درک Data Manipulation Tools و اهمیت آنها

درک Data Manipulation Tools و اهمیت آنها

تصمیم گیری تجاری گرفته تا عملیات روزمره، همه چیز به داده ها بستگی دارد. هیچ‌کدام از اینها بدون تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید امکان‌پذیر نیست، به‌ویژه زمانی که حجم زیادی از داده‌ها و منابع متفاوت درگیر هستند. اینجاست که ابزارهای دستکاری داده ها وارد عمل می شوند.

این داده‌ها را به فرمت مورد نیاز ترجمه می‌کند تا بتوان آن‌ها را به راحتی تمیز کرد و برای استخراج بینش نقشه‌برداری کرد. این وبلاگ مفهوم دستکاری داده ها را با جزئیات نشان می دهد و ضرورت ابزارهای دستکاری داده برای مشاغل را بیشتر بررسی می کند. ما همچنین نکات و مراحلی را برای کمک به شما در ساده سازی فرآیند دستکاری داده ها به اشتراک خواهیم گذاشت.

 

Data Manipulation چیست؟

Data Manipulation فرآیند تغییر یا تغییر داده ها به منظور خوانایی و سازماندهی بیشتر است. به عنوان مثال، می توانید داده ها را بر اساس حروف الفبا مرتب کنید تا روند یافتن اطلاعات مفید را تسریع کنید.

نمونه دیگری از Data Manipulation  مدیریت وب سایت است. صاحبان وب‌سایت‌ها می‌توانند از گزارش‌های وب سرور برای یافتن پربازدیدترین صفحات وب، منابع ترافیک و موارد دیگر استفاده کنند. به طور مشابه، کارگزاران سهام از دستکاری داده ها برای پیش بینی روند بازار سهام استفاده می کنند.

 

برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau کلیک کنید

 

چرا از Data Manipulation استفاده کنیم؟

کسب و کارها از داده ها برای پیش بینی روندها، درک رفتار مشتری، افزایش بهره وری، کاهش هزینه ها و غیره از طریق دستکاری داده ها استفاده می کنند. سایر مزایای اضافی عبارتند از:

1. سازگاری قالب: داده هایی که به شیوه ای یکپارچه و منظم سازماندهی شده اند به کاربران تجاری کمک می کند تا تصمیمات بهتری بگیرند.
2. بررسی اجمالی تاریخی: دسترسی سریع به داده های پروژه های قبلی می تواند به سازمان کمک کند تا در مورد پیش بینی مهلت، بهره وری تیم، تخصیص بودجه و غیره تصمیم گیری کند.
3. بهره وری بهبود یافته: با داشتن داده های سازمان یافته تر، یک کسب و کار می تواند متغیرهای خارجی را برای کمک به کارایی کلی کسب و کار منزوی و حتی کاهش دهد.

 

زبان Data Manipulation

از طریق زبان دستکاری داده ها یا DML می توان داده ها را سازماندهی یا خواناتر کرد. این یک زبان برنامه نویسی کامپیوتری است که برای درج، حذف و به روز رسانی داده ها در پایگاه داده استفاده می شود.

پاکسازی و نقشه برداری داده ها را برای تجزیه و تحلیل بیشتر آسان می کند. یک زبان رایج برای دستکاری داده ها، زبان پرس و جو ساخت یافته (SQL) است که برای به روز رسانی و بازیابی داده ها در یک پایگاه داده رابطه ای با استفاده از دستورات Insert، Select و Update استفاده می شود.

 

ابزارهای Data Manipulation چیست؟

ابزارهای دستکاری داده به شما این امکان را می دهد که داده ها را تغییر دهید تا خواندن یا سازماندهی آنها آسان تر شود. این ابزارها به شناسایی الگوهایی در داده‌های شما کمک می‌کنند که در غیر این صورت ممکن است واضح نباشند.

به عنوان مثال، می توانید با استفاده از ابزار دستکاری داده ها، یک گزارش داده را به ترتیب حروف الفبا ترتیب دهید تا ورودی های گسسته راحت تر پیدا شوند.مردم اغلب دستکاری داده ها را با ETL و سایر تکنیک های تبدیل اشتباه می گیرند.

با این حال، دستکاری داده ها شامل مرتب سازی، مرتب سازی مجدد، و جابجایی داده ها بدون تغییر اساسی است. این شامل عملیات برای تطبیق داده ها به شکلی است که برای نمایش اطلاعات یا تغذیه و آموزش یک مدل تحلیلی مورد نیاز است.

هدف کلیدی دستکاری داده ها تغییر رابطه (منطقی یا فیزیکی) است که یک مورد داده با دیگری دارد، نه خود داده. عملیات متداول مورد استفاده برای دستکاری داده ها شامل فیلتر سطر و ستون، تجمیع، پیوستن و الحاق، دستکاری رشته، طبقه بندی، رگرسیون و فرمول های ریاضی است. از سوی دیگر، ETL هدف متفاوتی را دنبال می کند.

این شامل استخراج داده ها از سیستم منبع و سازگار کردن آن با سیستم مقصد قبل از نوشتن در آن است.

