精华内容
下载资源
问答
  • 数据准备是数据分析工作的绝大部分,所消耗的时间约占80%以上, 因此如何有效的提高处理的速度是很有必要的。 R不但是用于分析建模的好工具,在数据预处理方面也有很多便捷的函数使用: 1- apply类函数的使用(R...

    数据准备是数据分析工作的绝大部分,所消耗的时间约占80%以上,

    因此如何有效的提高处理的速度是很有必要的。


    R不但是用于分析建模的好工具,在数据预处理方面也有很多便捷的函数使用:

    1- apply类函数的使用(R中最好减少loops)

    apply类函数使用:

    matriz <- matrix(round(runif(9,1,10),0),nrow=3)
    apply(matriz, 1, sum) ## sum by row
    apply(matriz, 2, sum) ## sum by column
    tapply(mtcars$hp, mtcars$cyl, mean)
    lista <- list(a=c('one', 'tow', 'three'), b=c(1,2,3), c=c(12, 'a')) 
    lapply(lista, length) ## return a list
    sapply(lista, length) ## coerce to a vector

    do.call总会有意想不到的收获--black magic
    data <- split(mtcars, mtcars$gear) ## split 
    fits <- lapply(data, function(x) return(lm(x$mpg~x$disp)$coef)) ## apply
    do.call(rbind, fits) ## recombine




    展开全文
  • 企业信息化及其BI平台的搭建过程中数据准备一直是一个非常重要的环节,它是数据分析的基础。我们通过数据准备工作保证数据的准确性、真实性和完整性,提高数据的显示质量,从而保证数据分析高质量高效率的进行。...

    在企业信息化及其BI平台的搭建过程中,数据准备一直是一个非常重要的环节,它是数据分析的基础。我们通过数据准备工作保证数据的准确性、真实性和完整性,提高数据的显示质量,从而保证数据分析高质量高效率的进行。

    数据准备主要包括数据处理、数据抽取、数据集市创建等环节。数据处理指的是在数据分析之前对数据进行清洗(extract)、转换(transform)、加载(load),简称ETL。源数据可能来自不同的业务系统,它们有不同的数据格式,也包含一些冗余的信息。ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后,进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据。

    59.jpg

    Smartbi产品拥有专业的数据准备功能模块家族,通过自助ETL功能、业务主题、自助数据集、透视分析等功能成员,提高数据的质量和性能,缩短数据准备的时间。

    下面我们来进行一一介绍:

    自助ETL

    出生时间:2019年

    效忠对象:有ETL数据处理需求的技术人员、业务人员

    创造背景:有些客户有数据处理的需求,需要相关的加工工具。客户的源数据可能来自不同的业务系统,它们有不同的数据格式,也包含一些冗余的信息,往往需要通过ETL将分散的、异构数据源中的数据进行抽取、清洗、转换、集成等。但是一般的ETL工具比较技术,需要比较专业的人员才能进行。

    功能简介:

    Smartbi通过封装ETL算法,将技术分离,可以实现业务人员进行自助ETL操作。自助ETL以工作流的形式实现为库表提取数据模型的语义,它通过简单的拖放操作进行预处理,支持:过滤与映射、空值处理、JOIN、去除重复值、分列、派生列等多种预处理方法,解决企业数据分散、凌乱、标准不统一等问题,将数据加工成具备语义一致性与完整性的数据模型,也可以增强自助数据集构建数据模型的能力。

    战斗频率:☆☆☆☆

    60.jpg

    技能绝招:

    自助ETL,无需单独部署,能够与Smartbi无缝连接,允许将数据准备的结果,以数据表方式直接提供给BI使用。自助ETL采用分布式计算架构,同时单节点情况下支持多线程,这极大地提高了数据处理的性能,亿级的数据量处理时间可以达到分钟级。它主要具备以下四个特点:

    ● 一体化。集成在Smartbi中,无需独立部署就可以使用。

    ● 可视化。完全界面化直接操作,流式数据处理,自带丰富处理节点,业务人员都能参与。

    ● 高性能。分布式计性能强悍,采用业界先进架构,能够处理海量数量,最大规模可以达到PB级,数据量处理的性能是同类型传统工具的10倍。

    ● 强功能。大量组件兼顾一般数据处理,与高级数据处理。

    业务主题

    出生时间:2011年

    效忠对象:一般由技术人员通过拖拽创建,业务人员使用

    创造背景:

    语义虚拟层, Semantic Virtual Tier,是Gartner明确定义的概念, 语义模型是差不多的概念,它是指能涵盖整个仓库或者分析范围的的逻辑视图。

