Data Wrangling in 6 einfachen Schritten
Die Datenverarbeitung entwickelt sich zu einem wichtigen Bestandteil der Marketingbranche. Statistiken zufolge werden sich die Einnahmen aus der "Datenverarbeitung und damit verbundenen Dienstleistungen" in den USA bis 2024 auf 1.978 Milliarden Dollar belaufen. Das Internet produziert in jeder Sekunde Millionen von Daten. Die ordnungsgemäße Nutzung dieser Daten könnte den Geschäftsleuten einen hochwertigen Einblick verschaffen.
Die Datenverarbeitung entwickelt sich zu einem wichtigen Bestandteil der Marketingbranche. Statistiken zufolge werden sich die Einnahmen aus der "Datenverarbeitung und damit verbundenen Dienstleistungen" in den USA bis 2024 auf 1.978 Milliarden Dollar belaufen. Das Internet produziert in jeder Sekunde Millionen von Daten. Eine ordnungsgemäße Nutzung dieser Daten könnte Geschäftsleuten wertvolle Einblicke verschaffen. Nicht alle Rohdaten eignen sich für den Datenanalyseprozess. Sie müssen einige Vorverarbeitungsschritte durchlaufen, um die gewünschten Formate zu erreichen. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über einen solchen Prozess namens "Data Wrangling".
Inhaltsübersicht
- Was ist Data Wrangling?
- Vorteile von Data Wrangling
- Data Wrangling und Data Mining
- Die Schritte des Data Wrangling
- Anwendungsfälle des Data Wrangling Prozesses
- Data Wrangling Service von Proxyscrape
- Häufig gestellte Fragen
- Abschließende Überlegungen
Was ist Data Wrangling?
Data Wrangling ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in Standardformate, damit sie für den Analyseprozess geeignet sind. Dieser Data Wrangling-Prozess ist auch als Data Munging-Prozess bekannt. Normalerweise werden die Datenwissenschaftler mit Daten aus verschiedenen Datenquellen konfrontiert. Die Strukturierung der Rohdaten in ein brauchbares Format ist die erste Anforderung, bevor sie der Analysephase unterzogen werden.
Vorteile von Data Wrangling
Data Munging oder der Data Wrangling-Prozess vereinfacht die Aufgaben der Datenwissenschaftler auf verschiedene Weise. Hier sind einige dieser Vorteile.
Qualitätsanalyse
Für Datenanalysten ist es einfach, mit abgeglichenen Daten zu arbeiten, da sie bereits in einem strukturierten Format vorliegen. Dies verbessert die Qualität und Authentizität der Ergebnisse, da die Eingabedaten frei von Fehlern und Rauschen sind.
Hohe Benutzerfreundlichkeit
Einige unbrauchbare Daten, die so lange liegen bleiben, werden zu Datensümpfen. Der Data Wrangling-Prozess sorgt dafür, dass alle eingehenden Daten in brauchbare Formate umgewandelt werden, damit sie nicht ungenutzt in Datensümpfen verbleiben. Dies erhöht die Nutzbarkeit der Daten um ein Vielfaches.
Entfernt das Risiko
Data Wrangling kann den Benutzern bei der Handhabung von Nullwerten und unordentlichen Daten helfen, indem Daten aus anderen Datenbanken zugeordnet werden. So sind die Nutzer risikofrei, da sie mit korrekten Daten versorgt werden, aus denen sie wertvolle Erkenntnisse ableiten können.
Zeiteffizienz
Datenexperten müssen nicht viel Zeit mit dem Bereinigungs- und Mining-Prozess verbringen. Data Wrangling unterstützt Geschäftsanwender, indem es ihnen geeignete Daten zur Verfügung stellt, die für die Analyse bereit sind.
Klare Zielvorgaben
Durch das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Integration erhalten Unternehmensanalysten ein klares Bild von ihrer Zielgruppe. So wissen sie, wo ihr Dienst funktioniert und was der Kunde verlangt. Mit diesen genauen Methoden ist es auch für Nicht-Datenexperten ein Leichtes, eine klare Vorstellung von ihrer Zielgruppe zu bekommen.
