La manipolazione dei dati può essere utilizzata in vari modi nella scienza dei dati. I dati devono essere organizzati per essere letti dalle macchine. D’altra parte, bisogna insegnare all’uomo come utilizzarlo. È più importante che mai, dato che la quantità di dati consumati e archiviati cresce in modo esponenziale.
Ogni settore ha un impatto diretto sul funzionamento delle organizzazioni grazie alla conoscenza. I dati strutturati, ovvero quelli a cui i computer possono solo accedere, devono seguire uno schema per funzionare correttamente.
Gli esseri umani devono ripulire e mappare i dati dopo che sono stati elaborati e modificati per fornire informazioni preziose. Con l’aumento della quantità di dati utilizzati ed elaborati, aumenta anche la loro importanza.
In questo blog scopriremo cos’è, come funziona e i diversi modi per manipolare i dati.
Che cos’è la manipolazione dei dati?
La manipolazione dei dati è il processo di organizzazione dei dati per renderli più comprensibili. Qualsiasi tipo di dati può essere ordinato in ordine alfabetico per facilitarne la comprensione. Informazioni non organizzate sui dipendenti possono rendere difficile la ricerca di una persona specifica all’interno di un’azienda.
Tutte le informazioni sui dipendenti possono essere ordinate in ordine alfabetico, per facilitare l’accesso alle informazioni sui singoli dipendenti. Questo permette ai proprietari di siti web di tracciare il traffico e i siti più popolari, e i log dei server web spesso lo utilizzano.
Gli utenti della contabilità utilizzano questa tecnica per organizzare i dati al fine di determinare i costi di produzione, le future responsabilità fiscali, le tendenze dei prezzi, ecc. Aiuta i previsori del mercato azionario a stimare la performance futura dei titoli. Può anche essere utilizzato per mostrare in modo più realistico le informazioni sui siti web, il codice del software o la formattazione dei dati.
I programmi informatici, le pagine Web o la formattazione dei dati determinata dall’utente possono manipolare i dati e presentarli all’utente in modo più comprensibile.
Come usare la manipolazione dei dati in modo efficace
Il processo di manipolazione dei dati finanziari prevede la pulizia, la trasformazione e l’analisi delle informazioni numeriche relative alle finanze di un individuo o di un’organizzazione per ottenere approfondimenti e prendere decisioni informate. Per eseguire la manipolazione dei dati in modo efficace, seguite i seguenti passaggi chiave:
- Comprendere i dati: Iniziate a comprendere a fondo il vostro set di dati, compresa la sua struttura, le variabili e le eventuali limitazioni o distorsioni.
- Pulizia dei dati: Pulire e preelaborare i dati per rimuovere incongruenze, valori mancanti e valori erratici. Ciò garantisce che i dati esistenti siano affidabili e pronti per l’analisi.
- Trasformazione dei dati: Trasformare i dati come necessario, ad esempio codificando le variabili categoriche, normalizzando i valori numerici e creando nuove caratteristiche per estrarre informazioni significative.
- Filtraggio e selezione: Scegliere sottoinsiemi rilevanti dell’elaborazione dei dati per analisi specifiche. Questo può comportare la selezione di righe, colonne o periodi specifici.
- Aggregazione e riepilogo: Aggregare e sintetizzare i dati per estrarre informazioni utili. Le tecniche più comuni comprendono le operazioni di raggruppamento, l’aggregazione delle statistiche e la creazione di tabelle o visualizzazioni di riepilogo.
- Ingegneria delle caratteristiche: Creare nuove caratteristiche o variabili che possano migliorare il potere predittivo dei modelli. L’ingegneria delle caratteristiche implica una profonda comprensione del dominio.
- Visualizzazione dei dati: Visualizzare i dati per identificare tendenze, modelli e anomalie. Le visualizzazioni aiutano a comunicare i risultati e a prendere decisioni informate.
