一项调查发现， 76% 的数据科学家 他们认为数据准备是他们工作中最不喜欢的部分，他们大部分的时间都花在数据准备上。

尽管如此，数据准备对于使原始数据可供分析和使用是必要的，并且有助于从数据中获得有价值的见解。

那么，如何才能在不花费几个小时的情况下准备数据呢？ 争吵 是吗？这份全面的数据准备指南介绍了概念、重要性、优势、挑战、数据准备工具以及如何执行数据准备的分步指南。附赠：关于云中数据准备的部分以及您应该考虑它的原因！

什么是数据准备？

数据准备（也称为 数据准备）是必不可少的 提炼原始数据以使其适合分析和处理的过程。充满错误、重复和缺失值的原始数据会产生影响 数据质量 最终是数据驱动的决策。

数据准备至关重要，因为它可能会占用机器学习项目高达 80% 的时间。使用专门的数据准备工具对于简化和优化此过程至关重要。

根据 Anaconda 和福布斯的调查，数据科学家花费 45-60% 的时间 收集、组织和准备数据， 数据清理 占 一天中超过四分之一的时间。 这占用了他们核心任务（例如模型选择、训练和部署）的宝贵时间。 因此，许多人质疑要求高技能的数据科学家做相当于数字清洁工作的明智之举。

[数据准备挑战 通过Statista] 

为什么需要数据准备?

原始数据混乱、不完整且不一致。 此外，它的来源、格式和类型也多种多样。 DATA 准备可以通过以下方式帮助企业： 

提取非结构化数据 

数据准备对于 从非结构化来源提取数据 例如 PDF、.TXT、.CSV 等。数据准备涉及将非结构化数据转换为适合分析的格式并从不同来源释放见解。  

例如，数据准备可以帮助您从 PDF 和 CSV 文件中提取财务数据，以分析收入、支出和利润的趋势和模式。通过将非结构化数据转换为结构化格式，数据准备可以实现全面的 数据分析 可以揭示隐藏的见解和机会。 

提高数据质量 

数据准备通过纠正错误、不一致、缺失值、异常值等来提高数据质量。它还验证和验证数据以确保正确性和完整性。例如，有效的 数据质量管理 可以通过删除客户的重复条目来防止分析不准确 数据库. 

放大价值  

数据准备通过合并地理定位、情感分析和主题建模等补充信息来增加数据的价值。 它还有助于整合来自不同来源的数据以形成有凝聚力的概述。 例如，数据值可以通过将情绪分析分数添加到反馈评论来揭示客户满意度。 

促进数据分析 

数据准备通过将数据转换为与分析工具和应用程序兼容的一致格式，使数据分析变得更加容易。 它还有助于发现模式、趋势、相关性和其他见解。 例如，数据分析可以通过将各种日期格式转换为标准化结构来简化时间序列分析。 

加强数据消费 

数据准备通过提供确保透明度和可用性的元数据和文档，使数据更易于使用。它还通过以下方式共享数据 APIs、Web 服务、文件或数据库，使其可供不同的用户和应用程序访问。例如，数据消费可以通过提供详细说明每个字段的起源和定义的数据文档来提高用户的理解。

现在您已经了解了干净、健康的数据的重要性，让我们直接深入了解您和您的团队如何准备数据。

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数据准备有什么好处

有效的数据准备可确保原始数据干净、结构化且可供分析。此过程具有多种好处，例如：

• 提高数据质量：识别和纠正错误、不一致和缺失值可以为决策提供更可靠的数据集。
• 更准确的洞察：干净且结构良好的数据可以减少偏见并提高分析和机器学习模型的准确性。
• 提高效率：自动化数据准备减少了清理、转换和集成数据所需的时间和精力，使团队能够专注于分析而不是数据整理。
• 无缝数据集成：标准化格式并解决多个数据源之间的差异可以实现业务信息的统一视图。
• 更好的合规性和治理：适当的数据验证和文档有助于组织满足监管要求并确保数据安全。
• 可扩展性增强：精心准备的数据使企业能够有效地扩展其分析操作，而不会遇到质量或性能问题。