Data Wrangling und Data Mining
Sowohl Data Wrangling als auch Data Mining dienen dazu, aus Rohdaten wertvolle Geschäftsinformationen zu gewinnen. Sie unterscheiden sich jedoch in einigen ihrer Funktionalitäten wie folgt.
| Datenwrangling | Data Mining |
|---|---|
| Teilbereich des Data Mining | Obermenge von Data Wrangling |
| Ein breit gefächertes Aufgabengebiet, zu dem auch die Bearbeitung von Daten gehört. | Ein spezifischer Satz von Datenumwandlungen, die Teil des Data Mining sind. |
| Data Wrangling aggregiert und transformiert Daten, um sie für die Datenanalyse zu qualifizieren. | Data Mining sammelt, verarbeitet und analysiert die Daten, um aus ihnen Muster zu finden. |
Die Schritte des Data Wrangling
Die Data Wrangling-Schritte umfassen 6 notwendige und sequentielle Datenflussprozesse. In diesen Schritten werden die komplexeren Daten aufgeschlüsselt und in ein geeignetes Datenformat übertragen.
Entdeckung
Die Datenermittlung ist der erste Schritt des Data Wrangling-Prozesses. In diesem Schritt macht sich das Datenteam ein Bild von den Daten und findet einen geeigneten Ansatz für deren Verarbeitung. Dies ist die Planungsphase für andere Phasen. Mit dem richtigen Verständnis der Daten entscheiden die Datenwissenschaftler über die Reihenfolge der Ausführung, die durchzuführenden Operationen und andere notwendige Prozesse zur Verbesserung der Datenqualität.
Beispiel: Ein Datenanalyst analysiert bevorzugt die Besucherzahlen einer Website. Dabei geht er die Besucherdatenbank durch und prüft, ob es fehlende Werte oder Fehler gibt, um Entscheidungen über das Ausführungsmodell zu treffen.
Strukturierung
Die aus verschiedenen Quellen gesammelten ungeordneten Daten haben keine richtige Struktur. Unstrukturierte Daten verbrauchen viel Speicherplatz, was die Verarbeitungsgeschwindigkeit verringert. Bei den unstrukturierten Daten kann es sich um Daten wie Bilder, Videos oder magnetische Codes handeln. In dieser Strukturierungsphase werden alle Daten analysiert.
Beispiel: Die Daten der "Website-Besucher" enthalten Nutzerdetails wie Benutzername, IP-Adresse, Besucherzahl und Profilbild. In diesem Fall werden in der Strukturierungsphase die IP-Adressen dem richtigen Ort zugeordnet und das Profilbild in das erforderliche Format konvertiert.
Reinigung
Die Datenbereinigung dient der Verbesserung der Datenqualität. Die Rohdaten können Fehler oder schlechte Daten enthalten, die die Qualität der Datenanalyse beeinträchtigen können. Füllen von Nullwerten mit Nullen oder geeigneten Werten, die aus einer anderen Datenbank übernommen wurden. Die Bereinigung umfasst auch das Entfernen schlechter Daten und die Korrektur von Fehlern oder Tippfehlern.
Beispiel: Der Datensatz "Website-Besucher" kann einige Ausreißer enthalten. Nehmen wir an, es gibt eine Spalte, die die "Anzahl der Besuche von einzelnen Nutzern" angibt. In der Datenbereinigungsphase können die Werte dieser Spalte geclustert und der Ausreißer gefunden werden, der ungewöhnlich von anderen Daten abweicht. Auf diese Weise können Vermarkter Ausreißer behandeln und die Daten bereinigen.
Bereichernde
Dieser Anreicherungsschritt bringt Ihren Data Wrangling-Prozess auf die nächste Stufe. Datenanreicherung ist der Prozess der Qualitätsverbesserung durch Hinzufügen anderer relevanter Daten zu den vorhandenen Daten.
Sobald die Daten die Strukturierungs- und Bereinigungsphase durchlaufen haben, kommt die Anreicherung der Daten ins Spiel. Datenwissenschaftler entscheiden, ob der Bedarf an zusätzlichen Daten besteht, die den Nutzern bei der Datenanalyse helfen könnten.
Beispiel: Die Datenbank "Website-Besucher" enthält die Daten der Besucher. Wenn die Datenwissenschaftler der Meinung sind, dass zusätzliche Angaben zur "Website-Performance" für den Analyseprozess hilfreich sein können, werden sie diese ebenfalls einbeziehen. Die Besucherzahl und die Leistungsrate helfen den Analysten, herauszufinden, wann und wo ihre Pläne funktionieren.
Validierung
Die Datenvalidierung hilft den Benutzern, die Konsistenz, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Qualität der Daten zu bewerten. Dieser Validierungsprozess basiert auf verschiedenen Einschränkungen, die durch Programmiercodes ausgeführt werden, um die Korrektheit der verarbeiteten Daten zu gewährleisten.