    如果要做到由业务用户自行组织宽表,语义模型是构建动态大宽表的前提。只有具备了全仓库建模后,业务人员才有可能构建自己分析的模型。

    比如在项目的实际应用中,接入数据源后,关系数据源中的基础表,可能属于不同的业务逻辑。比如,数据源下有20张基础表,其中10张是人力资源数据相关的表,另外10张是产品销售相关的表。根据实际业务需要,可以将这些原始数据库基础表,按业务逻辑重新定义组装成业务对象(逻辑表),以供相关人员使用。

    上述情况,我们通过设置不同的表关系,使用业务主题对表字段进行自由组合,分级分层的将人力资源相关的10张表重新封装成“人力资源”主题,产品销售相关的10张表重新封装成“产品销售”主题,将这两个主题提供给不同业务人员使用,这样会更加便于查询。

    功能简介:

    业务主题是最常用的数据资源类型,它是技术人员通过拖拽原始表的方式构建语义虚拟层,从而将复杂的数据关系转换为业务分析师可认知和使用的逻辑模型。它通常基于分析场景实现业务建模,用户可以将数据库中的字段与表关系按照业务逻辑进行定义,形成业务人员也能看懂的主题,并且可以控制权限。

    战斗频率:☆☆☆☆☆

    61.jpg

    技能绝招:

    ● 全仓建模。可对整个仓库进行建模,支持设置表关联信息,对表、字段名称进行业务含义翻译,设置字段的数据类型、显示格式;支持对表字段进行自由组合,分级分层,更加便于查询拖拽;支持相关表不同主题不同表关系设置,实现表关系灵活设置。

    ● 权限控制。可以实现主题权限、数据行权限、列权限等,真正做到专业级别的安全控制。

    ● 数据整合。拥有强大的数据整合能力,支持设置计算字段、设置维度层次,地理维、时间维等。

    形象展示:

    业务对象是构成业务主题的基本元素。业务对象可以嵌套业务对象,被嵌套的业务对象,我们统称为“业务子对象”。业务对象可以从左侧拖拽表进来,也可以新建。

    62.jpg

    63.jpg

    业务属性是组成业务对象的最基本元素,相当于表中的字段。

    自助数据集

    出生时间:2018年

    效忠对象:业务人员

    创造背景:传统的数据集构建需要技术人员来进行。而在实际情况中,当业务人员在进行数据分析数据资源不能满足需求时(比如业务人员需要将多个公共数据集进行关联分析,或是将本地Excel上传再结合公共数据集进行关联分析),就需要一种业务人员可以很容易创建使用的数据集。

    功能简介:

    自助数据集是一类基于个性化需求并具备灵活查询能力的数据集,业务用户可以根据业务要求,通过可视化的方式,使用跨数据库、多表关联、数据转换、复杂逻辑关系计算、数据抽取ETL等功能,将数据提取到自助数据集。比如有大屏展示需求的业务人员可选择Smartbi提供的自助数据集来制作自助仪表盘。

    战斗频率:☆☆☆☆☆

    技能绝招:

    ● 可视化操作。操作界面可视化,无需任何代码。

    ● 高性能保障。数据量大时可定义抽取规则到高速缓存,加速后续分析应用。

    ● 支持数据行权限控制。通过可视化界面设置即可实现数据行权限的控制。

    ● 支持跨库查询。当用户查询数据的范围比较广不限于一个数据库时,可以跨多库进行查询。

    ● 支持维层次定义。自助数据集支持对日期字段的时间维层次定义和对区域字段的地理维层次定义,维层次实现了在自助仪表盘中钻取的功能。

    透视分析

    出生时间:2014年

    效忠对象:数据分析师、一线业务人员等都可以使用

    创造背景:人人都是数据分析师。当前时代无时无刻都在产生大量的数据,市场的竞争格局、变量要素变化迅猛,数据分析的频率提升至每天甚至每小时,数据分析的角度也要随时调整。而专业的数据分析需要复杂的数据加工过程,OLAP多维分析需要Cube,建立维度表、事实表、定维度层次、聚合指标等等,数据查询需要高深的SQL语句。

    而企业的每一位员工都需要变身为数据分析师,利用自助BI数据分析工具,最大化单兵作战的能力。透视分析在此基础上应运而生。

    功能简介:

    采用“类Excel数据透视表”的设计,多维分析不再需要建立模型,就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取,洞察数据。不仅如此,任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件,轻松实现对数据的查询与探索。

    战斗频率:☆☆☆☆☆

    64.jpg

    图:类似Excel数据透视表的操作示例

    技能绝招:

