Organização de dados em 6 passos simples

O processamento de dados está a tornar-se uma componente fundamental da indústria do marketing. Segundo as estatísticas, as receitas americanas do "processamento de dados e serviços conexos" ascenderão a 1.978 mil milhões de dólares até 2024. A Internet produz milhões de dados a cada segundo que passa. A utilização correcta desses dados pode beneficiar muito os empresários com uma visão de qualidade.

O processamento de dados está a tornar-se uma componente fundamental da indústria do marketing. Segundo as estatísticas, as receitas americanas do "processamento de dados e serviços conexos" ascenderão a 1.978 mil milhões de dólares até 2024. A Internet produz milhões de dados a cada segundo que passa. A utilização correcta desses dados pode beneficiar muito os empresários com uma visão de qualidade. Nem todos os dados em bruto podem ser submetidos ao processo de análise de dados. Têm de ser submetidos a alguns passos de pré-processamento para se encontrarem nos formatos desejados. Este artigo permite-lhe explorar melhor um desses processos, denominado "Data Wrangling".

Índice

• O que é o Data Wrangling?
• Benefícios da organização de dados
• Processamento de dados e extração de dados
• As etapas da recolha de dados
• Casos de utilização do processo de recolha de dados
• Serviço de recolha de dados por Proxyscrape
• Perguntas mais frequentes
• Reflexões finais

O que é o Data Wrangling?

O Data Wrangling é o processo de transformação de dados brutos em formatos normalizados, tornando-os elegíveis para o processo de análise. Este processo de tratamento de dados é também conhecido como processo de tratamento de dados (Data Munging). Normalmente, os cientistas de dados deparam-se com dados provenientes de várias fontes de dados. Estruturar os dados brutos num formato utilizável é o primeiro requisito antes de os submeter à fase de análise.

Benefícios da organização de dados

O Data Munging, ou o processo de Data Wrangling, simplifica as tarefas dos cientistas de dados de várias formas. Eis alguns desses benefícios.

Análise da qualidade

Os analistas de dados podem considerar mais fácil trabalhar com dados manipulados, uma vez que estes já se encontram num formato estruturado. Isto melhorará a qualidade e a autenticidade dos resultados, uma vez que os dados de entrada estão isentos de erros e de ruído.

Elevada usabilidade

Alguns dados inutilizáveis que permanecem durante muito tempo transformam-se em pântanos de dados. O processo de organização de dados garante que todos os dados recebidos são transformados em formatos utilizáveis, para que não permaneçam inutilizados em pântanos de dados. Isto aumenta a capacidade de utilização dos dados para várias vezes.

Elimina o risco

O Data Wrangling pode ajudar os utilizadores a lidar com valores nulos e dados confusos, mapeando dados de outras bases de dados. Assim, os utilizadores não correm riscos, uma vez que lhes são fornecidos dados adequados que podem ajudar a obter informações valiosas.

Eficiência de tempo

Os profissionais de dados não têm de perder muito tempo a lidar com o processo de limpeza e extração. O Data Wrangling apoia os utilizadores empresariais, fornecendo-lhes dados adequados que estão prontos para análise.

Objectivos claros

A recolha de dados de várias fontes e a sua integração dará aos analistas empresariais uma compreensão clara do seu público-alvo. Isto permitir-lhes-á saber onde o seu serviço funciona e o que o cliente exige. Com estes métodos exactos, mesmo os não profissionais de dados podem facilmente ter uma ideia clara do seu alvo.

Processamento de dados e extração de dados

Tanto o Data Wrangling como o Data Mining têm como objetivo obter informações comerciais valiosas a partir de dados brutos. No entanto, variam em algumas das suas funcionalidades, como se segue.

As etapas da recolha de dados

As etapas do Data Wrangling compreendem 6 processos de fluxo de dados necessários e sequenciais. Estas etapas decompõem os dados mais complexos e mapeiam-nos para um formato de dados adequado.

Descoberta

A descoberta de dados é o passo inicial do processo de tratamento de dados. Nesta etapa, a equipa de dados compreenderá os dados e descobrirá a abordagem adequada para os tratar. Esta é a fase de planeamento das outras fases. Com uma compreensão correcta dos dados, os cientistas de dados decidirão a ordem de execução, as operações a realizar e outros processos necessários para melhorar a qualidade dos dados.

Exemplo: Um analista de dados prefere analisar as contagens de visitantes de um sítio Web. Neste processo, ele percorre a base de dados de visitantes e verifica se existem valores em falta ou erros para tomar decisões sobre o modelo de execução.

Estruturação

Os dados não estruturados recolhidos de várias fontes não têm uma estrutura adequada. Os dados não estruturados consomem muita memória, o que acaba por reduzir a velocidade de processamento. Os dados não estruturados podem ser dados como imagens, vídeos ou código magnético. Esta fase de estruturação analisa todos os dados.

Exemplo: Os dados dos "visitantes do sítio Web" contêm detalhes do utilizador, como nome de utilizador, endereço IP, contagem de visitantes e imagem de perfil. Neste caso, a fase de estruturação mapeará os endereços IP com a localização correcta e converterá a imagem de perfil no formato necessário.

Limpeza

A limpeza de dados tem por objetivo melhorar a qualidade dos dados. Os dados em bruto podem conter erros ou dados de má qualidade que podem afetar a qualidade da análise dos dados. Preenchimento de valores nulos com zeros ou valores adequados mapeados a partir de outra base de dados. A limpeza também envolve a remoção de dados incorrectos e a correção de erros ou gralhas.

