美國萊斯大學數據處理作業技巧

數據的世界是深刻的，復雜的，并且一直在擴大。很容易理解為什么首先擁有正確的數據可以在業務中產生所有的差異。商業用戶依賴數據和信息來做出幾乎所有的商業決策。

留學生作業輔導

一、數據整理的好處

1.數據整理有助于消除數據的有用性，因為它將數據轉換為適合終端系統的格式。

2.它有助于在一個內置的用戶界面內快速建立數據流，并使數據流過程自動化。

3.整合各種類型的信息及其資源。

4.幫助用戶輕松處理非常大的數據量，輕松分享數據流技術。

二、數據處理的重要性

1.原始數據。讓原始數據發揮作用。準確的整理數據保證了高質量的數據被輸入到下游的分析中。

2.位置。把來自不同來源的所有數據集中到一個地方，以便于使用。

3.清理。它是檢測和糾正表中不準確的記錄的過程。將數據從噪音或缺失的元素中清理出來。

4.階段。數據整理作為數據挖掘的準備階段，包括收集和理解數據。

5.拼湊。拼湊是一個術語，用于描述通過機器組裝碎片的行為。根據所需的格式拼湊原始數據，并理解數據的業務背景。

三、為什么有必要進行數據整理?

1.基于分析的表。它用于機器學習。表中的每一行都顯示了一個獨特的實體，列中包含了該組織在特定時間點的信息：它的分配和它與其他實體的關系。

2.去規范化的交易。交易信息用于管理業務操作，如某一訂單中的物品，包括完整的訂單和詳細的產品信息。

3.時間序列(Time-series)。一個或多個關于一個特定實體在一段時間內的屬性。對于標準的時間序列分析，觀察必須分為兩個一致的時間增長。通常情況下，實體和它的趨勢屬性會隨著時間的推移而聚集在一起。

4.文件庫。一個一致的文檔語料庫，一般是文本，用于文本挖掘的分析。

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