Data crunching adalah pendekatan sains maklumat yang membolehkan pemprosesan data dan maklumat automatik (Big Data). Data Crunching merangkumi penyusunan dan pemodelan sistem atau aplikasi.

Data diproses, disusun dan disusun mengikut algoritma dan urutan program. Oleh itu, ungkapan "data yang sempit" merujuk kepada maklumat yang sudah diimport dan diproses dalam sistem. Kata-kata yang serupa merangkumi pemetaan data dan perombakan data - ini lebih berkaitan dengan pemprosesan data manual atau separa automatik, dan itulah sebabnya mereka jauh berbeza dari pengurangan data. Frasa "data-crunching" merangkumi analisis data agar dapat membantu dalam membuat keputusan.

Sebagai contoh, kaunter pelawat mendedahkan bahawa laman web syarikat menerima 10,000 pengunjung sehari. Walaupun beredar, data ini tidak masuk akal bagi syarikat kerana mereka tidak memberitahu syarikat apa yang dilakukannya dengan betul untuk mengekalkan nombor tersebut dan apa yang dapat dilakukannya untuk menaikkan angka tersebut.

Penjelasan data yang dijelaskan

Data crunching diperlukan untuk menukar data mentah menjadi bentuk analisis. Ini sering kali melibatkan penghapusan format proprietari dan data yang tidak perlu, menukar dan memformat semula nombor dan format tarikh dan mengatur maklumat. Ini juga boleh menyebabkan penghapusan data pendua dan salah.

Mengurangkan data mungkin diperlukan kerana pelbagai sebab. Syarikat mungkin perlu menukar maklumat dari aliran data luaran untuk menggunakan alat perisikan perniagaannya sekarang. Sekiranya jabatan syarikat menggunakan pelbagai aplikasi, data mungkin perlu dipijat secara standard untuk memberikan maklumat dari seluruh perniagaan.

Mengapa Data Crunch?

Pengurangan data membantu syarikat memperoleh nilai melalui analisis dari datanya. Ini membolehkan syarikat membuat keputusan berpendidikan, mengenal pasti peluang baru dan beroperasi dengan lebih berkesan. Apabila syarikat dapat menganalisis data dari beberapa sumber dalaman dan luaran, mereka dapat memperoleh pandangan yang tidak akan ditunjukkan dengan mempelajari satu sumber data.

Fungsi Jumlah keseluruhan Rumusan
VLookUp Piawaian Data SUMIF
Di dalam JIKA Jumlah Berikat DSUM
ISNA Trik dengan Carta SUMIF

3 Langkah Menghancurkan Data

Pengurangan data terdiri daripada tiga langkah utama: pembacaan data mentah, penukaran dan output maklumat.

1- Bacaan Data Mentah

Fasa ini mendapat data dari sumber yang ditentukan. Data mentah mungkin tidak diformat, dalam hal ini maklumat yang ingin dianalisis oleh syarikat mungkin perlu diambil. Untuk mengenal pasti masalah, anda mungkin perlu memeriksanya dengan sumber lain.

2- Penukaran data

Data dapat ditukarkan dari bentuk asli ke format yang dapat dimanfaatkan oleh instrumen analisis menggunakan banyak proses khusus. Prosedur standard merangkumi penghapusan dan penandaan watak yang tidak diingini. Format pelbagai tarikh dapat dikenali dan ditukar menjadi format biasa. Sebagai contoh, tarikh lahir boleh dimasukkan pada 3/16/40 atau 16 Mac 1940.

3- Output data dalam format yang dipilih

Data yang lengkap kini tersedia untuk dieksport ke dalam fail atau pangkalan data untuk dianalisis . Banyak syarikat mengubah data berstruktur ini menjadi gudang data, yang dibuat khas untuk menilai data dari seluruh syarikat.

Kebaikan Data Crunching

Mungkin saintis data sangat memakan masa untuk menukar data mentah menjadi bentuk yang boleh digunakan; oleh itu, adalah wajar untuk mengautomasikan pengurangan data sejauh mungkin dengan menggunakan bahasa pengaturcaraan atau teknologi lain. Teknik penghancuran data yang cekap:

Menjimatkan Masa

Sebilangan besar syarikat mengumpulkan lebih banyak data daripada yang dapat mereka analisis. Data merangkak ke ukuran yang lebih terkawal, menghapus data yang tidak perlu dan menghilangkan kelebihan. Ini membolehkan syarikat menjimatkan masa dengan memusatkan analisis analitik mereka pada data yang paling kritikal. Pengurangan data automatik juga mempercepat pembersihan data mentah untuk memberi syarikat maklumat terkini untuk dianalisis.

