作为 Netguru 的 BI 专家，我经常遇到数据未准备好用于分析的情况。当这种情况发生时，我必须重新排列数据以提高其质量，并确保使用这些数据创建的所有仪表板都呈现有意义的见解。为了实现这一目标，我首先准备数据。
什么是数据准备过程？
数据准备是在处理和分析之前清理和转换原始数据的过程。它通常包括清理、合并不同的数据源、转换和聚合数据。
这可能很耗时。但是，您在此步骤中获得的成果对于稍后从商业智能分析中获得最大价值至关重要。
为什么数据准备很重要？
原始数据往往是非结构化且混乱的。为了使您的数据带来价值，您需要消除错误，以便您的可视化显示真实的见解。您可以通过过滤和聚合数据集来优化数据集，以确保仪表板更有效。
如果您在分析之前不准备数据，可能会出现很多问题。例如，您最终可能会在一个类别中得到几个名称，它们具有相同的含义，例如，“Groceries,” “Grocery,” “Grocery.” 另一个例子可能是在一列中使用了不同的度量单位。当您将其加起来时，您的仪表板上会显示错误的值。
清理数据消除了这些风险，确保了数据的一致性。
数据准备的 5 个步骤
确定您的可视化需要哪些数据。 首先，您必须确保您知道构建有洞察力和有价值的可视化需要哪些数据。
确保您有权访问所需的数据。 下一步是确保您有权访问包含您之前识别的数据的所有数据库和文件。必须采取适当的安全措施以防止任何数据泄露和未经授权的访问。
检查数据质量并清理数据。 更进一步，您必须识别数据中的所有问题 — 空值、重复项、字段错误。下一步是修复它们，这可以通过以下方式实现
- 处理缺失值；
- 过滤异常值和异常情况；
- 将数据转换为通用格式；
- 将字段更改为一致的数据类型；
转换数据。 清理数据后，您可以使用合并（连接）和追加（联合）等操作对其进行转换。此外，重塑和数据聚合可帮助您根据最相关的字段汇总数据。
加载数据。 最后，您最终得到构建正确可视化所需的高质量数据。然后需要将其加载到所选 BI 工具易于访问的目标位置。