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数据分析进度慢?数据清洗和加工是关键!

2022-10-18 18:19:57
数据分析师
我们正处于一个数据大爆炸的时代,各种数据无时无刻不充斥在我们周围,无论是数据科学还是数据分析领域,在进行最终的可视化展示前,都需要做大量的数据处理工作。
为什么在分析数据之前需要付出如此多的努力来准备数据呢?
主要是存在很多低质量及无意义的数据,数据质量问题的存在无法满足数据分析需求,将会对最终的统计产生影响,导致分析结果不准确。大量重复数据、缺失数据、无效数据、异常数据、未经计算的原始数据充斥其中,常常让业务人员和分析人员陷入漫漫无期的清洗和统计工作里,不仅会增加时间成本,拖慢工作进程,还会影响数字化建设成果。
那么,如何快速地进行数据准备呢?我们可以使用一些工具来协助进行自助数据准备工作,Tempo数据可视化平台就是一款高效便捷的工具,可以通过简单的步骤,为后续的分析工作提供高质量数据,下面用实际操作来举例:
01 按类别分组
需求:货物运输方式有火车、大卡和空运三种,需要重新分组为陆运(火车+大卡)和空运。
第一步:在数据表中找到“运输方式”列,点击“按类别分组”;
第二步:点击新建类别并命名,拖入字段即可。
按类别分组
02 数值分组
需求:依据不同销售额,对客户进行分组,确定客户的会员等级,把销售额0~200的分为小客户,2000~4000的分为大客户。
第一步:在数据表中找到“销售额”列,点击“数值分组”;
第二步:选择按自定义范围分组,输入新建类别,以及数值区间即可。
数据清洗和加工
03 数值分箱
需求:对不同订单所得利润进行分箱,以便于分析不同地区、不同订单的利润额规律。
第一步:在数据表中找到“利润”列,点击“数值分组”,把分箱数字设置为500,将利润划分为0~500、500~1000、1000~1500;
第二步:选择按自定义范围分组,输入新建类别,以及数值区间即可。
数据清洗和加工
Tempo数据可视化平台针对企业在现实业务场景中常用的数据统计方式,内置了包括按类别分组、数值分组、数值分箱等多种数据处理方式,让用户通过简单的配置操作,就能快速对低质量、无意义数据进行处理。通过Tempo数据可视化平台类excel的操作,可快速实现空值填充、数值替换、类型转换等多种数据处理,有效降低数据分析门槛,让业务人员也能轻松提升数据质量。
数据分析工具
另外,Tempo数据可视化平台在提供数据准备模块时,可构建可视化分析之前基础的数据模型,根据相关的分析需求提供一定的数据处理,节省在数据准备和处理所花费的时间,大幅提高数据分析效率。
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