9 个关键数据准备步骤  

第 1 步：定义目标和要求 

您必须通过定义数据分析项目的目标和要求来开始准备数据。 问自己以下问题： 

• 数据分析项目的目的和范围是什么？ 
• 您想用数据测试或探索的主要问题或假设是什么？ 
• 数据分析结果的目标用户和消费者是谁？ 他们的角色和职责是什么？ 
• 您需要访问和分析的数据源、格式和类型是什么？ 
• 您必须满足数据的质量、准确性、完整性、及时性和相关性标准是什么？ 
• 您需要考虑哪些道德、法律和监管影响和限制？ 

回答这些问题可以帮助您明确数据分析项目的目标、范围和要求，并确定在此过程中可能遇到的潜在挑战、风险和机遇。 

第 2 步：收集数据 

接下来，您必须从各种来源收集数据，例如文件、数据库、网页、社交媒体等。 使用可靠且值得信赖的数据源为您的分析提供高质量的相关数据。  

请随意利用适当的工具和方法来访问和获取来自不同来源的数据，例如网络抓取、API、数据库、文件等。 

从多个来源收集数据可以帮助您更全面、更准确地了解您的业务问题。 不同的来源可能提供不同类型的数据，例如定量或定性、结构化或非结构化、主要或次要数据。 

此外，从多个来源收集数据可以帮助您减少偏差并提高数据的可靠性和有效性。同时，从多个来源收集数据可以帮助您识别新的机会和潜在威胁。您可以深入了解市场趋势、行业绩效、客户行为和竞争对手策略。  

第 3 步：整合和组合数据 

数据集成 意味着组合来自不同来源或维度的数据以创建数据的整体视图。它可以帮助您合并数据以创建全面且统一的数据集。 

数据集成工具 可以执行连接、并集、交集、差集、连接等操作。它们还可以处理不同类型的数据模式或结构。 

但是，在集成和组合数据时，您必须考虑几个关键实践。 首先，您必须使用通用标准格式和结构来存储和组织数据。 CSV、JSON 或 XML 等格式可提供一致性，并使数据更易于访问和理解。  

您还必须使用云存储、云存储等选项来集中数据存储和管理。 数据仓库，或数据湖。集中式平台可简化数据访问、确保数据一致性并简化数据治理。  

此外，您还必须确保网络的安全性和可靠性 数据管理 过程。采用加密、身份验证、授权、备份、恢复和审核机制等强大措施。加密可保护传输中和静态的数据，而身份验证和授权则控制对敏感信息的访问。  

第 4 步：分析数据 

数据分析 是检查数据集以深入了解其特征、质量、结构和内容的过程。它帮助用户在组织框架内维护数据质量标准。从本质上讲，数据分析有助于确保数据列遵循标准数据类型，从而为数据集提供额外的精度。  

最终，数据分析有助于洞察数据的一致性或可能存在的任何差异，包括空值。 首先，您必须查看源数据，检查错误、不一致和异常情况，并了解文件、数据库和网页的结构、内容和关系。 

此外，您必须审查以下方面：

• 完整性。
• 准确性。
• 一致性。
• 有效性。
• 及时性。

通过总结源数据详细信息、合并元数据、统计数据、定义、描述和来源，并记录格式、类型、分布、频率、范围、异常值和异常，创建全面的数据配置文件。 

第 5 步：探索数据 

数据探索是熟悉数据并发现其特征、模式、趋势、异常值和异常的过程。 数据探索可以帮助您更好地了解数据并评估其质量和对分析目标的适用性。  

在探索数据时，您必须对数据集中的数据类型、格式和结构进行识别和分类。 接下来，您必须概述描述性统计，注意每个相关数值变量的平均值、中位数、众数和标准差等度量。 

利用直方图、箱线图和散点图等可视化可以让您深入了解数据分布以及潜在的关系和模式。 您还可以使用更高级的方法（例如聚类、降维和关联规则）来挖掘隐藏的趋势、识别相关性、突出显示异常值并揭示异常情况。 同样，评估数据与您想要学习的内容的相关性也同样重要。  

