برون سپاری فناوری اطلاعات بهینه سازی کاوش و تمیز کردن داده با تکنیک های نگهداری داده

بهینه سازی کاوش داده ها و تمیز کردن با تکنیک های نگهداری داده ها

پلتفرم پاکسازی و پاکسازی داده ها

پاکسازی داده ها یک فرآیند حیاتی در علم داده ها و تجزیه و تحلیل است. این شامل استخراج داده ها از منابع مختلف و سپس تمیز کردن و آماده سازی آن برای تجزیه و تحلیل یا سایر برنامه ها است.در اینجا خلاصه ای از این فرآیند وجود دارد:

کاوش داده ها: این مرحله اولیه است که در آن داده ها از منابع مختلف مانند وب سایت ها، پایگاه داده ها یا API ها جمع آوری می شوند. ابزارها و اسکریپت ها برای اتوماسیون استخراج داده ها استفاده می شوند.

پاکسازی داده ها: پس از پاک کردن، داده ها اغلب حاوی اشتباهات، تکراری، یا اطلاعات بی ربط هستند.

تمیز کردن شامل:

• حذف کپی ها
• اصلاح اشتباهات و ناسازگاری ها
• مدیریت مقادیر گمشده
• استاندارد سازی فرمت های داده

تبدیل داده ها: این مرحله شامل تبدیل داده های پاک شده به فرمت مناسب برای تجزیه و تحلیل است.

این موارد عبارتند از:

• جمع آوری داده ها
• ایجاد متغیرهای جدید
• رمزگذاری متغیرهای دسته بندی

بارگیری داده ها: هنگامی که داده ها تمیز و تبدیل می شوند، آن را به یک پایگاه داده، انبار داده، یا سایر سیستم های ذخیره سازی برای تجزیه و تحلیل بیشتر یا گزارش بارگذاری می شود.

تحلیل داده ها: با داده ها اکنون در قالب تمیز و ساختار یافته، می توان آن را برای استخراج بینش، تصمیم گیری یا ساخت مدل تجزیه و تحلیل کرد.

اتوماسیون و نظارت: برای حفظ کیفیت داده ها در طول زمان، فرآیند پاکسازی و پاکسازی می تواند به صورت خودکار انجام شود و برای هرگونه مشکل نظارت شود.

مزایا

افزایش کارایی: انجام وظایف تکراری را به صورت خودکار انجام دهید و زمان و تلاش مورد نیاز برای آماده سازی داده ها را کاهش دهید.

کیفیت داده های بهبود یافته: اطمینان حاصل کنید که داده های شما دقیق، کامل و قابل اعتماد هستند.

مقیاس پذیری: پردازش حجم زیادی از داده ها و سازگاری با نیازهای رو به رشد به صورت یکپارچه.

بهره وری هزینه: کاهش هزینه های مربوط به جمع آوری و تمیز کردن دستی داده ها.