Menjimatkan Wang Tunai

Pengurangan masa mengakibatkan penurunan perbelanjaan analisis. Para saintis data dan penganalisis perniagaan yang mempunyai pampasan tinggi mungkin menggunakan masa mereka untuk menganalisis maklumat yang paling kritikal dengan lebih berkesan daripada mencari sejumlah besar data mentah.

Kenal pasti bakal pelanggan

Syarikat boleh menghancurkan dan mencampurkan data dari pelbagai sumber untuk memberi gambaran keseluruhan aktiviti pengguna . Anda kemudian boleh menganalisis data ini untuk mengenal pasti calon pelanggan untuk item tertentu.

Meningkatkan kecekapan operasi

Syarikat boleh mengumpulkan data kos dari seluruh syarikat untuk mencari kemungkinan pengurangan kos, seperti peluang untuk pengurangan jumlah, dengan mencari barang serupa dari pembekal yang sama.

Imgur

Di mana Data Crunching Digunakan?

Banyak syarikat mempunyai pasukan yang menguruskan data untuk menyiapkan data untuk analisis atau bilangan. Para saintis data, jurutera data dan arkitek data memainkan peranan dalam pemusnahan data.

1- Saintis Data

Saintis data adalah pakar analitik yang menggunakan bakat mereka dalam matematik dan informatika untuk menghadapi cabaran perniagaan. Saintis data memahami gundukan data dan dapat mengesan tren dan memberikan pandangan. Pra-analisis data yang menggunakan bahasa komputer seperti Python atau R mungkin melibatkan kerja mereka.

2- Jurutera Data

Jurutera Data memainkan peranan penting semasa menghancurkan data kerana tugas mereka adalah mengubah data menjadi bentuk analisis yang sesuai. Jurutera data membina saluran paip data yang tidak menggalakkan data mentah secara automatik dan menyediakannya untuk analisis.

3- Arkitek Data

Arkitek data membuat sistem untuk pengurusan data, termasuk penyimpanan data. Mereka menerangkan struktur data syarikat , dan aliran data yang diperlukan untuk analisis dan pelaporan.

4- Pemasaran

Pemasar biasanya perlu menilai data dari pelbagai sumber untuk menyasarkan pelanggan dengan lebih baik dan mengukur keberkesanan kempen. Pengurangan data membolehkan syarikat pemasaran mengintegrasikan data dari pelbagai sumber, termasuk sistem CRM dan platform media sosial, untuk mendapatkan perspektif yang lebih jelas mengenai tingkah laku dan pilihan pengguna.

5- Kewangan

Syarikat kewangan menggunakan banyak analisis untuk memahami dan meramalkan trend dan faktor yang mempengaruhi prestasi perniagaan. Crunching data dapat digunakan untuk memijat sumber data luaran dan menggabungkannya dengan data analisis dalaman. Selalunya merupakan tahap penting dalam melaporkan perniagaan atau menulis data operasi dan kewangan secara dalaman dan awam.

6- Perkhidmatan kewangan

Perniagaan perkhidmatan kewangan telah direvolusikan oleh data yang luas dan algoritma pintar. Menggabungkan data dari pelbagai sumber, syarikat perkhidmatan kewangan dapat mengikuti tindakan pasaran dalam masa nyata, memungkinkan perdagangan berkelajuan tinggi automatik.

7- Auto

Pembuat kereta semakin banyak mengumpulkan data kereta yang dihubungkan, bersama dengan lokasi penjualan dan servis, untuk meningkatkan kualiti kenderaan dan meningkatkan pemasaran sasaran.

8- Minyak dan gas

Syarikat-syarikat ini menghancurkan pelbagai set data besar, termasuk data seismik dan gerudi serta maklumat sensor lain. Analisis data ini dapat meminimumkan masa penggerudian, meningkatkan keselamatan dan meningkatkan kecerdasan kapasiti ladang minyak.

Ringkasan

Jurutera data membina data yang tidak menggalakkan data mentah secara automatik dan menyediakannya untuk analisis. Arkitek data membuat sistem untuk pengurusan data, termasuk penyimpanan data.