第 6 步：转换数据 

数据转换 将数据从一种格式、结构或值转换为另一种格式、结构或值，通过使数据更易于访问和有利于分析，在数据准备过程中发挥关键作用。  

数据转换使源数据与目标系统和应用程序更加兼容，从而更易于分析和使用。 有多种数据转换技术，例如标准化、聚合和过滤，以及如何应用这些转换取决于用例。  

例如，在销售数据集中，数据标准化可以帮助您将价格标准化为通用货币。 同时，支付方式被分类为统一格式，例如将“CC”、“Visa”或“MasterCard”更改为“信用卡”。  

第 7 步：丰富数据  

数据丰富是通过添加新特征或列来细化、改进和增强数据集的过程。 它有助于提高原始数据的准确性和可靠性。 数据团队通过添加新的补充信息并根据第三方来源验证信息来丰富数据。 

• 通过组合多个数据源（包括 CRM、财务和营销数据）来附加数据，以创建提供整体视图的综合数据集。 这种丰富技术还涉及集成第三方数据（例如人口统计数据）以增强洞察力。 
• 根据共享属性对客户或产品等实体进行分组，利用年龄和性别等标准变量对这些实体进行分类和描述，从而对数据进行细分。 
• 通过从现有数据中派生新功能或附加字段来设计它们。 例如，您可以根据客户的出生日期计算客户的年龄。 
• 通过根据可用数据估计缺失值来解决缺失值。 例如，您可以通过参考历史趋势来计算缺席销售数据。 
• 识别非结构化文本数据中的姓名和地址等实体，从缺乏固定结构的文本中提取可操作的信息。 
• 将特定类别分配给非结构化文本数据（例如产品描述），或对客户反馈进行分类以进行分析并获得见解。 
• 利用各种丰富技术通过附加信息或上下文来增强数据，例如地理编码、情感分析、实体识别、主题建模等。 
• 使用清理技术来删除或纠正数据中的错误或不一致，例如重复项、异常值、缺失值、拼写错误、格式问题等。 
• 使用验证技术来验证或确认数据的正确性或完整性，例如校验和、规则、约束、测试等。 

第 8 步：验证数据  

为了保证数据的准确性、完整性和一致性，您需要执行 数据验证 在最终确定消费数据之前。 数据验证将使您能够根据反映您的要求、标准和法规的预定义规则和标准检查数据。 以下步骤可以帮助您有效地进行数据验证： 

• 分析数据以了解其特征，例如数据类型、范围和分布。 识别潜在问题，例如缺失值、异常值或不一致。 
• 从数据集中选择具有代表性的样本进行验证。 此步骤对于大型数据集有益，因为它减少了处理负载。 
• 将预定义的验证规则应用于采样数据。 规则可以包括格式检查、范围验证或跨字段验证。 
• 识别不符合验证规则的记录。 记录错误和不一致的性质以供进一步分析。 
• 根据需要通过清理、转换或输入数据来纠正已识别的错误。 对在此过程中所做的更改进行审计跟踪至关重要。 
• 自动化数据验证流程，以尽可能确保一致且持续的数据质量维护。 

第 9 步：记录和共享数据 

最后，您必须提供数据的元数据和文档，例如定义、描述、来源、格式和类型。 您的数据在使用之前应可供其他用户或应用程序访问和使用。 

• 使用元数据标准和格式为您的数据提供元数据，例如 Dublin Core、Schema.org、JSON-LD 等。 
• 利用文档工具和方法为您的数据提供文档，例如自述文件、注释、注释等。 
• 使用数据目录工具和平台来组织和管理您的数据和元数据。 
• 利用数据共享工具和方法，使您的数据可供其他用户或应用程序（例如 API、Web 服务、文件、数据库等）使用和访问。 

