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如何做好數據加工？
2018-12-17
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大家都知道，在進行數據分析的時候需要先挖掘數據和存取數據，這樣才能夠為數據分析工作打好基礎。但是在一般情況下，數據挖掘出來之后是有很多無用重復的數據的，如果將這些數據直接分析的時候會影響分析結果，這就需要對數據進行加工。如果加工得好，那么出來后的數據是一個簡潔、規范、清晰的樣本數據。數據加工的步驟通常包括數據抽取、數據轉換、數據計算。下面就跟大家好好普及一下如何做好數據加工。

首先說說數據加工中的數據抽取吧，數據抽取就是對數據庫中現有字段進行整合加工，這樣就能夠形成分析需要的數據。這種過程就叫做數據抽取。一般來說，數據抽取工作就是字段拆分、字段合并、字段匹配組成。什么是字段拆分哦？字段拆分就是為了截取某一字段中的部分信息，將該字段拆分成兩個或多個字段。然后就是字段合并，字段合并就是將若干字段合成為一個新的字段，或者將字段值與文字、數字等組合形成新的字段。最后就是字段匹配，字段匹配就是從具有相同字段的關聯數據庫中獲取所需數據，一般來說字段匹配要求原數據庫與關聯數據庫至少存在一個關聯字段，根據關聯字段實現批量查詢匹配對應的數據。

接著說說數據轉換。由于不同來源的數據可能存在不同的結構，數據轉換主要指將數據轉換成規范、清晰、又易于分析的結構。一般來說，數據轉換有結構轉換和行列轉換。結構轉換就是在數據分析中，根據不同的業務需求，需要對數據進行結構轉換。并且主要指一維數據表與二維數據表之間的轉換。然后就是行列轉換。這是 在進行數據分析報表時，常常要從不同的維度觀察數據，例如從時間的維度查看匯總數據，或從地區的維度觀查匯總數據，這樣需要把行列數據進行轉換。

最后說說數據計算。有有時候數據庫中沒有我們需要的字段，需要通過現有字段進行計算之后才能獲得。我們在進行數據計算的時候主要有簡單計算和日期時間的計算。簡單計算就是對數據值進行加、減、乘、除等運算并產生新的字段。而日期、時間數據計算就是在企業管理中，經常會涉及到日期和時間數據的管理分析，它也是數據庫中的一類重要數據。

上述的內容就是對于數據清洗工作的具體分析了，大家在進行數據分析的時候一定要注意好上面提到的內容，這樣才能夠做好數據分析，尤其是注意好數據的轉換，這是數據加工中至關重要的內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


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