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Datenverarbeitung: Definition, Bedeutung und Vorteile

März 21st, 2024

Beim Data Wrangling werden Daten transformiert, um sie mit dem Endsystem kompatibel zu machen, da komplexe und komplexe Datensätze die Datenanalyse und Geschäftsprozesse behindern können. Data-Wrangling-Tools transformieren und organisieren Daten entsprechend den Anforderungen des Zielsystems, um Daten für die Endprozesse nutzbar zu machen.

Aber was ist Data Wrangling und warum ist es so wichtig? Lesen Sie diesen Artikel, um es herauszufinden.

Was ist Data Wrangling?

Daten-Wrangling beinhaltet Transformieren und Strukturierung Rohdaten in ein gewünschtes Format umwandeln, um die Datenqualität und Nutzbarkeit für Analyse- oder maschinelle Lernzwecke zu verbessern. Es ist auch bekannt als Daten-Munging. Daten-Wrangling beinhaltet Zuordnen von Datenfeldern von der Quelle zum Ziel, z. B. das Targeting eines Felds, einer Zeile oder einer Spalte in einem Dataset und das Implementieren einer Aktion wie Zusammenführen, Analysieren, Bereinigen, Konsolidieren oder Filtern, um die erforderliche Ausgabe zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Komponenten des Data Wrangling gehören:

  • Transformation: Konvertieren von Daten von einem Format in ein anderes, um Analyseanforderungen zu erfüllen.
  • Reinigung: Entfernen von Inkonsistenzen, Fehlern und Ausreißern, um die Datengenauigkeit sicherzustellen.
  • Anreicherung: Verbessern Sie Daten durch Hinzufügen relevanter Informationen oder deren Kombination mit anderen Datensätzen.

Durch Data Wrangling werden die analysierten Daten genauer und aussagekräftiger, was zu besseren Lösungen, Entscheidungen und Ergebnissen führt.

Da Unternehmen mit größeren Mengen unterschiedlicher und unstrukturierter Daten aus mehreren Quellen arbeiten, kann die Vorbereitung der Daten für die Analyse zeitaufwändig und kostspielig sein.

Self-Service-Ansätze und Analyseautomatisierung können die Genauigkeit von Datenverarbeitungsprozessen beschleunigen und verbessern und Fehler reduzieren, die durch manuelle Methoden wie Excel verursacht werden.

Nach der Bearbeitung können Sie die Daten nutzen, um sie für Business Intelligence (BI), Reporting oder die Verbesserung von Geschäftsprozessen weiterzuverarbeiten. Daher stellt der Prozess sicher, dass die Daten für die Automatisierung und weitere Analyse bereit sind.

Data Wrangling vs. Data Mining

Manche Menschen haben Schwierigkeiten, den Unterschied zwischen zu verstehen Daten-Munging und Data Mining. Data-Mining-Techniken Dabei geht es darum, Muster und Beziehungen zu finden, die in großen Datensätzen verborgen sind. Es hilft Unternehmen, sinnvolle Muster in ihren Daten zu entschlüsseln, unabhängig davon, ob es sich um Open-Source-Daten handelt oder nicht.

Andererseits ist es eine Obermenge von Data Mining und erfordert mehrere andere Entscheidungsprozesse, wie z Datenreinigung, Transformieren, Integrieren usw. In dieser Hinsicht sind Wrangle-Daten wichtig für genaue Berichte und Business-Intelligence-Einblicke.

Warum brauchen Sie es?

Wussten Sie, dass Profis fast Geld ausgeben? 73 % ihrer Zeit mit der Datenverarbeitung verbringen? Dies bedeutet, dass es sich um einen unverzichtbaren Aspekt der Datenverarbeitung handelt. Es hilft Geschäftsanwendern, konkrete, zeitnahe Entscheidungen zu treffen, indem es Rohdaten bereinigt und in das erforderliche Format strukturiert. Da die Daten immer unstrukturierter und vielfältiger werden, wird das Daten-Wrangling in Top-Organisationen immer häufiger zur gängigen Praxis.

Durch eine sorgfältige Datenverarbeitung wird sichergestellt, dass Qualitätsdaten zur Konsolidierung und Zusammenarbeit in Analysen oder nachgelagerte Prozesse eingegeben werden. Es ist wichtig, den Daten-zu-Einblick-Weg zu optimieren und eine genaue Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Das Daten-Wrangling kann mithilfe von in einem konsistenten und wiederholbaren Verfahren angeordnet werden Datenintegrationswerkzeuge mit Automatisierungsfunktionen, die Datenquellen entsprechend den Endanforderungen bereinigen und in ein wiederverwendetes Format konvertieren. Nachdem Sie die Daten auf ein Standardformat zurückgesetzt haben, können Sie wichtige datensatzübergreifende Analysen durchführen. Darüber hinaus ist die Datenverarbeitung mit Python typisch, da Python unterschiedliche Methoden verwendet, um die in verschiedenen Datensätzen gespeicherten Daten zu verarbeiten.