数据准备的挑战是什么

尽管数据准备有诸多好处，但也面临着一些挑战：

• 数据质量问题：原始数据通常包含重复、缺失值和不一致性，需要进行大量清理才能有效使用。
• 多样化的数据来源和格式：组织处理来自多个来源（数据库、API、电子表格、PDF 等）的结构化和非结构化数据，这使得集成变得复杂。
• 耗时的过程：手动数据准备会占用分析师的大量时间，从而延迟洞察和决策。
• 可扩展性限制：处理跨不同平台和格式的大量数据需要强大的工具和基础设施。
• 合规性和安全风险：管理敏感信息的同时确保遵守 GDPR 和 HIPAA 等法规又增加了一层复杂性。
• 缺乏标准化：团队之间不一致的数据准备实践可能会导致差异和不可靠的分析。

数据准备工具：需要寻找什么

数据准备工具可以是独立的，也可以是统一数据堆栈的一部分，通过简化和自动化流程，帮助组织简化数据准备工作。这些工具提供以下功能：

• 自动数据清理 – 以最少的人工干预识别并修复错误、重复和不一致。
• 数据整合能力 – 结合来自多个来源的数据，包括数据库、云存储、API 和文件。
• 转化与丰富 – 标准化格式，应用业务规则，并通过附加内容（例如地理位置、情感分析）增强数据集。
• 用户友好的界面 – 无代码和低代码平台使非技术用户无需大量编程知识即可准备数据。
• 可扩展性和性能优化 – 通过分布式计算和基于云的解决方案高效处理大型数据集。
• 协作和治理功能 – 提供元数据管理、文档和访问控制以保持一致性和合规性。

什么是云中的数据准备？

考虑到数据准备对于整个数据集成和分析过程的重要性，云端数据准备正在蓬勃发展。基于云的数据准备具有多种优势，例如 按需扩展, 灵活性, 集成到 通过 API 和云存储，以及 实时数据处理.

此外，在云中准备数据还可以带来成本效益，因为您的数据团队可以利用可能需要的计算资源，而无需承担大量的前期成本。

Astera 使数据准备变得简单有效

数据准备是数据分析过程中至关重要的一步，因为它可以确保建模和决策数据的质量和可靠性。然而，组织需要一种可以简化数据准备的工具。

Astera 是一种无代码数据集成解决方案，可以帮助您的组织通过在云中进行数据准备的能力来利用您的数据实现更多目标。

通过 Astera，您可以：

• 轻松在云中准备数据，轻松实现可扩展性和灵活性，同时确保无缝连接和集成。 Astera，您可以实时转换、清理和验证您的数据，而不会给您的内部基础设施带来负担。
• 使非技术用户无需编码即可访问和操作数据。 Astera 让您可以通过用户友好的界面和预构建的模板执行各种数据任务。 您可以轻松高效地集成、清理、转换和丰富数据。
• 简化并加速数据准备过程。 Astera 减少了对 IT 或数据工程干预的需求，让您能够独立处理数据需求。 Astera，您可以通过自动化和简化数据工作流程来节省时间和金钱。
• 确保数据的准确性和一致性。 Astera 提供数据验证和质量检查的工具。 您可以检测并纠正错误，确保您的数据可靠并可供分析。
• 促进协作。 Astera 允许多个用户同时处理数据准备项目。 您可以共享和重用数据资产、提高工作效率并促进跨职能团队合作。

通过 Astera，您可以比以往更快、更轻松地将数据转化为有价值的见解。详细了解 数据准备工具 以及如何 Astera 简化数据准备。

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