Beispiel: Wenn die Datenwissenschaftler Informationen über die IP-Adresse des Besuchers sammeln, können sie Beschränkungen aufstellen, um zu entscheiden, welche Art von Werten für diese Kategorie in Frage kommen. Das heißt, die Spalte IP-Adresse darf keine String-Werte enthalten.
Veröffentlichung
Sobald die Daten für die Analyse bereit sind, organisieren die Benutzer die geordneten Daten in einer Datenbank oder in Datensätzen. Diese Veröffentlichungsphase ist für die Bereitstellung von Qualitätsdaten an die Analysten verantwortlich. Die analysebereiten Daten werden dann einem Analyse- und Vorhersageprozess unterzogen, um hochwertige Geschäftseinblicke zu gewinnen.
Anwendungsfälle des Data Wrangling Prozesses
Data Streamlining - Dieses Data Wrangling Tool bereinigt und strukturiert kontinuierlich die eingehenden Rohdaten. Dies unterstützt den Datenanalyseprozess, indem es aktuelle Daten in einem standardisierten Format bereitstellt.
Kundendatenanalyse - Da Data Wrangling-Tools Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, erfahren sie anhand der gesammelten Daten mehr über die Nutzer und ihre Eigenschaften. Datenexperten nutzen Data-Science-Technologien, um mit diesen Daten eine kurze Studie zur Analyse des Kundenverhaltens zu erstellen.
Finanzen - Finanzfachleute analysieren die bisherigen Daten, um finanzielle Erkenntnisse für Pläne zu gewinnen. In diesem Fall hilft ihnen Data Wrangling mit visuellen Daten aus verschiedenen Quellen, die für die Analyse leicht zu bereinigen und zu ordnen sind.
Einheitliche Sicht auf Daten - Der Data Wrangling-Prozess bearbeitet Rohdaten und komplexe Datensätze und strukturiert sie, um eine einheitliche Sicht zu schaffen. Dieser Prozess ist verantwortlich für die Datenbereinigung und das Data Mining, durch die die Nutzbarkeit der Daten verbessert wird. Dadurch werden alle Rohdaten in einer einzigen Tabelle oder einem Bericht zusammengefasst, was die Analyse und Visualisierung erleichtert.
Data Wrangling Service von Proxyscrape
Proxies unterstützt das Datenmanagement und die Datenanalyse mit seinen einzigartigen Funktionen. Beim Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen können Nutzer auf viele mögliche Beschränkungen stoßen, wie IP-Sperren oder geografische Beschränkungen. Proxyscrape Proxies stellt Proxys zur Verfügung, mit denen diese Sperren umgangen werden können.
- Die Verwendung von Proxy-Adressen aus privaten Proxy-Pools kann eine klügere Wahl sein, wenn Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden. Man kann IP-Adressen aus Proxy-Pools verwenden, um jede Anfrage mit einer eindeutigen IP-Adresse zu senden.
- Die globalen Proxys helfen ihnen, Daten aus jedem Teil der Welt mit einer geeigneten IP-Adresse zu sammeln. Um Daten aus einem bestimmten Land zu sammeln, stellt der Proxy Ihnen eine IP-Adresse dieses spezifischen Landes zur Verfügung, um die geografischen Einschränkungen zu beseitigen.
- Die Proxies von Proxyscrape sind die höchst intuitive Benutzeroberfläche. Sie gewährleisten eine 100%ige Betriebszeit und arbeiten daher rund um die Uhr, um die aktuellen Daten zu verarbeiten und das Datenstreaming zu unterstützen.
- Proxyscrape bietet Proxys für Privatanwender, Proxys für Rechenzentren und dedizierte Proxys für alle Kommunikationsprotokolle. Datenkraken können je nach ihren Anforderungen den passenden Typ wählen.
Häufig gestellte Fragen
FAQs:
1. Was ist Data Wrangling?
2. Was sind die Schritte beim Data Wrangling?
3. Wie können Proxys bei der Datenverarbeitung helfen?
4. Unterscheidet sich Data Mining von Data Wrangling?
5. Welche Werkzeuge sind für das Data Wrangling erforderlich?
Abschließende Überlegungen
Data Wrangling mag für die meisten Zuhörer neu klingen. Data Wrangling ist eine Untergruppe der Data-Mining-Techniken, die Sie verwenden können, um die Rohdaten für Analysezwecke zu qualifizieren. Die korrekte Abfolge der genannten Schritte vereinfacht die Komplexität der Datenanalyse. Sie können die Unterstützung von Data Wrangling-Tools oder -Lösungen in Anspruch nehmen, um den Prozess zu automatisieren. Proxyscrape Das Data Wrangling System wird mit seinen Anonymitäts-Proxies das Data Wrangling System erleichtern.