Data Wrangling ist der Prozess des Bereinigens, Umwandelns und Anreicherns von Daten aus verschiedenen Quellen, damit sie für die Analyse geeignet sind. Es besteht aus einer Reihe von Schritten, die das Bereinigen, Filtern und Manipulieren von Daten umfassen, um sie für Analysen und maschinelles Lernen nutzbar zu machen. Data Wrangling hilft dabei, komplexe Datensätze sinnvoll zu nutzen, indem Rauschen entfernt, Fehler korrigiert, fehlende Werte ergänzt und neue Erkenntnisse gewonnen werden. Es hilft auch, die Datenqualität zu verbessern, so dass sie leichter für Analysen verwendet werden können.
Data Wrangling bietet viele Vorteile, wie z. B. eine verbesserte Datenqualität, die die Verwendung für Analysen und maschinelles Lernen erleichtert. Es hilft auch, die mit der Datenbereinigung und -manipulation verbundenen Kosten zu senken, und kann die Genauigkeit der Analyse erhöhen. Darüber hinaus kann Data Wrangling dazu beitragen, neue Erkenntnisse zu gewinnen, die mit herkömmlichen Analysemethoden möglicherweise nicht entdeckt worden wären.
Data Wrangling kann ein zeitaufwändiger und mühsamer Prozess sein. Es erfordert einen erheblichen manuellen Aufwand, um Daten zu bereinigen, zu filtern und zu manipulieren. Außerdem kann es schwierig sein, Fehler in Datensätzen zu erkennen und zu korrigieren, insbesondere bei großen, komplexen Datensätzen.
Für das Data Wrangling gibt es eine Vielzahl von Tools. Dazu gehören Open-Source-Optionen wie Python, R und Hadoop, aber auch kommerzielle Optionen wie Alteryx, Tableau und IBM Watson. Jedes dieser Tools bietet unterschiedliche Funktionen und Vorteile, so dass es wichtig ist, das richtige Tool für Ihre spezifischen Anforderungen auszuwählen.
Um eine erfolgreiche Datenumwandlung zu gewährleisten, ist es wichtig, Best Practices zu befolgen. Dazu gehören die Erstellung eines klaren Aktionsplans, die Überwachung des Datenbereinigungsprozesses und die Validierung der Ergebnisse. Außerdem ist es wichtig, die Datenbereinigungstechniken an einem kleineren, einfacheren Datensatz zu testen, bevor sie auf einen größeren Datensatz angewendet werden.
Die Datenumwandlung kann ein mühsamer und zeitaufwändiger Prozess sein, weshalb einige Unternehmen auf Automatisierung setzen. Automatisierte Data Wrangling Tools können helfen, den Prozess zu beschleunigen und den manuellen Aufwand zu reduzieren. Darüber hinaus sind einige dieser Tools in der Lage, Fehler automatisch zu erkennen und fehlende Werte zu ergänzen.
Mit zunehmender Automatisierung wird sich das Data Wrangling weiterentwickeln und noch effizienter werden. Die Automatisierung wird dazu beitragen, den manuellen Aufwand zu verringern und die Datenauswertung effizienter zu gestalten. Darüber hinaus werden Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens dazu beitragen, neue Erkenntnisse aus Datensätzen zu gewinnen, wodurch die Datenauswertung noch wertvoller wird.
Wenn Sie neu im Bereich Data Wrangling sind, ist es am besten, wenn Sie zunächst die Grundlagen lernen. Dazu gehört, dass Sie sich mit den verfügbaren Tools vertraut machen, bewährte Verfahren verstehen und die Grundlagen des Data Wrangling erlernen. Außerdem ist es wichtig, einen klaren Aktionsplan zu erstellen und Datenverarbeitungsmethoden an einem kleineren Datensatz zu testen, bevor sie auf größere Datensätze angewendet werden.
Data Wrangling ist der Prozess der Bereinigung und Vorbereitung von Daten für die Analyse. Dazu gehören in der Regel Aufgaben wie das Erkennen und Entfernen von Ausreißern, das Auffüllen fehlender Werte und die Umwandlung von Daten in ein Format, das die Arbeit erleichtert. Die Datenbereinigung ist ein wesentlicher Schritt im Datenanalyseprozess und oft eine der zeitaufwändigsten und schwierigsten Aufgaben.
Data Wrangling ist ein Prozess der Bereinigung und Vorbereitung von Daten für die Analyse. Dazu gehören in der Regel Aufgaben wie das Erkennen und Korrigieren von Fehlern, das Ergänzen fehlender Werte und das Umformatieren von Daten. Bei der Datentechnik handelt es sich um einen Prozess der Entwicklung, des Aufbaus und der Pflege von Datensystemen. Dazu gehören im Allgemeinen Aufgaben wie der Entwurf von Datenmodellen, die Entwicklung von Datenverarbeitungsalgorithmen und die Einrichtung der Dateninfrastruktur. Datenverarbeitung ist zwar ein Teil der Datentechnik, aber nicht dasselbe.
ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden und ist ein Verfahren zum Verschieben von Daten von einem Ort zum anderen. Data Wrangling ist ein Prozess der Bereinigung und Vorbereitung von Daten für die Analyse. ETL kann zwar Teil der Datenverarbeitung sein, ist aber nicht der einzige Teil. Data Wrangling umfasst auch Dinge wie Datenbereinigung, Datenmanipulation und Datenanalyse.
Es gibt zwar einige Überschneidungen zwischen Data Wrangling und Datenbereinigung, aber sie sind nicht dasselbe. Datenmanipulation ist der Prozess der Umwandlung von Daten von einem Format in ein anderes oder der Extraktion von Daten aus einer schwer zugänglichen Quelle. Bei der Datenbereinigung geht es darum, Fehler und Unstimmigkeiten in den Daten zu erkennen und zu korrigieren.
Die drei Schichten im ETL sind die Datenextraktionsschicht, die Datenumwandlungsschicht und die Datenladeschicht. Die Datenextraktionsschicht ist für die Extraktion von Daten aus Quellen wie Datenbanken, Flat Files oder Anwendungsprotokollen zuständig. Die Datenumwandlungsschicht ist für die Umwandlung der Daten in ein Format zuständig, das in das Zieldatawarehouse geladen werden kann. Die Datenladeschicht ist für das Laden der transformierten Daten in das Zieldatawarehouse zuständig.