美国莱斯大学数据处理作业技巧

数据的世界是深刻的，复杂的，并且一直在扩大。很容易理解为什么首先拥有正确的数据可以在业务中产生所有的差异。商业用户依赖数据和信息来做出几乎所有的商业决策。

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一、数据整理的好处

1.数据整理有助于消除数据的有用性，因为它将数据转换为适合终端系统的格式。

2.它有助于在一个内置的用户界面内快速建立数据流，并使数据流过程自动化。

3.整合各种类型的信息及其资源。

4.帮助用户轻松处理非常大的数据量，轻松分享数据流技术。

二、数据处理的重要性

1.原始数据。让原始数据发挥作用。准确的整理数据保证了高质量的数据被输入到下游的分析中。

2.位置。把来自不同来源的所有数据集中到一个地方，以便于使用。

3.清理。它是检测和纠正表中不准确的记录的过程。将数据从噪音或缺失的元素中清理出来。

4.阶段。数据整理作为数据挖掘的准备阶段，包括收集和理解数据。

5.拼凑。拼凑是一个术语，用于描述通过机器组装碎片的行为。根据所需的格式拼凑原始数据，并理解数据的业务背景。

三、为什么有必要进行数据整理?

1.基于分析的表。它用于机器学习。表中的每一行都显示了一个独特的实体，列中包含了该组织在特定时间点的信息：它的分配和它与其他实体的关系。

2.去规范化的交易。交易信息用于管理业务操作，如某一订单中的物品，包括完整的订单和详细的产品信息。

3.时间序列(Time-series)。一个或多个关于一个特定实体在一段时间内的属性。对于标准的时间序列分析，观察必须分为两个一致的时间增长。通常情况下，实体和它的趋势属性会随着时间的推移而聚集在一起。

4.文件库。一个一致的文档语料库，一般是文本，用于文本挖掘的分析。

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