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数据分析：类型、技术和最佳实践
干净、准确的数据是组织决策过程的基础，也是他们大力投资数据质量解决方案的原因。全球数据质量工具市场估值为 $ 3.23十亿的2023，预计到 8 年它将突破 2030 亿美元大关。
获取高质量数据是不同行业和部门数据准备的主要目标之一。这就是数据分析发挥作用的地方。它为组织提供了所有数据的总体概述，然后他们可以使用这些数据来检测错误和不一致。这些见解使他们能够及时纠正问题、做出明智的决策并提高运营效率。
让我们深入了解数据分析的细节以及它如何帮助数据准备。
什么是数据剖析？
数据分析可确保数据处于良好状态并适合其预期用途。它本质上是管理和使用数据过程的第一步。
数据分析可以发现一系列数据质量问题，例如数据丢失、重复和不准确。它还突出显示数据中的模式、规则和趋势。这些信息至关重要，因为它可以帮助组织提高数据质量、简化流程 数据转换，并做出明智的决定。
数据分析的类型
数据分析可分为三种主要类型：
结构发现： 此过程的重点是识别数据的组织和元数据，例如表、列和数据类型。这证明数据是一致的并且格式正确。例如，在医疗保健数据库中，结构发现揭示了“患者”和“预约”等表的存在，其中包含“患者 ID”、“预约日期”等列以及“整数”和“日期”等数据类型。
内容发现： 这涉及深入研究数据的实际内容。它检查单个数据记录以识别错误。例如，在客户数据库中，内容发现显示“电话号码”列包含大量缺失值，突出显示某些客户的不完整联系信息。
关系发现： 此过程识别不同数据元素之间的关系和依赖关系。例如，在零售数据库中，关系发现将分析不同字段和表之间的关联，例如“客户”表和“订单”表之间的关系，了解不同数据元素如何互连以及它们如何相互影响。
数据分析技术
分析数据涉及多种有助于分析、评估和理解数据的技术。四种主要技术是：
- 列分析： 该技术分析数据库中的每一列。它查看列中数据的类型、数据的长度以及是否有空值。此过程的关键部分是频率分析，它计算每个值出现的频率，帮助发现模式和异常值。
- 跨列分析： 这里，重点是同一个表中不同列之间的关系。它包括键和依赖性分析。键分析查找每行具有唯一值的列，而依赖性分析则查看一列中的值如何依赖于另一列中的值。这可以帮助查找列之间的连接、重叠和不一致。
- 跨表分析： 此方法查看数据库中不同表之间的关系。它包括外键分析，可查找一个表中与另一表中的唯一键列匹配的列。这有助于显示一个表中的数据如何与另一表中的数据相关，并且可以提供有关数据库结构和准确性的重要信息。
- 数据验证和清理： 这种方法涉及根据特定标准验证数据的准确性和质量。它包括格式检查、范围检查和一致性检查，以确保数据干净、正确且逻辑一致。
了解差异：数据分析与数据挖掘
数据分析和 数据挖掘 是两个不同的过程，具有不同的目标和方法。
数据分析是数据准备的第一步，重点是了解数据的基本特征、质量和结构。它有助于识别数据问题，例如缺失值或异常。这有助于确保数据干净可靠以供进一步使用。
相比之下，数据挖掘涉及使用机器学习等先进技术探索数据以发现隐藏的模式、趋势和有价值的见解。这些技术可以帮助完成不同的任务，包括：
- 模式识别
- 分类与预测
- 聚类
- 非常规信号检测
- 关联规则挖掘
- 特征选择和降维
- 文本和图像挖掘
- 模型评估与优化
数据分析的好处
数据分析提供了许多特定的好处，可以显着增强组织的 数据管理 战略。以下是数据分析的一些明显优势：
知情决策： 数据分析可以让您清楚地了解可用数据、数据质量和结构。这些知识有助于做出明智的、数据驱动的决策，从而提高战略规划和运营效率。
提高运营效率： 它有助于识别和消除冗余或不相关的数据。这提高了数据处理和分析的效率，从而更快地获得洞察、提高生产力和更好的利润。
风险缓解： 数据分析可以帮助企业识别数据中的潜在风险和问题，例如合规违规或安全威胁。通过主动解决这些问题，企业可以降低风险并避免代价高昂的处罚或声誉受损。
节约成本： 通过提高数据质量和效率，数据分析可以显着节省成本。企业可以避免与低质量数据相关的成本，例如决策不准确、资源浪费和机会丧失。
合规保证： 数据分析可以帮助企业确保遵守行业法规和标准。通过解决合规问题，企业可以避免法律纠纷并维持其在市场上的信誉。
数据分析挑战
了解数据分析的挑战和局限性是确保数据分析方法有效性的关键。以下是一些数据质量挑战以及如何克服这些挑战：
可扩展性
当数据集随着时间的推移而增长并变得越来越复杂时，传统的数据分析技术可能不足以处理不断增长的数据量。如果不加以控制，这可能会使数据分析任务更加耗费资源和时间，最终延迟数据准备并扰乱及时分析。
组织可以通过实施并行处理来解决可扩展性问题。并行处理技术将分析任务分布在多个节点或处理器上。此措施提高了效率并显着减少了较大数据集的处理时间。
资源要求
数据分析可能需要大量的计算资源，例如内存、存储容量和处理能力。资源不足会造成性能瓶颈并减慢分析过程，从而影响生产力和效率。
组织可以通过以下方式优化资源分配来缓解瓶颈并提高生产力：
