Il Data Wrangling in 6 semplici passi

Il Data Wrangling si sta rivelando una componente chiave dell'industria del marketing. Le statistiche dicono che il fatturato degli Stati Uniti per "l'elaborazione dei dati e i servizi correlati" ammonterà a 1.978 miliardi di dollari entro il 2024. Internet produce milioni di dati ogni secondo. L'uso corretto di questi dati potrebbe essere di grande beneficio per gli uomini d'affari con una visione di qualità.

Il Data Wrangling si sta rivelando una componente chiave dell'industria del marketing. Le statistiche dicono che il fatturato degli Stati Uniti per "l'elaborazione dei dati e i servizi correlati" ammonterà a 1.978 miliardi di dollari entro il 2024. Internet produce milioni di dati ogni secondo. L'uso corretto di questi dati potrebbe essere di grande beneficio per gli uomini d'affari, con una visione di qualità. Non tutti i dati grezzi possono essere sottoposti al processo di analisi dei dati. Devono essere sottoposti ad alcune fasi di pre-elaborazione per soddisfare i formati desiderati. Questo articolo vi permetterà di approfondire uno di questi processi, chiamato "Data Wrangling".

Indice dei contenuti

• Che cos'è il Data Wrangling?
• Vantaggi del Data Wrangling
• Elaborazione ed estrazione dei dati
• Le fasi della gestione dei dati
• Casi d'uso del processo di Data Wrangling
• Servizio di gestione dei dati da parte di Proxyscrape
• Domande frequenti
• Pensieri conclusivi

Che cos'è il Data Wrangling?

Il Data Wrangling è il processo di trasformazione dei dati grezzi in formati standard per renderli idonei al processo di analisi. Questo processo di Data Wrangling è noto anche come processo di Data Munging. Di solito, i data scientist si trovano di fronte a dati provenienti da più fonti. Strutturare i dati grezzi in un formato utilizzabile è il primo requisito prima di sottoporli alla fase di analisi.

Vantaggi del Data Wrangling

Il Data Munging, o processo di Data Wrangling, semplifica il lavoro dei data scientist in vari modi. Ecco alcuni di questi vantaggi.

Analisi della qualità

Per gli analisti dei dati è più facile lavorare sui dati trattati, perché sono già in formato strutturato. Ciò migliorerà la qualità e l'autenticità dei risultati, poiché i dati in ingresso sono privi di errori e di rumore.

Alta usabilità

Alcuni dati inutilizzabili che rimangono a lungo si trasformano in paludi di dati. Il processo di Data Wrangling fa in modo che tutti i dati in arrivo vengano trasformati in formati utilizzabili, in modo che non rimangano inutilizzati in paludi di dati. Questo aumenta la fruibilità dei dati di molte volte.

Elimina il rischio

Il Data Wrangling può aiutare gli utenti a gestire valori nulli e dati disordinati mappando i dati da altri database. In questo modo gli utenti non corrono rischi, poiché ricevono i dati corretti che possono aiutare a ricavare informazioni preziose.

Efficienza del tempo

I professionisti dei dati non devono dedicare molto tempo al processo di pulizia e di estrazione. Il Data Wrangling supporta gli utenti aziendali fornendo loro dati adeguati e pronti per l'analisi.

Obiettivi chiari

La raccolta e l'integrazione dei dati provenienti da più fonti consente agli analisti aziendali di avere una chiara comprensione del pubblico di riferimento. In questo modo potranno sapere dove funziona il loro servizio e quali sono le richieste dei clienti. Con questi metodi esatti, anche chi non è un professionista dei dati può trovare facile avere un'idea chiara del proprio target.

Elaborazione ed estrazione dei dati

Sia il Data Wrangling che il Data Mining lavorano per ricavare preziose informazioni commerciali dai dati grezzi. Tuttavia, si differenziano per alcune delle loro funzionalità.

Le fasi della gestione dei dati

Le fasi di Data Wrangling comprendono 6 processi di flusso di dati necessari e sequenziali. Queste fasi scompongono i dati più complessi e li mappano in un formato di dati adeguato.

Scoperta

La scoperta dei dati è la fase iniziale del processo di Data Wrangling. In questa fase, il team dati comprende i dati e stabilisce l'approccio più adatto per gestirli. Questa è la fase di pianificazione delle altre fasi. Con una comprensione adeguata dei dati, i data scientist decideranno l'ordine di esecuzione, le operazioni da eseguire e altri processi necessari per migliorare la qualità dei dati.

Esempio: Un analista di dati preferisce analizzare il conteggio dei visitatori di un sito web. In questo processo, esamina il database dei visitatori e controlla se ci sono valori mancanti o errori per prendere decisioni sul modello di esecuzione.

Strutturazione

I dati non strutturati raccolti da varie fonti non hanno una struttura adeguata. I dati non strutturati consumano memoria e finiscono per ridurre la velocità di elaborazione. I dati non strutturati possono essere immagini, video o codici magnetici. Questa fase di strutturazione analizza tutti i dati.

Esempio: I dati dei "visitatori del sito web" contengono i dettagli dell'utente, come nome utente, indirizzo IP, numero di visitatori e immagine del profilo. In questo caso, la fase di strutturazione mapperà gli indirizzi IP con la giusta posizione e convertirà l'immagine del profilo nel formato richiesto.

Pulizia

La pulizia dei dati serve a migliorarne la qualità. I dati grezzi possono contenere errori o dati errati che possono compromettere la qualità dell'analisi dei dati. Riempire i valori nulli con zeri o con valori adeguati mappati da un altro database. La pulizia comporta anche la rimozione dei dati errati e la correzione di errori o refusi.