Exemplo: O conjunto de dados "visitantes do sítio Web" pode ter alguns valores anómalos. Considere-se que existe uma coluna que indica o "número de visitas de utilizadores únicos". A fase de limpeza de dados pode agrupar os valores desta coluna e encontrar o valor anómalo que varia anormalmente em relação a outros dados. Deste modo, os profissionais de marketing podem tratar os valores anómalos e limpar os dados.

Enriquecimento

Esta etapa de enriquecimento leva o seu processo de recolha de dados para a fase seguinte. O enriquecimento de dados é o processo de melhoria da qualidade através da adição de outros dados relevantes aos dados existentes.

Depois de os dados passarem as fases de estruturação e limpeza, entra em cena o enriquecimento dos dados. Os cientistas de dados decidem se a necessidade exige qualquer entrada adicional que possa ajudar os utilizadores no processo de análise de dados.

Exemplo: A base de dados de "visitantes do sítio Web" terá os dados dos visitantes. Os cientistas de dados podem considerar que alguns dados em excesso sobre o "desempenho do sítio Web" podem ajudar o processo de análise, pelo que os incluirão também. Agora, a contagem de visitantes e a taxa de desempenho ajudarão os analistas a descobrir quando e onde os seus planos funcionam.

Validação

A validação de dados ajuda os utilizadores a avaliar a consistência, fiabilidade, segurança e qualidade dos dados. Este processo de validação baseia-se em várias restrições que são executadas através de códigos de programação para garantir a correção dos dados processados.

Exemplo: Se os cientistas de dados estiverem a recolher informações sobre o endereço IP do visitante, podem criar restrições para decidir que tipo de valores são elegíveis para esta categoria. Ou seja, a coluna do endereço IP não pode ter valores de cadeia de caracteres.

Publicações

Quando os dados estiverem prontos para análise, os utilizadores organizarão os dados organizados numa base de dados ou em conjuntos de dados. Esta fase de publicação é responsável por fornecer dados de qualidade aos analistas. Os dados prontos para análise serão então sujeitos a um processo de análise e previsão para obter informações comerciais de qualidade.

Casos de utilização do processo de recolha de dados

Racionalização de dados - Esta ferramenta de organização de dados limpa e estrutura continuamente os dados brutos de entrada. Isto ajuda o processo de análise de dados, fornecendo-lhes dados actuais num formato normalizado.

Análise de dados de clientes - À medida que as ferramentas de processamento de dados recolhem dados de várias fontes, ficam a conhecer os utilizadores e as suas características com os dados recolhidos. Os profissionais de dados utilizam tecnologias de ciência de dados para criar um breve estudo sobre a análise do comportamento do cliente com estes dados recolhidos.

Finanças - O pessoal das finanças analisa os dados anteriores para desenvolver uma visão financeira dos planos. Neste caso, o Data Wrangling ajuda-os com dados visuais de várias fontes que são prontamente limpos e organizados para análise.

Visão unificada dos dados - O processo de organização de dados trabalha com dados brutos e conjuntos de dados complexos e estrutura-os para criar uma visão unificada. Este processo é responsável pela limpeza de dados e pelo processo de extração de dados, através dos quais se melhora a facilidade de utilização dos dados. Este processo reúne todos os dados em bruto utilizáveis numa única tabela ou relatório, facilitando a análise e a visualização.

Serviço de recolha de dados por Proxyscrape

O Proxies apoia a gestão e a análise de dados com as suas características únicas. Ao recolher dados de várias fontes, os utilizadores podem deparar-se com muitas restrições possíveis, como bloqueios de IP ou restrições geográficas. Proxyscrape O Proxies fornece proxies que são capazes de contornar esses bloqueios.

• A utilização de endereços proxy de conjuntos de proxy residenciais pode ser uma escolha mais sensata quando se recolhem dados de fontes variadas. As pessoas podem utilizar endereços IP de pools de proxy, para enviar cada pedido com um endereço IP único.
• Os proxies globais ajudam-nos a recolher dados de qualquer parte do mundo com um endereço IP adequado. Para recolher dados de um determinado país, o proxy fornecer-lhe-á um endereço IP desse país específico para eliminar as restrições geográficas.
• Os proxies de Proxyscrape são a interface de utilizador altamente intuitiva. Asseguram 100% de tempo de atividade e, por isso, trabalham 24 horas por dia para recolher os dados recentes e suportar o fluxo de dados.
• Proxyscrape oferece proxies residenciais, proxies para centros de dados e proxies dedicados de todos os protocolos de comunicação. Os responsáveis pela gestão de dados podem escolher o tipo adequado de acordo com as suas necessidades.

Perguntas mais frequentes

Perguntas frequentes:

Reflexões finais

A organização de dados pode parecer uma novidade para a maioria do público em geral. A organização de dados é um subconjunto de técnicas de extração de dados que pode utilizar para qualificar os dados brutos para fins analíticos. A execução sequencial correcta dos passos mencionados simplificará a complexidade da análise de dados. Pode recorrer a ferramentas ou soluções de Data Wrangling para automatizar o processo. Proxyscrape O sistema de análise de dados, com os seus proxies de anonimato, facilitará o sistema de recolha de dados.