Bahasa terbaik dalam proses data

Banyak bahasa pengaturcaraan banyak digunakan untuk penghancuran data, termasuk banyak bahasa yang dibina terutamanya untuk analisis statistik - beberapa yang paling menonjol di bawah ini.

R

Bahasa sumber terbuka R adalah salah satu alat yang paling banyak digunakan untuk pengiraan statistik dan grafik . Ini dapat mengekstrak maklumat dan mengubah maklumat yang digabungkan menjadi bentuk yang teratur dari pengumpulan data yang luas dan rumit. Ekosistem yang luas merangkumi ribuan pakej yang meningkatkan kemampuan bahasa yang terdapat di sekitar R.

Python

Python juga merupakan bahasa sumber terbuka yang popular untuk pelbagai kegunaan, termasuk pengkomputeran saintifik dan statistik. Kerana sintaksnya yang mudah dan jelas, ia dianggap mudah dipelajari. Ini mungkin digunakan untuk aktiviti yang beragam seperti mengimport data dari lembaran Excel untuk memproses set data besar untuk analisis siri masa.

Jawa

Ini adalah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka umum Oracle melalui pemerolehan sistem Sun Micro pada tahun 2010. Beberapa syarikat teknologi teratas memanfaatkan Java untuk mengembangkan produk mereka, yang juga merupakan pusat kerangka data besar, seperti Hadoop . Java adalah bahasa yang mapan, boleh dipercayai dan berjalan pantas dan digunakan secara meluas untuk pengurangan data. Java sudah dapat dibangun berdasarkan bahagian lain dari teknologi syarikat, yang memudahkan integrasi.

MATLAB

Ini adalah bahasa berasaskan matriks yang dibuat oleh MathWorks untuk membantu analisis sistem oleh jurutera dan saintis, dan model. Versi MATLAB komersial pertama diterbitkan pada tahun 1980-an. Kini digunakan secara meluas dalam aplikasi ilmiah intensif data seperti visi komputer dan analisis isyarat . MATLAB digunakan untuk kedua-dua data dan analisis. Sintaksnya yang ringkas membolehkan para saintis dan jurutera data menulis lebih banyak fungsi kod kecil daripada bahasa arus perdana yang lain.

SAS

Ini adalah pakej perisian yang digunakan oleh Institut SAS untuk statistik dan analisis. SAS pertama kali dibuat pada tahun 1970-an dan kini banyak digunakan di pelbagai sektor dan akademik. Program ini mempunyai sebilangan besar ciri sebagai akibat peningkatan puluhan tahun. Firma itu menyediakan barang yang disesuaikan, termasuk analisis tingkah laku pelanggan.

Ringkasan

Pengaturcaraan komputer masih menjadi teras kemahiran yang diperlukan untuk membuat algoritma yang dapat mengatasi apa sahaja data berstruktur atau tidak berstruktur yang dilemparkan kepada mereka. Bahasa tertentu telah membuktikan diri mereka lebih baik dalam tugas ini daripada yang lain.

Maklumat am mengenai Data Crunching

Objektif utama pemprosesan data adalah untuk memahami dengan lebih baik subjek yang harus dikomunikasikan oleh data, seperti sektor perisikan perniagaan , untuk membuat penilaian yang tepat. Data crunching juga digunakan dalam bidang kedokteran, fizik, kimia, biologi, kewangan, kriminologi atau analisis web. Bahasa dan alat pengaturcaraan yang berbeza digunakan bergantung pada konteksnya: Pengaturcaraan untuk Excel , Batch dan Shell telah digunakan sebelumnya, tetapi saat ini, bahasa seperti Java, Python atau Ruby disukai.

Beberapa Aplikasi Data-Crunching.

1- Pemprosesan lebih lanjut dalam kod program data yang diwarisi.

2- Tukarkan satu format ke format lain, contohnya teks biasa ke rekod data XML.

3- Pembetulan kesalahan set data, sama ada kesalahan ejaan atau kesalahan perisian.

4- Pengekstrakan data mentah untuk mempersiapkan penilaian selanjutnya.