Schritte zum Durchführen von Data Wrangling

Wie die meisten Datenanalyseprozesse handelt es sich um einen iterativen Prozess, bei dem Sie die fünf Schritte wiederholt ausführen müssen, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Diese fünf Schritte lauten wie folgt:

· Daten verstehen

Der erste Schritt besteht darin, die Daten gründlich zu verstehen. Bevor Sie Verfahren zur Bereinigung anwenden, müssen Sie eine klare Vorstellung davon haben, worum es bei den Daten geht. Dies wird Ihnen helfen, den besten Ansatz für produktive analytische Untersuchungen zu finden. Wenn Sie beispielsweise über einen Kundendatensatz verfügen und feststellen, dass die meisten Ihrer Kunden aus einem Teil des Landes stammen, sollten Sie dies berücksichtigen, bevor Sie fortfahren.

· Strukturierung

In den meisten Fällen liegen die Rohdaten unorganisiert vor. Es wird keine Struktur geben. Im zweiten Schritt müssen Sie den Datentyp für eine einfache Zugänglichkeit umstrukturieren, was bedeuten kann, eine Spalte oder Zeile in zwei aufzuteilen oder umgekehrt – was auch immer für eine bessere Analyse erforderlich ist.

· Reinigung

Fast jeder Datensatz enthält einige Ausreißer, die die Ergebnisse der Analyse verfälschen können. Für optimale Ergebnisse müssen Sie die Daten bereinigen. Im dritten Schritt müssen Sie cNutzen Sie die Daten umfassend für eine bessere Analyse. Sie müssen Nullwerte ändern, Duplikate und Sonderzeichen entfernen und die Formatierung standardisieren, um die Konsistenz der Daten zu verbessern. Beispielsweise können Sie die vielen verschiedenen Arten, wie ein Bundesstaat erfasst wird (z. B. CA, Cal und Calif), durch ein einziges Standardformat ersetzen.

· Anreicherung

Nach dem dritten Schritt müssen Sie Ihre Daten anreichern, was bedeutet, dass Sie eine Bestandsaufnahme des Inhalts des Datensatzes vornehmen und Strategien zur Verbesserung entwickeln. Beispielsweise möchte eine Kfz-Versicherungsgesellschaft möglicherweise die Kriminalitätsraten in der Nachbarschaft ihrer Nutzer kennen, um das Risiko besser einschätzen zu können.

· Validieren

Validierungsregeln bezeichnen einige sich wiederholende Programmierschritte, die zur Authentifizierung der Zuverlässigkeit, Qualität und Sicherheit Ihrer Daten verwendet werden. Sie müssen beispielsweise feststellen, ob die Felder im Datensatz präzise sind, indem Sie die Daten gegenprüfen oder beobachten, ob die Attribute normalverteilt sind.

Daten-Wrangling

Bildquelle: i2tutorials

Häufige Anwendungsfälle

Zwei der häufigsten Anwendungsfälle sind:

Entdeckung eines Betruges

Mit einem Daten-Wrangling-Tool kann ein Unternehmen Folgendes ausführen:

  • Unterscheiden Sie Unternehmensbetrug, indem Sie ungewöhnliches Verhalten identifizieren, indem Sie komplexe Informationen wie E-Mails mit mehreren Parteien und mehreren Ebenen oder Web-Chats untersuchen.
  • Unterstützen Sie die Datensicherheit, indem Sie nicht-technischen Betreibern ermöglichen, Daten schnell zu untersuchen und zu verarbeiten, um mit Milliarden von täglichen Sicherheitsaufgaben Schritt zu halten.
  • Stellen Sie präzise und wiederholbare Modellierungsergebnisse sicher, indem Sie strukturierte und unstrukturierte Datensätze standardisieren und quantifizieren.
  • Verbessern Sie die Compliance, indem Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen den Branchen- und Regierungsstandards entspricht, indem Sie während der Integration die Sicherheitsprotokolle befolgen.

Kundenverhaltensanalyse

Ein Datenmunging-Tool kann Ihren Geschäftsprozessen dabei helfen, durch die Analyse des Kundenverhaltens schnell präzise Erkenntnisse zu gewinnen. Es befähigt das Marketingteam, Geschäftsentscheidungen selbst in die Hand zu nehmen und das Beste daraus zu machen. Sie können Data-Wrangling-Tools verwenden, um:

  • Verringern Sie den Zeitaufwand für die Datenvorbereitung für die Analyse
  • Verstehen Sie schnell den Geschäftswert Ihrer Daten
  • Ermöglichen Sie Ihrem Analyseteam, die Daten zum Kundenverhalten direkt zu verwenden
  • Geben Sie Data Scientists die Möglichkeit, Datentrends durch Data Discovery und visuelles Profiling zu ermitteln

Bereinigen Sie Ihre Daten mit einem automatisierten Daten-Wrangling-Tool

Daten-Wrangling ist ein wesentlicher Bestandteil des Prozesses für ein Unternehmen, das die besten und ergebnisorientiertesten BI- und Analysefunktionen nutzen möchte. Sie können automatisierte Tools für das Daten-Wrangling verwenden, z Astera Centerprise. Die Software extrahiert Daten und transformiert, bereinigt und strukturiert sie in das für das Unternehmen erforderliche Format, das für Analysen und BI verwendet werden kann. Wrangled-Daten liefern genaue Ergebnisse, die Unternehmen dabei helfen, entsprechende Strategien zu entwickeln.

MIT DER INTELLIGENTEN SCHADENKALKULATION VON Astera Centerprise Erfahren Sie aus erster Hand, wie es Ihnen dabei helfen kann, die Datenverarbeitung zu vereinfachen.

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