 

 

چرا به ابزارهای Data Manipulation  نیاز دارید؟

دستکاری داده ها یک کار حیاتی در بهینه سازی فرآیند است. این داده ها را به شکل قابل استفاده تبدیل می کند که می تواند بیشتر برای ایجاد بینش مانند تجزیه و تحلیل داده های مالی، رفتار مشتری و انجام تجزیه و تحلیل روند استفاده شود.

ابزارهای دستکاری داده ها به طور گسترده در طول یکپارچه سازی برای سازگار کردن داده ها با سیستم هدف استفاده می شود.

به عنوان مثال، کاربران مرتبط با حسابداری اغلب داده های خام به دست آمده از فروشندگان و بازاریابی را برای درک قیمت محصول، روند فروش یا الزامات مالیاتی احتمالی دستکاری می کنند.

به طور مشابه، کارشناسان بازار سهام می‌توانند از مجموعه داده‌ها برای پیش‌بینی روند بازار استفاده کنند که به آنها امکان می‌دهد سبد سرمایه‌گذاری خود را بر این اساس مدیریت کنند. اینها تنها چند مورد استفاده از دستکاری داده ها هستند.

 

برخی از راه‌های دیگری که دستکاری می‌تواند برای سازمان‌ها مفید باشد عبارتند از:

1. سازگاری داده ها

یک قالب داده ثابت سازماندهی، خواندن و تجزیه و تحلیل داده ها را آسان تر می کند. هنگامی که داده ها از منابع متفاوت به دست می آیند، کاربر باید آن را تغییر داده و دستکاری کند تا یک قالب یکپارچه ایجاد کند. پس از استاندارد کردن قالب، نوشتن داده ها در سیستم سازمانی یا استفاده از آن برای گزارش آسان تر است.

2. پیش بینی داده ها

به عنوان یک تجارت، نمی توانید اهمیت داده ها را در مورد هوش تجاری (BI) انکار کنید. انجام یک تجزیه و تحلیل جامع داده ها برای شرکت ها حیاتی است، به ویژه در مورد سرمایه گذاری. هر کسب و کاری از داده های گذشته برای برنامه ریزی برای آینده استفاده می کند. ابزارهای دستکاری داده ها، ایجاد پیش بینی ها را آسان تر می کند، به ویژه در بخش مالی، جایی که برای ملاحظات آینده به نتایج سرمایه گذاری های گذشته خود وابسته هستید.

3. تولید ارزش

دستکاری داده‌ها به شما امکان می‌دهد تا داده‌ها را به‌روزرسانی، اصلاح، حذف و وارد یک پایگاه داده کنید. این بدان معنی است که شما می توانید از داده ها برای به دست آوردن بینش عمیق و تصمیم گیری های تجاری بهتر استفاده کنید.

4. حذف داده های اضافی

اغلب، داده هایی که از سیستم های منبع می آیند شامل اطلاعات اضافی، اشتباه یا ناخواسته می شوند. مفید کردن این داده ها مستلزم اجرای آن از طریق بررسی های کیفیت و اعمال فیلترهای پاک کننده برای استخراج اطلاعات ضروری برای شرکت شما است. با استفاده از دستکاری داده ها، می توانید به سرعت داده های خود را تمیز کنید تا بتوانید رکوردهای مهم را فیلتر کنید.

5. تفسیر اطلاعات

وقتی با داده‌های پیچیده‌ای که شامل فرمت‌ها و شرایط تجاری متعدد است، سروکار داریم، درک آن بدون دستکاری تقریباً غیرممکن است. شما باید توانایی تجسم داده ها و تبدیل آنها به اطلاعات ارزشمند و قابل فهم را داشته باشید. یک ابزار دستکاری داده ممکن است این مشکل را با تبدیل داده ها به فرمت دلخواه حل کند و آن را با ابزارهای مختلف برای بهبود تجربه بصری ادغام کند. این امر درک و مصرف داده ها را برای کاربران آسان تر می کند.

 

نکات و مراحل برای Data Manipulation  

کارآمدترین راه برای دستکاری داده ها از طریق ابزارهایی است که عملکردهای داخلی و خودکار دستکاری داده ها مانند تمیز کردن داده ها، نقشه برداری، تجمیع یا ذخیره سازی را ارائه می دهند.

این ابزارها از مشکل وارد کردن دستی داده ها و انجام کارهای تکراری کم ارزش جلوگیری می کند. علاوه بر این، ویژگی های اتوماسیون پشتیبانی شده توسط این ابزارها، تولید و تحویل گزارش را بدون هیچ گونه دخالت انسانی تسهیل می کند.

 

دستکاری موثر داده ها شامل پنج مرحله کلیدی است:

• اولین مرحله استخراج داده ها از منابع داده است
• سپس، داده‌های به‌دست‌آمده از سیستم(های) منبع را قبل از تنظیم مجدد و بازسازی آن پاک کنید
• وارد کردن و ایجاد یک پایگاه داده که به عنوان منطقه مرحله بندی عمل می کند
• اطلاعات را بر اساس نیازهای کسب و کار خود ترکیب یا فیلتر کنید
• در نهایت، از داده های دستکاری شده برای به دست آوردن بینش های ارزشمند استفاده کنید

 

 

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و  هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها  تمرکز دارد.

 

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company