هناك عدة طرق يمكن من خلالها استخدام معالجة البيانات في علوم البيانات. يجب تنظيم البيانات ليتم قراءتها بواسطة الآلات. من ناحية أخرى ، يجب تعليم البشر كيفية الاستفادة منه. إنه أكثر أهمية من أي وقت مضى حيث تنمو كمية البيانات التي يتم استهلاكها وتخزينها بشكل كبير.
كل صناعة لها تأثير مباشر على كيفية عمل المنظمات بسبب المعرفة. يجب أن تتبع البيانات المنظمة، أو البيانات التي يمكن لأجهزة الكمبيوتر الوصول إليها فقط، نمطا للعمل بشكل صحيح. يحتاج البشر إلى تطهير البيانات وتعيينها بعد معالجتها وتغييرها لتقديم رؤى قيمة. مع ارتفاع كمية البيانات التي يتم استخدامها ومعالجتها ، تزداد أهميتها.
في هذه المدونة ، سنتعرف على ماهيتها وكيف تعمل وطرق مختلفة لمعالجة البيانات.
ما هو التلاعب بالبيانات؟
معالجة البيانات هي عملية تنظيم البيانات لجعلها أكثر قابلية للفهم. يمكن فرز أي نوع من البيانات أبجديا لسهولة الفهم. قد تجعل معلومات الموظف غير المنظمة من الصعب اكتشاف شخص معين في الشركة. قد يتم فرز جميع معلومات الموظف أبجديا ، مما يسهل الوصول إلى معلومات الموظف الفردية. يتيح ذلك لمالكي مواقع الويب تتبع حركة المرور والمواقع الشائعة ، وغالبا ما تستخدمها سجلات خادم الويب.
يستخدم مستخدمو المحاسبة هذه التقنية لترتيب البيانات لتحديد تكاليف الإنتاج والمسؤوليات الضريبية المستقبلية واتجاهات التسعير وما إلى ذلك. يساعد المتنبئين في سوق الأسهم على تقدير أداء الأسهم في المستقبل. يمكن استخدامه أيضا لإظهار المعلومات بشكل أكثر واقعية على مواقع الويب أو رمز البرنامج أو تنسيق البيانات.
من الممكن لبرامج الكمبيوتر أو صفحات الويب أو تنسيق البيانات الذي يحدده المستخدم معالجة البيانات وتقديمها للمستخدم بطريقة أكثر قابلية للفهم.
مزايا معالجة البيانات
يعمل التلاعب بالبيانات على تحسين تطوير الشركة والمؤسسة. يساعد في تنظيم البيانات الأولية بطريقة منظمة ، وهو أمر حيوي لتعزيز الكفاءة ، وتحديد الاتجاهات ، وخفض النفقات ، ودراسة سلوك العميل ، وما إلى ذلك. فيما يلي بعض مزايا البيانات التي يتم التلاعب بها.
- الاتساق في التصميم: يساعد c-suiters على فهم معلومات العمل من خلال تنظيم البيانات بشكل فردي. تنظم DML (لغة معالجة البيانات) البيانات غير المهيكلة ويجعلها مرئية من مصادر متعددة.
- مراجعة الماضي: تساعدك معالجة البيانات هذه على اتخاذ أفضل الخيارات من خلال توفير وصول بسيط إلى بيانات المشروع السابقة. قد يساعد في حجم الفريق والميزانية والمواعيد النهائية.
- بناء الكفاءة: هذا فعال في الحصول على البيانات المطلوبة أو المعلومات القيمة. قد لا تدرك أن النتائج تتعارض أو تتكرر ؛ سواء كانت البيانات ذات مغزى أم لا ، فإن القياسات لها تأثير طفيف أو كبير. يمنحك DML ميزة الفصل السريع والتعرف على الحقائق الأساسية.
ويشمل مكالمات التسويق عبر الهاتف والإعلانات المخصصة على مواقع الويب والبريد الإلكتروني. يساعد في استخراج المعلومات عبر الإنترنت. عندما تقدم عنوان بريدك الإلكتروني وتوافق على الشروط والأحكام على موقع ويب ، فإنه سيتتبع نشاطك وينشئ معلومات ذات صلة لك.
تقنيات لمعالجة البيانات
قد يكون تحليل البيانات صعبا إذا كنت لا تعرف كيفية معالجة البيانات. لفهم بياناتك أو كيفية عملها بشكل أفضل ، يمكنك استخدام أي من هذه الطرق أو جميعها ، من التعرف على أنواع مختلفة من التصور إلى البحث عن القيم المتطرفة. اجعل الأمور سهلة على نفسك وعلى الآخرين باستخدام هذه النصائح البسيطة.
