות הנתונים שלך וחזור על התהליך לפי הצורך כדי להשיג את המטרות שלך.
- תיעוד: תעד את כל מטרת השלבים לטיפול בנתונים, שהם קריטיים לשחזור ולשיתוף פעולה.
- בדיקות ותיקוף: בדוק ואמת באופן קבוע את המניפולציות והניתוחים של הנתונים שלך כדי להבטיח תוצאות עקביות ואמינות.
- שיקולים אתיים: בעת טיפול ומניפולציה של נתונים, שקול פרטיות, הטיות וחששות אתיים.
טכניקות לטיפול בנתונים
ניתוח נתונים עשוי להיות קשה אם אינך יודע כיצד לתפעל נתונים. אתה יכול להשתמש בכל השיטות האלה כדי להבין טוב יותר את הנתונים שלך או את פעולתם, החל מלמידה על סוגים שונים של תצוגה חזותית ועד חיפוש חריגים. הקל על עצמך ועל אחרים באמצעות עצות פשוטות אלה.
גישות מרובות שלבים למניפולציה יעילה של נתונים עשויות להיות מוצלחות למדי. אם אתה מעוניין לטפל בנתונים, הנה כמה טכניקות סטנדרטיות:
1. לאסוף נתונים ממספר מקורות ולאחסן אותם במסד נתונים.
יצירת מסד נתונים המכיל נתונים ומידע ממקורות רבים היא הצעד הטכנולוגי הראשון. זה יכול להיות אוסף שאתה בונה או תוכנית אוטומטית שאתה מעסיק. באפשרותך להשתמש בתוכניות כגון Microsoft Excel, Google Analytics ו- Data Studio כדי ליצור מסד נתונים אם ברצונך לעשות זאת בעצמך.
2. ארגן וטיהר נתונים.
צעד טכני שכיח נוסף הוא בנייה וניקוי של תוכן נתונים כדי להבטיח דיוק וארגון. הליך זה עשוי להסתיים עבורך אם אתה משתמש בתוכנה אוטומטית. הדבר עשוי להיות כרוך בהבטחה שכל ניתוח הנתונים והנתונים מקושרים בדפוסים מובנים.
3. שלב נתונים ובטל כפילויות.
השלב הטכני הבא כולל בדרך כלל שילוב הנתונים שלך כדי לחפש יתירות לאחר שמיינת אותם במסד הנתונים. פעולה זו עשויה לסייע לך לארגן את מסד הנתונים על-ידי הסרת נתונים חופפים. משמעות הדבר עשויה להיות גם שימוש בנוסחה לשילוב נתונים כדי ליצור נתוני מומחים מקיפים כדי למלא את דרישות החברה.
5. השתמש בניתוח נתונים כדי לגלות מידע חשוב.
השלב הטכני האחרון כולל בדרך כלל לימוד ממצאי הנתונים המלאים כדי לזהות מידע מועיל. דפוסי רכישה של צרכנים, תובנות רווח ואינטראקציה דיגיטלית עם המותג הם דוגמאות למידע מועיל. כמות המידע המועיל שנמצא ונותח על ידי תאגיד עשויה להשתנות בהתאם לדרישותיו.
כלים לטיפול בנתונים
השינוי והטיפול בנתונים אפשריים הודות לשימוש בכלי מניפולציה של נתונים. כתוצאה מכך, אוספי נתונים מקדמים סדר וקלים לקריאה ולגישה. הכלים מאפשרים זיהוי מדויק של דפוסים ומגמות בנתונים, מה שמקל על מציאת נתונים נפרדים או בלתי נראים בדרך אחרת.
דיבור על מניפולציה של נתונים אינו זהה לטכניקות אחרות לשינוי נתונים. כלי מניפולציה של נתונים מאפשרים סדר, ארגון מחדש ותנועה של נתונים מבלי לבצע שינויים מהותיים. הנתונים מותאמים בהתאם לצרכים, בין אם מדובר בדגימת מידע ובין אם מדובר בהזנה והכשרה של מודל ניתוח חדש.
כלי מניפולציה של נתונים נועדו לשנות את הקשר בין רכיבי נתונים ולא בין הנתונים עצמם. ניתוח רגרסיה ומניפולציה של מחרוזות הם חלק מהפעולות המתבצעות בכלים אלה, החל מסינון שורות ועמודות ועד לסיווג.
