什么是数据转换?以下是你需要知道的一切

数据转换定义:数据转换是将数据转换和结构化为业务可以分析、处理和用于增长的新格式的过程。

众所周知，您需要数据来做出明智的业务决策。如果你想优化你的营销策略，你需要数据来推动你的洞察力。

不过，并不是你收集的所有数据一开始都有意义。输入数据转换。

把数据想象成碳。它可能需要经历高温高压才能变成一颗珍贵的钻石。同样，数据在成为对您的业务有价值的信息之前也需要进行转换。如果您想了解更多关于数据转换的知识，那么您来对地方了。

这篇博文将讨论这些话题:

• 什么是数据转换?
• 数据转换的5个好处
• 数据转换的4个挑战
• 5 .数据转换技术

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什么是数据转换?

数据转换是将数据转换、清理和结构化为业务可用于分析、处理和辅助决策的新格式的过程。数据转换帮助公司成长，公司经常使用它来转换数据，使其符合目标格式。

例如，假设你的重型设备租赁业务运行领先一代的活动在搜索和社交媒体上。因为您的潜在数据有不同的来源，它们的格式和字段是不一样的。

此外，来自不同营销渠道的报告可能对相同的指标有不同的术语。要组合来自两个通道的性能数据，需要进行数据转换来整理和聚合它们。

数据转换过程可以手动、自动或两者结合执行。

数据转换的5个好处

每个企业都需要数据来更好地了解其客户和行业趋势。此外，数据可以帮助公司评估和简化流程。

虽然每个企业都可以收集数据，但使数据有用是具有挑战性的。这就是为什么数据转换对于充分利用收集到的数据至关重要。

以下是数据转换的五大好处:

1. 有效和高效的数据管理。组织和理解数据需要时间和资源。数据转换帮助企业组织数据，以便有效和高效地使用数据。
2. 数据的兼容性。你想确保不同的工具和部门可以使用你收集的数据吗?数据转换支持不同数据集、应用程序和平台之间的数据兼容性。
3. 数据一致性。你的企业是否从不同的来源收集数据?您可能会面临数据不一致的挑战。数据转换可以帮助您保持来自不同来源的数据的一致性。
4. 质量数据。数据转换有助于提高所收集数据的质量。
5. 准确的预测。数据转换生成的数据可以用作报告和指示板中的指标。这些报告可以帮助您了解买家的见解和预测销售。

数据转换的4个挑战

虽然数据转换是企业成功处理其丰富数据的关键组成部分，但它也带来了挑战:

1. 数据转换是昂贵的。数据转换过程的成本取决于所使用的基础设施和其他工具。企业必须在他们的数据堆栈、许可证、计算资源和人才。
2. 数据转换消耗大量的计算资源。当数据转换发生在本地数据仓库中时，它会使用大量的计算资源，从而减慢其他操作。如果使用基于云的数据仓库，则可以避免此挑战，因为转换可以在加载之后发生。
3. 数据转换可能存在不一致性。在数据转换过程中可能会出现问题，这些问题可能导致数据不一致和不正确。他们得到的不是可以帮助企业决策的高质量数据，而是有缺陷或损坏的数据，对公司没有意义。
4. 企业可能会执行他们不需要的数据转换。公司可能需要将数据转换为最初需要的特定格式。不过，策略和方向可能会发生变化。正在进行的数据转换过程可能需要改变。

5 .数据转换技术

在存储和分析数据之前，可以使用不同的策略对数据进行清理和结构化。并非每种技术都适用于所有类型的数据。此外，您可能需要多种转换技术。

以下是您可以使用的五种数据转换技术:

1. 数据平滑
2. 数据聚合
3. 数据归一化
4. 数据离散化
5. 属性结构

让我们逐一讨论一下。

1.数据平滑

你有没有看过一堆似乎不能说明什么问题的数据点?为了突出数据集中的重要特征，需要对数据进行平滑处理。

数据平滑是使用算法从数据集中去除噪声的过程。它可以帮助您更清楚地看到模式，因为它删除了数据异常值。

数据平滑有助于预测趋势，可以帮助您进行销售或季节性预测。

2.数据聚合

数据聚合是一种以摘要格式存储和表示数据的策略。如果您有多个数据源，并且必须一起编译和分析数据，那么它是有益的。

例如，假设你拥有多个宠物店在不同的地方。你可以汇总所有商店的销售业绩，所以你有一个月销售分析报告你的总收入。

3.数据归一化

如果希望轻松地分割和分析数据，可以使用数据规范化。

数据规范化是组织数据，使其具有统一和标准的记录方式的过程。因此，您可以更轻松地对数据进行排序、分段和分析。

假设你有一个收集用户名字和姓氏的网页引导表单。一些用户可能以大写格式输入他们的名字，而其他用户则以小写格式提交他们的名字。当您将名字和姓氏存储在数据库或数据库中时，数据规范化可以帮助您标准化它们的格式客户关系管理(CRM)软件。

4.数据离散化

数据离散化是一种数据转换策略，它将连续值转换为一组间隔，因此您的数据更容易分析和分组。这一步特别适用于客户细分。

例如，你的零售业务可能需要根据年龄细分您的客户，以便您可以分享与每个年龄组相关的产品。您可以为每个联系人使用年龄范围，而不是他们唯一的年龄号码。

5.属性结构

是否需要基于现有数据点创建新属性?使用属性构造，这是根据现有数据创建新属性的过程。

属性构造有助于提高数据挖掘的效率。它还使您能够创建团队需要的新数据集，以获得额外的见解。

例如，假设你的制造业务拥有客户交易的数据。您可以使用这种数据转换策略来创建的新属性客户终身价值。

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