    ● 简单易用。类似Excel透视表,简单易用。无需SQL或建模即可完成数据的交叉组合,多维度钻取,灵活查询。

    ● 高性能。支持抽取数据到高速缓存库,支持大数据量的查询性能,秒级响应。

    ● 多维度。支持超多维度、甚至维度无法固定的分析场景。

    ● 多种时间计算。可根据业务属性设置时间计算及二次计算,如快速分析年/月/日的增长率等;并支持多种应用场景,如自定义周开始时间,取相同时间段的数据做环比等。

    展开全文
  • 数据准备(预处理)过程中常常需要进行数据的处理,例如数据清洗包括缺失值和异常值处理,数据变换如规范化数据,数据规约如属性规约(选择部分有代表性的属性)等,Python有很多进行数据预处理的快速方法,以数据...

    数据准备(预处理)过程中常常需要进行数据的处理,例如数据清洗包括缺失值和异常值处理,数据变换如规范化数据,数据规约如属性规约(选择部分有代表性的属性)等,在Python有很多进行数据预处理的快速方法,以数据清洗中的缺失值处理为例,在实际过程中常常会发现有的数据是缺失(NaN)的,这些值是需要特别处理的。缺失值的判断可利用numpy中的isnan()函数,而对于Series或DataFrame,缺失值的判断和处理非常的方便,例如df.dropna()可以删掉含NaN(NA)的行,df.dropna(how=‘all’)只丢弃全为NaN的那些行,也可以进行值的插补,例如用0、均值、中位数或众数等进行填充插补,也可用插值法即基于已知点建立插值函数f(x),通过xi求得f(xi)来近似替代,常用方法有拉格朗日插值法和牛顿插值法NaN,具体插值例子请见下周6.5节。以常用的简单填充为例,可用df.fillna(某一个值)方式用某一个值如0或平均值等代替NaN(例如df.fillna(0)表示用0代替NaN),也可用其method参数指定缺失值的填充方向,例如:

    fruit_df = pd.Series([‘apple’, ‘orange’, ‘pear’], index=[0, 2, 5])
    fruit_df = fruit_df.reindex(range(7))
    fruit_df
    0 apple
    1 NaN
    2 orange
    3 NaN
    4 NaN
    5 pear
    6 NaN
    dtype: object

    inplace参数设为True表示直接修改原对象fruit_df,否则将填充后的结果返回,原对象不变

    fruit_df.fillna(method=‘ffill’, inplace = True)
    print(fruit_df)
    0 apple
    1 apple
    2 orange
    3 orange
    4 orange
    5 pear
    6 pear
    dtype: object

    ffill表示用前一个非缺失值代替NaN填充,而bfill表示用下一个非缺失数据代替NaN填充,要根据数据的特点选择不同的填充方式,如果选择错误结果可能会不能正确填充,请选择如下填充方式的结果。

    fruit_df = pd.Series([‘apple’, ‘orange’, ‘pear’], index=[0, 2, 5])
    fruit_df = fruit_df.reindex(range(7))
    fruit_df.fillna(method=‘bfill’, inplace = True)
    print(fruit_df)

    A.
    0 apple
    2 orange
    5 pear
    dtype: object

    B.
    0 apple
    1 orange
    2 orange
    3 pear
    4 pear
    5 pear
    6 NaN
    dtype: object

    C.
    0 apple
    1 apple
    2 orange
    3 orange
    4 orange
    5 pear
    6 pear
    dtype: object

    D.
    0 apple
    1 orange
    2 orange
    3 pear
    4 pear
    5 pear
    6 pear
    dtype: object
    正确答案:B你选对了

    展开全文
  • 这里简单对缓慢变化维的几种处理方式做下总结,数据之前的文章有详细介绍缓慢变化维。SCD1:重写;已有的维度行重写一个或多个属性。SCD2:增加新行;复制先前维度行的版本,从头开始建立新行。SCD3:增加...

    子系统九:缓慢变化维管理系统

    ETL结构中最为重要的元素之一是实现缓慢变化维度(Slowly Changing Dimension , SCD)。这里简单对缓慢变化维的几种处理方式做下总结,数据僧在之前的文章中有详细介绍缓慢变化维。

    SCD1:重写;在已有的维度行中重写一个或多个属性。

    SCD2:增加新行;复制先前维度行的版本,从头开始建立新行

    SCD3:增加新属性;在原列中添加新增的值,将已经存在的列值添加到新增加到的列中。

    4c2cfeb0bf941717575c2c3d55d60a26.png

    SCD3:增加新属性

    SCD4:增加微型维度;微型维度需要有自己的主见。主维度的主键和微型维度的主键都必须出现在事实表中。

    7de46d4bd33407017f59c98486fae574.png

    SCD4:增加微型维度

    SCD5:增加微型维度和SCD1支架;

    7b70fd67a77c5d53ef7bf7ac73f2c95f.png

    SCD5:增加微型维度和SCD1支架

    SCD6:在SCD2维度中增加SCD1属性;这种处理方式是SCD3的另外一种实现。

    deaae89d0bb2da5474ced76b11469b3c.png

    SCD6:在SCD2维度中增加SCD1属性

    如何使用以上的这些缓慢变化的处理方式呢?

