データサイエンスにおいてデータ操作を行う場合、いくつかの方法が考えられます。 データは機械が読めるように整理しておく必要があります。 一方、人間はその活用方法を教えなければなりません。 消費され、保存されるデータ量が指数関数的に増加する中、これまで以上に重要視されています。
あらゆる産業は、知識があるからこそ、組織が機能することに直接的な影響を与える。 構造化されたデータ、つまりコンピュータがアクセスするだけのデータは、正しく動作するためにパターンに従わなければなりません。 人間は、価値あるインサイトを提供するために、加工・変更された後のデータをクレンジングし、マッピングする必要があります。 活用・処理されるデータ量が増加するにつれ、その重要性も増しています。
このブログでは、それが何であるか、どのように機能するか、そしてデータを操作するさまざまな方法について学びます。
データ操作とは？
データ操作とは、データをより理解しやすくするために整理することです。 どんな種類のデータでも、理解しやすいようにアルファベット順に並べることができます。 社員情報が未整理だと、社内の特定の人物を発見するのが難しくなる可能性があります。 従業員情報はアルファベット順に並べられるので、個々の従業員情報にアクセスしやすくなっています。 これにより、ウェブサイトの所有者はトラフィックや人気サイトを追跡することができ、ウェブサーバーログはしばしばこれを利用します。
経理担当者は、生産コスト、将来の税負担、価格動向などのデータを整理するために、この手法を活用しています。 株式市場の予測担当者が将来の株価を予測するのに役立ちます。 また、ウェブサイトやソフトウェアのコード、データのフォーマットなど、情報をよりリアルに表示するために使用することもあります。
コンピュータープログラム、ウェブページ、またはユーザーが決定したデータフォーマットによって、データを操作し、より理解しやすい形でユーザーに提示することが可能です。
データ操作のメリット
データ操作で企業や組織の発展性を高める。 効率化、トレンドの把握、経費削減、顧客行動の調査などに欠かせない一次データを構造的に整理することができます。 以下は、操作されるデータのメリットです。
- デザインに一貫性を持たせる： データを一元的に整理することで、ビジネス情報を把握することができます。 DML（Data Manipulation Language）は、複数のソースからの非構造化データを整理して可視化するものです。
- 過去を見直す： このデータ操作により、過去のプロジェクトデータに簡単にアクセスすることができ、最適な選択をすることができます。 チームの規模や予算、納期などをサポートすることもあります。
- 効率を構築する： 注文されたデータや価値ある情報を効率的に取得することができる。. 結果が矛盾していたり、重複していたりすることに気づかないかもしれません。データに意味があるかないかは別として、測定は小さな、あるいは大きな影響を及ぼします。 DMLは、重要な事実を迅速に分離し、認識することができるという利点があります。
電話勧誘、ウェブサイト上のテーラーメイド広告、電子メールなどが含まれます。 オンラインでの情報抽出に役立ちます。 ウェブサイト上でメールアドレスを提供し、利用規約に同意すると、ウェブサイトはあなたの行動を追跡し、あなたに関連する情報を作成します。
データ操作のためのテクニック
データの操作方法がわからないと、データ分析は難しいかもしれませんね。 データをよりよく理解するために、さまざまな種類の視覚化について学んだり、異常値を探したりするために、これらの方法のいずれかまたはすべてを使用することができます。 このような簡単な方法で、自分も他人も楽になるようにしましょう。
データ操作の多段階アプローチは、かなり成功する可能性があります。 データを操作する場合、定番のテクニックを紹介します：
複数のソースからデータを収集し、データベースに保存する。
多くのソースからのデータや情報を含むデータベースの作成は、通常、技術的な最初のステップとなります。 これは、あなたが作ったコレクションであったり、あなたが採用した自動化されたプログラムであったりします。 自分でデータベースを構築する場合は、Microsoft Excel、Google Analytics、Data Studioなどのプログラムを使用することができます。
データの整理・純化を行う。
また、技術的なステップとしては、データコンテンツの構造化とクレンジングを行い、正確さと整理を保証することもよくあります。 この手順は、自動化されたソフトウェアを利用することで完了する場合があります。 これには、すべてのデータ分析とデータが構造化されたパターンでリンクされていることを確認することが含まれるかもしれません。
データを結合し、冗長性をなくす。
次の技術的な段階では、通常、データベースでソートした後に、データを統合して冗長性を検索することになります。 重複するデータを削除して、データベースを整理するのに役立つかもしれません。 これは、企業の要求に応えるために、データを組み合わせて総合的な専門家データを作成するための数式を使うということでもある。
データ分析を活用して重要な情報を発見する。
最後の技術的な段階では、通常、全データの調査結果を調査し、役立つ情報を特定します。 消費者の購買パターン、利益に関する洞察、デジタルブランドとの交流などは有益な情報の一例です。 企業の要望によって、有益な情報を見つけて分析する量も変わってくるかもしれませんね。
データ操作ツール
データ操作ツールを使用することで、データの修正や取り扱いが可能になります。 その結果、データコレクションは秩序を促進し、読みやすく、アクセスしやすくなります。 このツールは、データのパターンや傾向を正確に特定することを可能にし、離散的な、あるいは見えないデータを簡単に見つけることができます。
データ操作といえば、他のデータ変換技術と同じではありません。 データ操作ツールは、本質的な変更をすることなく、データの順序付け、再編成、移動を可能にします。 情報のサンプリングや新たな解析モデルの供給・育成など、ニーズに応じてデータを適合させる。
データ操作ツールは、データそのものではなく、データ要素間の関係を変更することを目的としています。 行や列のフィルタリングから、分類、回帰、文字列操作まで、これらのツールで行われる操作の一部です。
結論
データサイエンスにおいて、データ操作は様々な形で活用される可能性があります。 データをより理解しやすく、より構造化するために使用されます。 データは、マーケティング、販売、会計、カスタマーサポートのために操作することができれば、最も効果的に活用することができます。 適切なデータ分析には、データの並べ替え、並べ替え、修正、移動が必要です。
最後に、データ・マニピュレーションは、組織や人々がデータをより使いやすくすることを支援すると言えます。 そして、そのためには、これらのテクニックを踏襲すればよいのです。
アンケートソフトだけでなく、QuestionProはあらゆる問題や分野に対応したソリューションを用意しています。 研究用リポジトリ「Insights Hub」は、私たちが提供するデータ管理ツールの一例です。
