La manipulation des données peut être utilisée de plusieurs manières dans le cadre de la science des données. Les données doivent être organisées pour être lues par des machines. D’autre part, il faut apprendre aux humains à l’utiliser. Elle est plus importante que jamais car la quantité de données consommées et stockées croît de manière exponentielle.
Chaque secteur a un impact direct sur le fonctionnement des organisations en raison de la connaissance. Les données structurées, c’est-à-dire les données auxquelles les ordinateurs ne peuvent qu’accéder, doivent suivre un modèle pour fonctionner correctement. Les humains doivent nettoyer et cartographier les données après qu’elles ont été traitées et modifiées pour fournir des informations utiles. L’importance des données augmente avec la quantité de données utilisées et traitées.
Dans ce blog, nous verrons ce que c’est, comment cela fonctionne et les différentes façons de manipuler les données.
Qu’est-ce que la manipulation de données ?
La manipulation des données est le processus d’organisation des données pour les rendre plus compréhensibles. Tout type de données peut être trié par ordre alphabétique pour faciliter la compréhension. Le manque d’organisation des informations sur les employés peut rendre difficile la recherche d’une personne spécifique au sein d’une entreprise. Toutes les informations relatives aux employés peuvent être classées par ordre alphabétique, ce qui facilite l’accès aux informations relatives à chaque employé. Cela permet aux propriétaires de sites web de suivre le trafic et les sites les plus populaires, et les journaux des serveurs web l’utilisent souvent.
Les comptables utilisent cette technique pour organiser les données afin de déterminer les coûts de production, les obligations fiscales futures, les tendances en matière de prix, etc. Il aide les prévisionnistes des marchés boursiers à estimer les performances futures des actions. Il peut également être utilisé pour afficher des informations de manière plus réaliste sur les sites web, le code des logiciels ou le formatage des données.
Les programmes informatiques, les pages web ou le formatage des données déterminé par l’utilisateur peuvent manipuler les données et les présenter à l’utilisateur d’une manière plus compréhensible.
Les avantages de la manipulation des données
La manipulation des données améliore le développement des entreprises et des organisations. Il permet d’organiser les données primaires de manière structurée, ce qui est essentiel pour améliorer l’efficacité, identifier les tendances, réduire les dépenses, étudier le comportement des clients, etc. Voici quelques avantages des données manipulées.
- Cohérence dans la conception : Il aide les candidats à saisir les informations commerciales en organisant les données de manière unique. Le DML (Data Manipulation Language) permet d’organiser et de rendre visibles des données non structurées provenant de sources multiples.
- Réexamen du passé : Cette manipulation des données vous aide à faire les meilleurs choix en vous offrant un accès simple aux données des projets antérieurs. Il peut aider à déterminer la taille de l’équipe, le budget et les délais.
- Construire l’efficacité : Il s’agit d’une méthode efficace pour obtenir des données commandées ou des informations précieuses.. Vous ne vous rendez peut-être pas compte que les résultats sont contradictoires ou qu’ils se répètent ; que les données soient significatives ou non, les mesures ont une influence plus ou moins grande. DML vous donne l’avantage de séparer et de reconnaître rapidement les faits essentiels.
Il s’agit notamment d’appels de télémarketing, de publicités personnalisées sur des sites web et de courriers électroniques. Il facilite l’extraction d’informations en ligne. Lorsque vous fournissez votre adresse électronique et acceptez les conditions générales d’un site web, celui-ci suit votre activité et crée des informations pertinentes pour vous.
Techniques de manipulation des données
L’analyse des données peut s’avérer difficile si vous ne savez pas comment manipuler les données. Pour mieux comprendre vos données ou leur fonctionnement, vous pouvez utiliser l’une ou l’autre de ces méthodes, depuis l’apprentissage des différents types de visualisation jusqu’à la recherche de valeurs aberrantes. Facilitez-vous la vie et celle des autres en utilisant ces conseils simples.
Les approches en plusieurs étapes de la manipulation des données peuvent s’avérer très efficaces. Si vous souhaitez manipuler des données, voici quelques techniques standard :
Rassembler des données provenant de plusieurs sources et les stocker dans une base de données.
La création d’une base de données contenant des données et des informations provenant de nombreuses sources est généralement la première étape technologique. Il peut s’agir d’une collection que vous constituez ou d’un programme automatisé que vous utilisez. Vous pouvez utiliser des programmes tels que Microsoft Excel, Google Analytics et Data Studio pour créer une base de données si vous souhaitez le faire vous-même.
Organiser et purifier les données.
Une autre étape technique fréquente consiste à structurer et à nettoyer le contenu des données pour en garantir l’exactitude et l’organisation. Cette procédure peut être effectuée pour vous si vous utilisez un logiciel automatisé. Il peut s’agir de veiller à ce que toutes les analyses et données soient reliées entre elles selon des modèles structurés.
Combiner les données et éliminer les redondances.
L’étape technique suivante consiste normalement à intégrer vos données pour rechercher les redondances une fois que vous les avez triées dans la base de données. Cela peut vous aider à organiser votre base de données en supprimant les données qui se chevauchent. Cela peut également signifier l’utilisation d’une formule pour combiner les données afin de créer des données spécialisées complètes pour répondre aux demandes de l’entreprise.
Utiliser l’analyse des données pour découvrir des informations importantes.
La dernière étape technique consiste généralement à étudier l’ensemble des résultats des données afin d’identifier les informations utiles. Les habitudes d’achat des consommateurs, la connaissance des bénéfices et l’interaction avec la marque numérique sont des exemples d’informations utiles. La quantité d’informations utiles trouvées et analysées par une entreprise peut varier en fonction de ses besoins.
Outils de manipulation de données
La modification et la manipulation des données sont possibles grâce à l’utilisation d’outils de manipulation des données. Par conséquent, les collections de données favorisent l’ordre et sont faciles à lire et à consulter. Les outils permettent d’identifier avec précision des modèles et des tendances dans les données, ce qui facilite la recherche de données discrètes ou autrement invisibles.
La manipulation des données n’est pas la même chose que les autres techniques de transformation des données. Les outils de manipulation des données permettent d’ordonner, de réorganiser et de déplacer les données sans apporter de modifications essentielles. Les données sont adaptées en fonction des besoins, qu’il s’agisse de l’échantillonnage d’informations ou de l’alimentation et de la formation d’un nouveau modèle d’analyse.
Les outils de manipulation des données visent à modifier la relation entre les éléments de données et non entre les données elles-mêmes. Le filtrage des lignes et des colonnes, la classification, l’analyse de régression et la manipulation des chaînes de caractères sont quelques-unes des opérations effectuées à l’aide de ces outils.
Conclusion
La manipulation des données peut être utilisée de différentes manières dans le cadre de la science des données. Elle est utilisée pour rendre les données plus compréhensibles ou plus structurées. Les données sont mieux utilisées lorsqu’elles peuvent être manipulées à des fins de marketing, de vente, de comptabilité et d’assistance à la clientèle. Une bonne analyse des données implique de réorganiser, trier, modifier et déplacer les données.
Enfin, nous pouvons dire que la manipulation des données aide les organisations et les personnes à rendre leurs données plus utilisables. Pour ce faire, les techniques suivantes peuvent être suivies.
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