- Modellazione: Se l’obiettivo è la modellazione predittiva, selezionare gli algoritmi appropriati e addestrare i modelli utilizzando i dati manipolati. Assicurarsi di utilizzare metriche di valutazione adeguate per valutare le prestazioni del modello.
- Iterazione: La manipolazione dei dati è spesso un processo iterativo. Analizzate i risultati, perfezionate le manipolazioni dei dati e ripetete il processo se necessario per raggiungere i vostri obiettivi.
- Documentazione: Documentate tutti gli scopi delle fasi di manipolazione dei dati, che sono fondamentali per la riproducibilità e la collaborazione.
- Test e convalida: Testate e convalidate regolarmente le manipolazioni e le analisi dei dati per garantire risultati coerenti e affidabili.
- Considerazioni etiche: Quando si trattano e si manipolano i dati, bisogna considerare la privacy, i pregiudizi e le preoccupazioni etiche.
Tecniche di manipolazione dei dati
L’analisi dei dati potrebbe essere difficile se non si sa come manipolarli. È possibile utilizzare tutti questi metodi per comprendere meglio i dati o il loro funzionamento, dall’apprendimento di vari tipi di visualizzazione alla ricerca di valori anomali. Semplificate le cose per voi stessi e per gli altri utilizzando questi semplici consigli.
Gli approcci a più fasi per una manipolazione efficace dei dati possono avere successo. Se volete manipolare i dati, ecco alcune tecniche standard:
1. Raccogliere dati da diverse fonti e archiviarli in un database.
La creazione di un database contenente dati e informazioni provenienti da diverse fonti è il primo passo tecnologico. Può trattarsi di una collezione costruita da voi o di un programma automatico che utilizzate. Per creare un database si possono usare programmi come Microsoft Excel, Google Analytics e Data Studio, se si vuole farlo da soli.
2. Organizzare e purificare i dati.
Un’altra fase tecnica frequente è la strutturazione e la pulizia dei contenuti dei dati per garantirne l’accuratezza e l’organizzazione. Questa procedura può essere completata se si utilizza un software automatico. Ciò potrebbe comportare la garanzia che tutti i dati analitici e i dati siano collegati secondo schemi strutturati.
3. Combinare i dati ed eliminare le ridondanze.
La fase tecnica successiva consiste normalmente nell’integrare i dati per cercare le ridondanze una volta ordinati nel database. Questo può aiutare a organizzare il database eliminando i dati che si sovrappongono. Questo potrebbe anche significare l’utilizzo di una formula per combinare i dati e creare dati specialistici completi per soddisfare le richieste aziendali.
5. Utilizzare l’analisi dei dati per scoprire informazioni importanti.
L’ultima fase tecnica prevede di solito lo studio dei risultati completi dei dati per identificare le informazioni utili. I modelli di acquisto dei consumatori, gli approfondimenti sui profitti e l’interazione digitale con il marchio sono esempi di informazioni utili. La quantità di informazioni utili trovate e analizzate da un’azienda può variare a seconda delle sue esigenze.
Strumenti di manipolazione dei dati
La modifica e la gestione dei dati sono possibili grazie all’utilizzo di strumenti di manipolazione dei dati. Di conseguenza, le raccolte di dati favoriscono l’ordine e sono di facile lettura e accesso. Gli strumenti consentono di identificare con precisione modelli e tendenze nei dati, facilitando l’individuazione di dati discreti o altrimenti invisibili.
Parlare di manipolazione dei dati non significa parlare di altre tecniche di trasformazione dei dati. Gli strumenti di manipolazione dei dati consentono di ordinare, riorganizzare e spostare i dati senza apportare modifiche essenziali. I dati vengono adattati a seconda delle esigenze, sia che si tratti di un campionamento di informazioni o dell’alimentazione e dell’addestramento di un nuovo modello di analisi.
