作为 Netguru 的商业智能专家，我经常遇到尚未准备好用于分析的数据。当这种情况发生时，我必须重新整理数据以提高其质量，并确保使用这些数据创建的所有仪表板都能呈现有意义的见解。为此，我首先准备数据。
数据准备过程是什么？
数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清理和转换的过程。它通常包括清理、合并不同的数据源、转换和聚合数据。
这个过程可能很耗时。然而，您通过这一步骤获得的结果对于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？
原始数据往往是不规则和杂乱的。为了使您的数据具有价值，您需要删除错误，以便您的可视化显示真正的见解。通过过滤和聚合，您可以优化数据集，以确保您的仪表板更高效。
在分析前没有准备好数据，很多问题都可能发生。例如，你可能在一个类别中结束时有几个具有相同意义的名称，例如 “杂货，” “Grocery，” “Grocery。” 另一个例子可能是列中使用的不同度量单位。当你将其汇总时，你会在你的仪表板上显示错误的价值。
清理数据消除了这些风险，确保了数据的一致性。
数据准备5步法
确定你需要用于可视化的数据。 首先，你必须确保你知道你需要什么数据来构建有洞察力和有价值的数据可视化。
确保你有访问所需数据的权限。 下一步是确保你有访问之前确定的包含数据的所有数据库和文件的权限。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。
检查数据质量和清理数据。 进一步来说，你必须识别你数据中的所有问题——空值、重复值、字段错误。下一步是修复这些问题，可以通过以下方法实现
- 处理缺失值；
- 过滤异常值和异常值；
- 将数据转换为常见格式；
- 将字段更改为一致的数据类型；
转换数据。 在清理数据后，你可以使用合并（连接）和追加（并集）等操作对其进行转换。此外，重塑和数据聚合有助于你根据最相关的字段总结数据。
加载数据。 最后，你将拥有构建正确可视化的高质量数据。然后需要将其加载到所选BI工具易于访问的位置。