Esempio: Il set di dati "visitatori del sito web" può presentare alcuni valori anomali. Si consideri una colonna che indica il "numero di visite da parte di utenti unici". La fase di pulizia dei dati può raggruppare i valori di questa colonna e trovare gli outlier che variano in modo anomalo rispetto agli altri dati. In questo modo, gli esperti di marketing possono gestire gli outlier e pulire i dati.

Arricchire

Questa fase di arricchimento porta il processo di Data Wrangling alla fase successiva. L'arricchimento dei dati è il processo di miglioramento della qualità attraverso l'aggiunta di altri dati rilevanti ai dati esistenti.

Una volta che i dati hanno superato le fasi di strutturazione e pulizia, entra in gioco l'arricchimento dei dati. I data scientist decidono se è necessario un input aggiuntivo che possa aiutare gli utenti nel processo di analisi dei dati.

Esempio: Il database "visitatori del sito web" contiene i dati dei visitatori. Gli scienziati dei dati potrebbero ritenere che alcuni input in eccesso sulle "prestazioni del sito web" possano aiutare il processo di analisi e quindi li includeranno. Ora il conteggio dei visitatori e il tasso di performance aiuteranno gli analisti a scoprire quando e dove i loro piani funzionano.

Convalida

La convalida dei dati aiuta gli utenti a valutarne la consistenza, l'affidabilità, la sicurezza e la qualità. Questo processo di validazione si basa su vari vincoli che vengono eseguiti attraverso codici di programmazione per garantire la correttezza dei dati elaborati.

Esempio: Se i data scientist stanno raccogliendo informazioni sull'indirizzo IP del visitatore, possono stabilire dei vincoli per decidere che tipo di valori sono ammissibili per questa categoria. Ad esempio, la colonna dell'indirizzo IP non può avere valori stringa.

Editoria

Una volta che i dati sono pronti per l'analisi, gli utenti organizzano i dati elaborati in un database o in set di dati. Questa fase di pubblicazione è responsabile della consegna di dati di qualità agli analisti. I dati pronti per l'analisi saranno quindi sottoposti a un processo di analisi e di previsione per costruire intuizioni aziendali di qualità.

Casi d'uso del processo di Data Wrangling

Razionalizzazione dei dati - Questo strumento di Data Wrangling pulisce e struttura continuamente i dati grezzi in arrivo. Questo aiuta il processo di analisi dei dati, fornendo loro dati aggiornati in un formato standardizzato.

Analisi dei dati dei clienti - Gli strumenti di Data Wrangling raccolgono dati da diverse fonti e, grazie ai dati raccolti, riescono a conoscere gli utenti e le loro caratteristiche. I professionisti dei dati utilizzano le tecnologie di Data Science per creare un breve studio sull'analisi del comportamento dei clienti con questi dati raccolti.

Finanza - Le persone che si occupano di finanza analizzano i dati precedenti per sviluppare informazioni finanziarie per i piani. In questo caso, il Data Wrangling li aiuta a visualizzare i dati provenienti da più fonti, che vengono facilmente puliti e gestiti per l'analisi.

Visione unificata dei dati - Il processo di Data Wrangling lavora sui dati grezzi e sui set di dati complessi e li struttura per creare una visione unificata. Questo processo è responsabile della pulizia dei dati e del processo di estrazione dei dati, attraverso il quale migliora la fruibilità dei dati. In questo modo, tutti i dati grezzi vengono riuniti in un'unica tabella o in un unico report che ne facilita l'analisi e la visualizzazione.

Servizio di gestione dei dati da parte di Proxyscrape

Proxies supporta la gestione e l'analisi dei dati con le sue caratteristiche uniche. Durante la raccolta di dati da più fonti, gli utenti possono incontrare molte restrizioni, come blocchi IP o restrizioni geografiche. Proxyscrape Proxies fornisce proxy in grado di aggirare tali blocchi.

• L'utilizzo di indirizzi proxy da pool di proxy residenziali può essere una scelta più saggia quando si raccolgono dati da diverse fonti. È possibile utilizzare gli indirizzi IP dei pool di proxy per inviare ogni richiesta con un indirizzo IP unico.
• I proxy globali consentono di raccogliere dati da qualsiasi parte del mondo con un indirizzo IP adeguato. Per raccogliere dati da un particolare Paese, il proxy vi fornirà un indirizzo IP di quel Paese specifico per eliminare le restrizioni geografiche.
• I proxy di Proxyscrape sono dotati di un'interfaccia utente altamente intuitiva. Garantiscono il 100% di uptime e quindi lavorano 24 ore su 24 per gestire i dati recenti e supportare lo streaming dei dati.
• Proxyscrape offre proxy residenziali, proxy per data center e proxy dedicati per tutti i protocolli di comunicazione. I gestori di dati possono scegliere il tipo più adatto in base alle loro esigenze.

Domande frequenti

Domande frequenti:

Pensieri conclusivi

Il data wrangling potrebbe sembrare nuovo per la maggior parte del pubblico. Il data wrangling è un sottoinsieme delle tecniche di data mining che si possono utilizzare per qualificare i dati grezzi a fini analitici. La corretta esecuzione sequenziale delle fasi menzionate semplificherà la complessità dell'analisi dei dati. Per automatizzare il processo si può ricorrere al supporto di strumenti o soluzioni di Data Wrangling. Proxyscrape Il sistema di Data Wrangling è facilitato dai proxy di anonimato.