קיימים מספר כלים לטיפול בנתונים המספקים צרכים שונים של ניתוח נתונים וטרנספורמציה. הנה כמה כלים בשימוש נרחב:
- Microsoft Excel: כלי גיליון אלקטרוני רב-תכליתי לטיפול וניתוח נתונים בסיסיים.
- Python: ספריית Pandas בפייתון פופולרית למניפולציה של נתונים, ומציעה מבני נתונים וכלים רבי עוצמה.
- R: R היא שפת תכנות סטטיסטית עם חבילות כמו dplyr ו-tidyr שמצטיינות במניפולציה של נתונים.
- SQL: שפת שאילתות מובנית מנהלת ומטפלת בנתונים במסדי נתונים יחסיים.
- OpenRefine: כלי לניקוי והמרה של נתונים מבולגנים, שימושי לניקוי נתונים.
- Apache Spark: מסגרת עיבוד נתונים נרחבת התומכת בטיפול בנתונים עבור ערכות נתונים גדולות.
- Tableau Prep: כלי להכנת נתונים לניקוי, עיצוב והעשרת נתונים לפני ניתוח ב- Tableau.
- Trifacta: פלטפורמה ידידותית למשתמש להתנצחות נתונים, ניקוי והכנת נתונים לניתוח.
- Alteryx: פלטפורמת מיזוג נתונים ואנליטיקה מתקדמת להכנת נתונים ומניפולציה.
- Knime: פלטפורמת קוד פתוח לניתוח נתונים, דיווח ואינטגרציה.
- Excel Power Query: תוספת של Excel להמרה מתקדמת של נתונים ושאילתות.
- Jupyter Notebooks: פופולרי לניתוח נתונים בפייתון, הוא תומך ברכיבי קוד וטקסט עשיר לתיעוד תהליכי מניפולציה של נתונים.
היתרונות של מניפולציה נתונים
מניפולציה של נתונים משפרת את פיתוח החברה והארגון. זה עוזר לארגן נתונים ראשוניים בצורה מובנית, אשר חיוני לשיפור היעילות, זיהוי מגמות, הפחתת הוצאות, לימוד התנהגות הלקוחות, וכו ' להלן כמה יתרונות לנתונים שעוברים מניפולציה.
- עקביות בעיצוב: זה עוזר למנהלים לתפוס מידע עסקי על ידי ארגון נתונים באופן יחיד. DML (Data Manipulation Language) מארגן והופך נתונים בלתי מובנים גלויים ממקורות מרובים.
- סקירת העבר: טיפול זה בנתונים עוזר לך לקבל את הבחירות הטובות ביותר על-ידי מתן גישה פשוטה לנתוני פרוייקט קודמים. זה עשוי לסייע בגודל הצוות, תקצוב ותאריכי יעד.
- יעילות בנייה: זה יעיל בהשגת נתונים מסודרים או מידע בעל ערך. ייתכן שאינך מבין שהתוצאות מתנגשות או משוכפלות; למדידות יש השפעה מינורית או גדולה על משמעות הנתונים. DML נותן לך את היתרון של הפרדה מהירה והכרה של עובדות מפתח.
הוא כולל שיחות טלמרקטינג, פרסומות מותאמות אישית באתרי אינטרנט ודואר אלקטרוני. זה עוזר עם חילוץ מידע מקוון. כאשר אתה מספק את כתובת הדוא"ל שלך ומסכים לתנאים ולהתניות באתר, הוא יעקוב אחר הפעילות שלך וייצור מידע רלוונטי עבורך.
מסקנה
מניפולציה של נתונים עשויה לשמש במדעי הנתונים במגוון דרכים. הוא משמש כדי להפוך את הנתונים מובנים יותר או מובנים יותר. השימוש הטוב ביותר בנתונים הוא כאשר ניתן לטפל בהם לצורך שיווק, מכירות, חשבונאות ותמיכת לקוחות. ניתוח נתונים נכון כרוך בסידור מחדש, מיון, שינוי והעברה של נתונים.
לבסוף, מניפולציה של נתונים עוזרת לארגונים ולאנשים להפוך את הנתונים שלהם לשימושיים יותר. וכדי לעשות זאת, טכניקות אלה ניתן לעקוב.
בנוסף לתוכנת הסקרים, ל-QuestionPro יש פתרון לכל נושא ומגזר. מאגר המחקר שלנו, Insights Hub, הוא דוגמה אחת לכלי מניפולציית הנתונים או תוכנת ניהול הנתונים שאנו מספקים.
למד אודות: ניהול נתוני לקוחות
