چگونه می توان جدول را برای ادغام داده ها تبدیل کرد؟

سلام! من فوق العاده استوکی هستم که تمام موارد را با شما در میان بگذارم و از نحوه تبدیل یک جدول برای ادغام داده ها با شما به اشتراک بگذارم. من به عنوان تأمین کننده جداول در حال تغییر ، من از اول فواید شگفت انگیز این جداول را در جدول (کاملاً در نظر گرفته شده!) در هنگام ادغام داده ها به ارمغان می آورد.

بیایید با اصول اولیه شروع کنیم. چرا حتی می خواهید یک جدول برای ادغام داده ها تغییر دهید؟ خوب ، در داده های امروز - دنیای محور ، ما اغلب داده ها را در منابع مختلف پراکنده می کنیم ، و ممکن است در قالب مناسب برای تجزیه و تحلیل نباشد. تبدیل یک جدول می تواند به ما در تمیز کردن ، تغییر شکل و ترکیب داده ها کمک کند تا بتوانیم از آن بهتر استفاده کنیم.

یکی از اولین مراحل تبدیل جدول ، تمیز کردن داده ها است. می دانید ، داده هایی که ما جمع می کنیم اغلب کثیف است. مقادیر از دست رفته ، قالب بندی متناقض یا حتی ورودی های نادرست وجود دارد. به عنوان مثال ، شما ممکن است یک جدول با داده های مشتری داشته باشید که برخی از شماره های تلفن در قالب "(123) 456 - 7890" و برخی دیگر فقط "1234567890" هستند. برای ادغام این داده ها با منابع دیگر ، باید قالب را استاندارد کنیم. برای دستیابی به این هدف می توانیم از توابع ساده در نرم افزار صفحه گسترده یا زبانهای برنامه نویسی مانند پایتون استفاده کنیم.

تغییر شکل مجدد جدول یک گام مهم دیگر است. بعضی اوقات ، داده ها در قالب گسترده ای قرار دارند ، جایی که هر متغیر ستون خاص خود را دارد ، اما برای تجزیه و تحلیل ما ، ما به یک قالب طولانی نیاز داریم. جدول داده های فروش را در جایی که فروش هر ماه در یک ستون جداگانه قرار دارد ، بگیرید. برای مقایسه روند فروش با گذشت زمان ، ما می خواهیم آن را تغییر شکل دهیم تا یک ستون "ماه" واحد و یک ستون "فروش" وجود داشته باشد. ابزارهایی مانند پاندا در پایتون این نوع تغییر شکل مجدد را ایجاد می کنند.

حال ، بیایید در مورد اینکه چگونه جداول تحول ما می توانند در این فرآیند نقش داشته باشند صحبت کنیم. مامیز کابینه به میز میزیک مثال عالی است این فقط یک قطعه مبلمان نیست که می تواند فرم آن را تغییر دهد. همچنین می تواند نمادی از انعطاف پذیری مورد نیاز ما در تحول داده ها باشد. درست همانطور که این جدول می تواند با کاربردهای مختلف سازگار باشد ، جداول داده ما باید با الزامات مختلف ادغام سازگار شود.

وقتی نوبت به ترکیب داده ها از چندین منبع می رسد ، مانند مونتاژ یک معما است. ما باید قطعات مناسب را پیدا کنیم و آنها را در کنار هم قرار دهیم. مامیز تختخواب قهوهمی توان به عنوان استعاره ای برای این کار مشاهده کرد. این کارکردهای یک میز قهوه و یک تختخواب را ترکیب می کند ، درست همانطور که ما منابع داده های مختلفی را برای ایجاد یک نمای جامع تر ترکیب می کنیم.

محصول عالی دیگر ماستقفسه ذخیره سازی ترانسفورماتور به میز ناهار خوریبشر این تطبیق پذیری را نشان می دهد که در ادغام داده ها بسیار مهم است. ما ممکن است داده هایی از یک سیستم ذخیره سازی و یک سیستم فروش داشته باشیم و برای بدست آوردن تصویر کاملی از عملیات تجاری خود ، باید آنها را تبدیل و ادغام کنیم.