- 投资可扩展的基础设施，例如基于云的解决方案，以确保灵活性。
- 根据不断变化的工作负载需求实施动态资源分配。
复杂的数据结构
现代数据环境通常具有多种数据格式和结构。它们还包含大量的半结构化和非结构化数据。传统的数据分析技术对于分析此类复杂的数据结构可能不太有用，从而导致生成不准确或不完整的分析结果。
幸运的是，企业可以通过结合自然语言处理和机器学习算法等先进的分析技术来解决这个问题。这些现代技术可以识别非结构化和半结构化数据中的关系和模式，并有助于获得更准确的分析结果。
数据隐私与安全
访问和分析敏感信息（例如机密业务数据和个人身份信息）是数据分析的标准组成部分。在整个分析过程中维护数据隐私和安全至关重要，因为它有助于保护数据免遭数据泄露、未经授权的访问和违规行为。
组织可以通过将数据匿名和屏蔽技术集成到其分析方法中来解决数据隐私问题。这样做有助于进行有意义的分析，同时全面保护敏感信息。
数据分析的 5 个最佳实践
在执行数据分析时，组织遵循一些最佳实践以确保准确的结果和高效的分析：
- 定义明确的目标： 明确定义目标、目标和期望，以确保其符合业务需求和要求。
- 选择相关数据源： 根据相关数据源的重要性、相关性以及对决策过程的潜在影响来选择相关数据源。
- 建立数据质量指标： 定义适当的指标和验证规则，以根据业务需求和行业标准评估数据的质量和准确性。
- 记录数据分析结果： 记录并传达数据分析过程中的发现、建议和采取的行动，以促进理解、问责和合规性。
- 定期监控数据质量： 实施定期数据质量监控流程，以确保数据的一致性、准确性和合规性。
数据分析的应用
数据分析在各个领域和领域都有应用，包括：
数据集成 和 数据仓库: 数据分析有助于将多个数据集集成到集中式数据仓库中，确保数据源之间的准确性、一致性和兼容性。
数据迁移 和系统开发： 在将数据从一个系统迁移到另一个系统或开发新的软件系统之前，数据分析有助于识别潜在的数据问题、检测数据模式和结构、评估数据分布和模式以及了解数据依赖性和关系。
数据分析和商业智能： 通过了解数据的质量、结构和关系，数据分析使组织能够生成更准确的见解、做出数据驱动的决策并增强整体商业智能。
数据分析在数据治理和合规性中的作用
数据分析对于支持组织数据治理和合规性计划至关重要。数据治理包括确保数据资产的可用性、完整性和安全性的所有策略、流程和控制。相比之下，合规性涉及遵守管理数据处理和使用的监管要求和行业标准。
以下是数据分析有助于数据治理和合规性的五种方式：
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数据质量评估：
数据分析是确定数据资产质量的第一步。分析数据中的结构、内容和关系可以揭示任何可能损害数据完整性并影响合规性的不一致、不准确和异常情况。
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风险识别和缓解
数据分析使组织能够识别可能损害数据质量、隐私和安全的潜在风险因素。这可以帮助他们主动处理可能威胁合规性的问题，例如违规、数据泄露或不准确的报告。
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数据分类和标记
数据分析允许企业根据监管要求、敏感性和关键性对数据进行分类和标记。了解数据属性的性质和上下文可以简化相关数据分类策略和访问控制的应用。 这有助于组织遵守隐私法规，例如《加州消费者隐私法》(CCPA) 和《通用数据保护条例》(GDPR)。
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监控和审计
数据分析支持组织的持续监控和审计协议，以保持对数据治理政策和法规的遵守。创建数据资产的基线配置文件使企业能够一致地观察数据质量、完整性和使用模式。它还可以帮助他们发现可能需要进一步调查或采取纠正措施的偏差。
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文件和报告
数据分析结果通过检查数据资产的结构和内容，提供对数据资产元数据的有意义的见解。这些见解对于文档和报告计划非常重要。组织可以利用分析报告来证明其遵守监管要求、审计要求和内部治理政策。
总结
随着组织不断利用数据的力量来获得竞争优势，数据分析对于确保数据质量仍然至关重要。通过系统地检查和评估数据，组织可以确保数据的准确性、可靠性和合规性，从而做出更明智的决策和更好的业务成果。
为了确保使用高质量的数据进行分析，投资先进的技术至关重要 数据分析工具.
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Astera的拖放式可视化界面使业务用户能够检查和评估数据，从而根据需要进行必要的调整。所以， Astera 简化数据分析流程，提高数据准确性、可靠性和整体质量，从而提高运营效率和更好的业务成果。
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作者：
玛丽亚姆·安瓦尔