Gli strumenti di manipolazione dei dati mirano a modificare le relazioni tra gli elementi dei dati e non i dati stessi. L’analisi di regressione e la manipolazione delle stringhe sono alcune delle operazioni eseguite con questi strumenti, dal filtraggio di righe e colonne alla classificazione.
Sono disponibili diversi strumenti di manipolazione dei dati che rispondono a varie esigenze di analisi e trasformazione dei dati. Ecco alcuni strumenti ampiamente utilizzati:
- Microsoft Excel: Uno strumento versatile per la manipolazione e l’analisi di base dei dati.
- Python: La libreria Pandas di Python è molto diffusa per la manipolazione dei dati e offre potenti strutture e strumenti.
- R: R è un linguaggio di programmazione statistica con pacchetti come dplyr e tidyr che eccellono nella manipolazione dei dati.
- SQL: Structured Query Language gestisce e manipola i dati nei database relazionali.
- OpenRefine: Uno strumento per la pulizia e la trasformazione di dati disordinati, utile per la pulizia dei dati.
- Apache Spark: Un framework per l’elaborazione dei dati che supporta la manipolazione dei dati per grandi insiemi di dati.
- Tableau Prep: Uno strumento di preparazione dei dati per pulire, modellare e arricchire i dati prima dell’analisi in Tableau.
- Trifacta: una piattaforma di facile utilizzo per la gestione, la pulizia e la preparazione dei dati per l’analisi.
- Alteryx: una piattaforma di data blending e advanced analytics per la preparazione e la manipolazione dei dati.
- Knime: Una piattaforma open-source per l’analisi, la reportistica e l’integrazione dei dati.
- Excel Power Query: Un componente aggiuntivo di Excel per la trasformazione e l’interrogazione avanzata dei dati.
- Quaderni Jupyter: Popolare per l’analisi dei dati in Python, supporta il codice e gli elementi di testo ricco per documentare i processi di manipolazione dei dati.
I vantaggi della manipolazione dei dati
La manipolazione dei dati migliora lo sviluppo dell’azienda e dell’organizzazione. Aiuta a organizzare i dati primari in modo strutturato, il che è fondamentale per migliorare l’efficienza, identificare le tendenze, ridurre le spese, studiare il comportamento dei clienti, ecc. Di seguito sono riportati alcuni vantaggi dei dati che vengono manipolati.
- Coerenza nel design: Aiuta i professionisti a comprendere le informazioni aziendali organizzando i dati in modo univoco. Il DML (Data Manipulation Language) organizza e rende visibili i dati non strutturati provenienti da più fonti.
- Esame del passato: Questa manipolazione dei dati vi aiuta a fare le scelte migliori, offrendo un accesso semplice ai dati dei progetti passati. Può aiutare a definire le dimensioni del team, il budget e le scadenze.
- Costruire l’efficienza: È efficiente nell’ottenere dati ordinati o informazioni preziose. Potreste non accorgervi che i risultati sono in conflitto o duplicati; le misurazioni hanno un’influenza minore o maggiore sulla significatività dei dati. Il DML offre il vantaggio di separare e riconoscere rapidamente i fatti chiave.
Comprende telefonate di telemarketing, annunci pubblicitari personalizzati su siti web ed e-mail. Aiuta ad estrarre le informazioni online. Quando fornite il vostro indirizzo e-mail e accettate i termini e le condizioni di un sito web, questo terrà traccia della vostra attività e creerà informazioni pertinenti per voi.
Conclusione
La manipolazione dei dati può essere utilizzata nella scienza dei dati in vari modi. Viene utilizzato per rendere i dati più comprensibili o più strutturati. I dati vengono utilizzati al meglio quando possono essere manipolati per il marketing, le vendite, la contabilità e l’assistenza ai clienti. Una corretta analisi dei dati comporta la riorganizzazione, l’ordinamento, la modifica e lo spostamento dei dati.
Infine, la manipolazione dei dati aiuta le organizzazioni e le persone a rendere i loro dati più utilizzabili. Per farlo, si possono seguire queste tecniche.
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