بیایید کمی عمیق تر به برخی از جنبه های فنی شیرجه بزنیم. در پایتون می توانیم ازادغام کردنتابع ترکیب جداول بر اساس یک کلید مشترک. به عنوان مثال ، اگر ما یک جدول مشتری با شناسه مشتری و یک جدول فروش با همان شناسه مشتری داشته باشیم ، می توانیم این دو جدول را ادغام کنیم تا نمای کاملی از سابقه خرید هر مشتری داشته باشیم.

در SQL ، ما انواع مختلفی از پیوندها مانند Inner Join ، Outer Join و Left Join داریم. یک عضو داخلی فقط شامل ردیف هایی خواهد بود که مقادیر کلیدی در هر دو جدول مطابقت دارد. از طرف دیگر ، یک پیوستن بیرونی شامل تمام ردیف های هر دو میز است و مقادیر گمشده را با آن پر می کندتهیبشر این عملیات برای ادغام داده ها اساسی است و درک زمان استفاده از کدام نوع پیوستن ضروری است.

کیفیت داده ها همچنین یک نگرانی عمده در طول ادغام است. ما باید اطمینان حاصل کنیم که داده هایی که در حال ادغام هستیم دقیق و قابل اعتماد است. ما می توانیم از تکنیک های پروفایل داده برای درک ویژگی های داده های خود ، مانند توزیع مقادیر در هر ستون استفاده کنیم. این به ما کمک می کند تا مسائل احتمالی را زودتر شناسایی کرده و اقدامات اصلاحی انجام دهیم.

پس از تبدیل و ادغام داده ها ، باید نتایج را تأیید کنیم. ما می توانیم این کار را با مقایسه داده های یکپارچه با برخی از مقادیر شناخته شده یا با استفاده از روشهای آماری برای بررسی ناهنجاری ها انجام دهیم. اگر چیزی خاموش به نظر برسد ، ما باید به عقب برگردیم و مراحل تحول خود را ارزیابی کنیم.

اکنون ، من می دانم که همه اینها ممکن است کمی پرتحرک به نظر برسد ، اما این همان جایی است که ما به عنوان یک تأمین کننده میزهای تبدیل کننده وارد می شویم. ما فقط در مورد فروش جداول فیزیکی نیستیم. ما در مورد ارائه راه حل ها و الهام بخش برای چالش های ادغام داده ها هستیم. جداول ما یادآوری می کند که انعطاف پذیری و سازگاری در دنیای فیزیکی و دیجیتال مهم است.

اگر در حال ادغام داده ها هستید و به دنبال راه های نوآورانه برای نزدیک شدن به آن هستید ، یا اگر فقط به میزهای تحول شگفت انگیز ما علاقه دارید ، دوست داریم از شما بشنویم. این که آیا شما یک صاحب مشاغل کوچک هستید که سعی می کنید داده های فروش خود را حس کنید یا یک شرکت بزرگ که با داده های بزرگ سروکار دارد ، می توانیم دیدگاه ها و محصولات منحصر به فردی را به شما ارائه دهیم که می تواند سفر ادغام داده های شما را نرم تر کند.

دریغ نکنید که برای چت به ما مراجعه کنید. ما همیشه خوشحالیم که در مورد چگونگی قرار گرفتن محصولات و ایده های ما در استراتژی ادغام داده های شما بحث می کنیم. بیایید با هم کار کنیم تا داده ها و تجارت خود را تغییر دهیم!

منابع

• مک کینی ، وس. پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها: درگیری داده ها با پاندا ، Numpy و Ipython. O'Reilly Media ، 2017.
• Beaulieu ، آلن. یادگیری SQL: تولید ، دستکاری و بازیابی داده ها. O'Reilly Media ، 2019.