Secara umum, pemusnahan data dapat menjimatkan banyak masa kerana prosedur tidak perlu dilakukan secara manual. Oleh itu, pengurangan data mungkin menjadi kelebihan yang besar, terutama dengan set data besar dan pangkalan data hubungan. Walau bagaimanapun, infrastruktur yang betul sangat mustahak untuk aktiviti tersebut mempunyai kekuatan komputasi. Sebagai contoh, sistem seperti Hadoop menyebarkan beban pengkomputeran ke banyak sumber dan menjalankan tugas aritmetik pada kelompok komputer. Ia menggunakan idea pembahagian kerja.

Imgur

Soalan Lazim - Soalan Lazim

:one: Dari manakah data nama itu berasal?

Perkataan "data-crunching" mungkin berasal dari numerical crunching yang umumnya merujuk pada beberapa operasi nombor yang rumit . Data crash adalah frasa analog untuk memproses sejumlah besar data, sedangkan operasi berangka digambarkan sebagai memproses penghancuran data.

:two: Bagaimana saya dapat menggunakan data crunching dalam perniagaan saya?

Penghancuran data selalunya merupakan tahap kritikal dalam menyediakan data untuk analisis korporat. Banyak syarikat menggunakan analisis untuk menilai dan meramalkan tren dan prestasi perniagaan. Dalam analisis, pemasaran, penjualan dan layanan pelanggan, strategi dapat dikembangkan dan dipromosikan.

:three: Apakah maksud data crunch?

Untuk pemprosesan dan analisis lebih lanjut, penyusutan data menghasilkan sejumlah besar maklumat. Secara amnya merangkumi penyaringan dan terjemahan data dari pelbagai sumber ke dalam format yang boleh diterima untuk alat analisis.

:four: Apakah maksud crunching?

Nombor atau data sering dihubungkan dengan perkataan berderak. Ia merujuk kepada proses penyediaan dan analisis data.

:five: Apakah maksud nombor crunching?

Ini adalah frasa yang digunakan untuk menggambarkan pemprosesan dan pengiraan data berangka . Mengurangkan nombor biasanya bermaksud bahawa sebilangan besar data berangka yang berkaitan diambil dan disusun lebih berguna.

:six: Apa itu Nombor Excel Crunching?

Ini dilakukan dengan menambahkan kumpulan sel dan kemudian membahagi dengan jumlah bilangan sel. Masukkan = RATA-RATA (julat) di bar Excel untuk mengira rata-rata kumpulan nombor, di mana kandungan merujuk kepada kumpulan sel yang ingin anda bina standardnya.

:seven: Apakah bahagian dari analisis data?

Analisis data adalah proses pemeriksaan, pemurnian, transformasi dan pemodelan maklumat untuk mengenal pasti data yang relevan, memberitahu kesimpulan dan membantu membuat keputusan.

:eight: Bagaimanakah anda mengatasi masalah dengan pengurangan data?

Sebilangan besar masalah pemecahan data dapat dipecah menjadi tiga langkah: membaca , mengubah dan mengeluarkan data input. WC * .par memberitahu bahawa fail input kami yang paling luas hanyalah 217 baris. Oleh itu, perkara terpantas adalah membacanya ke dalam rentetan untuk diproses lebih lanjut.

:nine: Apakah tujuan analisis data?

Kaedah analisis data menggunakan penaakulan analitis dan logik untuk mendapatkan maklumat dari data. Matlamat utama analisis data adalah untuk mengungkap makna dalam data untuk membuat penilaian berdasarkan maklumat yang diperoleh.

:keycap_ten:Teknik pengumpulan data mana yang terbaik?

Berkat kemajuan teknikal, tinjauan dalam talian - atau e-Survei - telah menjadi bentuk pengumpulan data utama untuk beberapa tinjauan kepuasan pelanggan dan kepuasan kakitangan, dan maklum balas produk dan perkhidmatan dan penilaian persidangan di banyak industri perniagaan ke perniagaan.

:arrow_forward: Kesimpulannya

Menganalisis sejumlah besar maklumat mungkin berguna dalam membuat keputusan, tetapi syarikat biasanya memandang rendah pekerjaan yang diperlukan untuk mengubah data menjadi bentuk untuk analisis. Proses penghancuran data automatik dapat menjimatkan masa dan wang syarikat dengan bantuan alat analisis moden, sambil menjamin bahawa data siap untuk dianalisis dengan segera.

artikel berkaitan

1- Penomboran Data 2- Analitik Data & Artifis Inteligen 3- Adakah kehilangan data disebabkan oleh penghancuran data?