1. Trasformazione dei dati:
* Questo si riferisce al cambiamento dei dati stessi, non solo alla sua struttura. Implica l'applicazione di funzioni o regole per modificare i valori dei dati. Questo potrebbe includere:
* Dati di pulizia: Rimozione di errori, incoerenze o duplicati.
* Normalizzazione: Valori di ridimensionamento a un intervallo specifico per la coerenza.
* Codifica: Convertire i dati categorici (come il testo) in valori numerici.
* Aggregazione: Combinando più punti dati in un singolo valore (ad esempio, calcolando le medie).
* Ingegneria di funzionalità: Creazione di nuove funzionalità da quelle esistenti per migliorare le prestazioni del modello.
2. Rimodellamento dei dati:
* Questo si concentra sulla modifica della disposizione dei dati, spesso per una migliore analisi o elaborazione:
* Trasposizione: Commutazione righe e colonne.
* Pivoting: Retrutturazione dei dati basati su valori in colonne specifiche.
* Ricampionamento: Regolazione della frequenza o degli intervalli di tempo dei punti dati.
* Concatenating: Combinando i dati da più fonti.
3. Strutturazione dei dati:
* Ciò comporta la modifica del modo in cui i dati sono organizzati, spesso da:
* Modifica dello schema del database: Aggiunta, rimozione o cambiamento di strutture, colonne o relazioni di tabella.
* Trasformazione del modello di dati: Regolazione del modo in cui i dati sono rappresentati (ad esempio, convertire un database relazionale in un formato NoSQL).
* serializzazione/deserializzazione dei dati: Convertire i dati in un formato specifico per la trasmissione o l'archiviazione.
Perché è importante la riconfigurazione dei dati?
* Analisi migliorata: La riconfigurazione dei dati consente informazioni migliori rendendo più facile confrontare, analizzare e visualizzare.
* Elaborazione efficiente: La trasformazione e la ristrutturazione dei dati può renderlo più efficiente da elaborare tramite database, algoritmi o applicazioni software.
* Integrazione dei dati: La riconfigurazione aiuta a combinare i dati da più fonti, facilitando l'analisi completa.
* Privacy e sicurezza dei dati: La trasformazione dei dati può essere cruciale per anonimi o protezione di informazioni sensibili.
Esempi di riconfigurazione dei dati:
* e-commerce: Trasformare i dati sulla cronologia degli acquisti dei clienti per identificare i modelli di acquisto e suggerire prodotti.
* Healthcare: Ristrutturazione dei dati delle cartelle cliniche per semplificare la cura e la ricerca dei pazienti.
* Finanza: Trasformare i dati finanziari per analizzare le tendenze del mercato e prevedere i prezzi delle azioni.
Le tecniche e i processi specifici utilizzati nella riconfigurazione dei dati dipendono fortemente dal contesto, dal risultato desiderato e dagli strumenti disponibili.
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