Die 5 wichtigsten Schritte zum Daten-Wrangling

By |2022-04-19T11:58:27+00:00June 9th, 2020|

Data Wrangling unterstützt die Benutzerfreundlichkeit der Daten, indem es sie transformiert, um sie mit dem Endsystem kompatibel zu machen, da komplexe und komplizierte Datensätze die Datenanalyse und Geschäftsprozesse behindern können. Um Daten für die Endprozesse nutzbar zu machen, transformieren und organisieren Data-Wrangling-Tools Daten entsprechend den Anforderungen des Zielsystems.

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

Was ist ein Data-Wrangling?

Es ist der Prozess, unorganisierte oder unvollständige Rohdaten zu nehmen und sie zu standardisieren, damit Sie leicht darauf zugreifen, sie konsolidieren und analysieren können. Dazu gehört auch 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.

Ihr Unternehmen kann diese Daten dann verwenden, um sie für Business Intelligence (BI), Reporting oder zur Verbesserung von Geschäftsprozessen weiterzuverarbeiten. Daher stellt der Prozess sicher, dass die Daten für die Automatisierung und weitere Analyse bereit sind.

Nun, da klar ist, was Data Wrangling ist, gehen wir weiter.

Data Wrangling vs. Data Mining

Einige Leute haben Schwierigkeiten, den Unterschied zwischen Data Munging und Data Mining zu verstehen. Data Mining ist der Prozess, Muster und Beziehungen zu finden, die in großen Datensätzen verborgen sind. Data Mining hilft Unternehmen, aussagekräftige 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. B. Datenbereinigung, Transformation, Integration usw. In dieser Hinsicht sind Wrangle-Daten wichtig für genaue Berichte und Business-Intelligence-Einblicke.

Warum brauchen Sie Daten-Wrangling?

Wussten Sie, dass Datenprofis fast 73 % ihrer Zeit damit verbringen, die Daten zu bearbeiten? Damit ist es ein unverzichtbarer Aspekt der Datenverarbeitung. Es hilft Geschäftsanwendern, konkrete, zeitnahe Entscheidungen zu treffen, indem es Rohdaten in das erforderliche Format reinigt und strukturiert. Da die Daten unstrukturierter und vielfältiger werden, wird Data Wrangling zu einer gängigen Praxis in Top-Unternehmen.

Genau genommene Daten sorgen dafür Qualitätsdaten wird in analytische oder nachgelagerte Prozesse zur Konsolidierung und Zusammenarbeit eingegeben. Data Wrangling ist unerlässlich, um die Reise von Daten zu Erkenntnissen 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 gemäß den Endanforderungen bereinigen und in ein wiederverwendetes Format konvertieren. Sie können wichtige datensatzübergreifende Analysen durchführen, nachdem Sie die Daten in ein Standardformat zurückversetzt haben. Darüber hinaus ist Data Wrangling mit Python typisch, da Python verschiedene Methoden verwendet, um die in verschiedenen Datensätzen gespeicherten Daten zu wrangle.

Wie macht man Data Wrangling? 5 wichtige Schritte

Wie bei den meisten Datenanalyseprozessen handelt es sich um einen iterativen Prozess, bei dem Sie die fünf Schritte wiederholt ausführen müssen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Diese fünf Schritte sind wie folgt:

· Daten verstehen

Der erste Schritt besteht darin, die Daten in großer Tiefe 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 Erkundungen zu finden. Wenn Sie beispielsweise einen Kundendatensatz haben und erfahren, dass die meisten Ihrer Kunden aus einem Teil des Landes stammen, sollten Sie dies berücksichtigen, bevor Sie fortfahren.

· Strukturierung

In den meisten Fällen haben Sie unorganisierte Rohdaten. Es wird keine Struktur geben. Im zweiten Schritt müssen Sie die Art der Daten für eine einfache Zugänglichkeit neu strukturieren, was bedeuten kann, eine Spalte oder Zeile in zwei zu teilen oder umgekehrt – was auch immer für eine bessere Analyse erforderlich ist.

· Reinigung

Fast jeder Datensatz enthält einige Ausreißer, die die Ergebnisse der Analyse verzerren können. Sie müssen die Daten bereinigen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Im dritten Schritt sind die Daten gereinigt erschöpfend für überlegene 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 der Aufzeichnung eines Status (z. B. CA, Cal und Calif) durch ein einziges Standardformat ersetzen.

· Anreicherung

Nach dem dritten Schritt müssen Ihre Daten angereichert werden, d. h. eine Bestandsaufnahme des Datensatzes und eine Strategie zur Verbesserung durch Hinzufügen zusätzlicher Daten. Beispielsweise möchte eine Autoversicherung möglicherweise die Kriminalitätsraten in der Umgebung ihrer Nutzer kennen, um das Risiko besser einschätzen zu können.

· Validieren

Bestätigung Regeln bezeichnen einige sich wiederholende Programmierschritte, die verwendet werden, um die Zuverlässigkeit, Qualität und Sicherheit Ihrer Daten zu authentifizieren. Sie müssen beispielsweise feststellen, ob die Felder im Dataset genau sind, indem Sie die Daten gegenprüfen oder beobachten, ob die Attribute normalverteilt sind.

Daten-Wrangling

Bildquelle: i2tutorials

Anwendungsfälle für Data Wrangling

Data Munging wird für verschiedene Anwendungsfälle verwendet, zwei der am häufigsten verwendeten 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

Verwenden eines Daten-Wrangling-Tools

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 Daten mithilfe vorgefertigter Konnektoren in Analyse- und BI-Apps. Wrangle-Daten wiederum liefern genaue Ergebnisse, die Unternehmen bei der entsprechenden Strategieplanung unterstützen.

Mit den Instant Data Preview Feature, Astera Centerprise ermöglicht es Ihnen, Ihre Datenzuordnungen zu validieren. Sie können bei jedem Schritt des Datentransformationsprozesses problemlos eine Datenprobe untersuchen. Dadurch können Sie Zuordnungsfehler schnell erkennen und korrigieren, bevor der Job ausgeführt wird.