قد تكون الأساليب متعددة الخطوات لمعالجة البيانات ناجحة للغاية. إذا كنت تبحث عن معالجة البيانات ، فإليك بعض التقنيات القياسية:
جمع البيانات من عدة مصادر وتخزينها في قاعدة بيانات.
عادة ما يكون إنشاء قاعدة بيانات تحتوي على بيانات ومعلومات من العديد من المصادر هو الخطوة التكنولوجية الأولى المعتادة. قد يكون هذا مجموعة تقوم بإنشائها أو برنامج آلي تستخدمه. يمكنك استخدام برامج مثل Microsoft Excel و Google Analytics و Data Studio لإنشاء قاعدة بيانات إذا كنت تريد القيام بذلك بنفسك.
تنظيم وتنقية البيانات.
خطوة تقنية أخرى متكررة هي هيكلة وتطهير محتوى البيانات لضمان الدقة والتنظيم. قد يكتمل هذا الإجراء نيابة عنك إذا كنت تستخدم برنامجا آليا. قد يتضمن ذلك ضمان ربط جميع تحليلات البيانات والبيانات في أنماط منظمة.
الجمع بين البيانات والقضاء على التكرار.
تتضمن المرحلة الفنية التالية عادة دمج بياناتك للبحث عن التكرار بمجرد فرزها في قاعدة البيانات. قد يساعدك هذا في ترتيب قاعدة البيانات الخاصة بك عن طريق إزالة البيانات المتداخلة. قد يعني هذا أيضا استخدام صيغة لدمج البيانات لإنشاء بيانات متخصصة شاملة لتلبية متطلبات الشركات.
استخدم تحليل البيانات لاكتشاف المعلومات المهمة.
تتضمن المرحلة الفنية الأخيرة عادة دراسة نتائج البيانات الكاملة لتحديد المعلومات المفيدة. تعد أنماط شراء المستهلك ورؤى الربح والتفاعل الرقمي للعلامة التجارية أمثلة على المعلومات المفيدة. قد تختلف كمية المعلومات المفيدة التي تم العثور عليها وتحليلها من قبل الشركة اعتمادا على متطلباتها.
أدوات معالجة البيانات
يمكن تعديل البيانات ومعالجتها بفضل استخدام أدوات معالجة البيانات. نتيجة لذلك ، تعزز مجموعات البيانات النظام ويسهل قراءتها والوصول إليها. تتيح الأدوات تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات بدقة ، مما يسهل العثور على بيانات منفصلة أو غير مرئية.
الحديث عن معالجة البيانات ليس هو نفسه تقنيات تحويل البيانات الأخرى. تسمح أدوات معالجة البيانات بترتيب البيانات وإعادة تنظيمها وحركتها دون إجراء تغييرات أساسية. يتم تكييف البيانات وفقا للاحتياجات ، سواء كانت أخذ عينات من المعلومات أو تغذية وتدريب نموذج تحليل جديد.
تهدف أدوات معالجة البيانات إلى تغيير العلاقة بين عناصر البيانات وليس بين البيانات نفسها. من تصفية الصفوف والأعمدة إلى التصنيف والانحدار ومعالجة السلسلة ، هي بعض العمليات التي يتم تنفيذها باستخدام هذه الأدوات.
استنتاج
يمكن استخدام معالجة البيانات في علم البيانات بعدة طرق. يتم استخدامه من أجل جعل البيانات أكثر قابلية للفهم أو أكثر تنظيما. يتم استخدام البيانات بشكل أفضل عندما يمكن التلاعب بها للتسويق والمبيعات والمحاسبة ودعم العملاء. يتضمن التحليل السليم للبيانات إعادة ترتيب البيانات وفرزها وتعديلها وتحويلها.
أخيرا ، يمكننا القول أن معالجة البيانات تساعد المؤسسات والأشخاص على جعل بياناتهم أكثر قابلية للاستخدام. وللقيام بذلك ، يمكن اتباع هذه التقنيات.
بالإضافة إلى برنامج المسح ، لدى QuestionPro حل لكل مشكلة وقطاع. يعد مستودع الأبحاث الخاص بنا ، Insights Hub ، أحد الأمثلة على أدوات إدارة البيانات التي نقدمها.