    57c38650de6106bbb2efcc19cddad51a.png

    SCD代理键管理的处理流程

    维度表为事实表提供了接入点。它对于DW/BI 系统的成功起关键的作用。为事实表以及所有的度量提供环境。

    子系统十:代理建生成系统

    目标是产生一个无语义的键,通常是一个整数,成为维度行的主键。代理键生成器能独立地为所有维度产生代理键;避免级联 源系统的操作型键或者日期,时间戳。尽管方法简单,但是始终会存在问题,最终可扩展性无法得到保障。

    子系统十一:层次管理系统

    维度中通常具有多个同时存在,嵌入的层次结构。层次可以是固定的也可以是参差不齐的。固定深度的层次具有一致的层次号。类似通信地址这样的轻微残次不齐的层次往往被建模成固定层次。具有不确定的深度,则需要使用组织映射的桥接表。不建议使用雪花或者规范化数据结构来表示层次,但是在过渡区使用可能是比较合适,可用于辅助维护ETL数据流以添加或维护层次属性。ETL系统负责强化业务规则以确保维度表中加入适当的层次。

    子系统十二:特定维度管理器

    是一种支持组织特定维度设计特征的ETL结构的占位符。

    1,日期、时间维度:唯一一种在数据仓库项目开始时,就完整定义的维度。

    2,杂项维度:涉及从事实表中删除所有关键属性后遗留下来的文本和繁杂的标识

    dba7daad0493e649ab19b0a57ef7b32c.png

    建立杂项维度行的结构

    3,微型维度:在大型维度中当 SCD2技术不可用时使用。非常大,复杂的维度 通常需要多个微型维度。

    4,缩减子集维度:其行或列是基维度的子集。根据基维度建立一致性缩减维度,而不是独立于基维度,以确保一致性。

    4,小型静态维度:有ETL系统在没有真实外部来源的情况下建立。这些维度通常是小型的查询维度,在维度操中操作型代码被转换为字词。查询维度简单的由ETL小组直接建立

    5,用户维护的维度:适当由业务用户部门负责维护这些属性。DW/BI小组需要提供适当的接口。ETL系统应该为新行添加默认属性值,并且有负责维护的用户进行更新,否则他们让然会以默认描述的方式出现在报表中。


    我是数据僧,谢谢大家关注。以下是关于数据仓库的历史文章

    数据仓库-读书笔记一

    数据仓库-DW/BI架构对比-读书笔记二

    数据仓库-事实表/维度表技术-读书笔记三

    数据仓库-高级事实表技术-读书笔记五

    数据仓库-高级维度表技术-读书笔记六

    数据仓库-零售业务举例维度模型设计4步骤-读书笔记(七)

    数据仓库-零售业务举例维度表设计细节-读书笔记(八)

    数据仓库-零售业务举例如何提高仓库扩展能力-读书笔记(九)

    数据平台建设整体思路阐述和总结

    数据仓库-零售业务中库存如何设计-读书笔记(十)

    数据仓库中如何使用缓慢变化维技术

    ETL系统相关技术和注意事项

    ETL中前期数据分析、变化数据探测,数据获取 注意事项

    数据仓库基础概念分享

    ETL过程的数据清洗和整合

    展开全文
  • 本章重点介绍机器学习算法的数据准备.预处理数据我们的日常生活,我们处理大量数据,但这些数据是原始形式.为了提供数据作为机器学习算法的输入,我们需要将其转换为有意义的数据.这就是数据预处理进入画面的...
  • 测试数据准备过程

    2009-10-10 01:00:41
    公司实施的测试流程有一个环节是测试数据准备,这个环节处于测试设计和测试用例完成后,测试实施之前。而一般的小项目大家都没有太注重数据准备。而上次项目做完,紧接着做了一个大日常,而这个日常...
  • 摘要:本文主要讲述了如何python中用七步就能完成中数据准备。上图为CRISP-DM模型数据准备下面七个步骤涵盖了数据准备的概念,个别任务以及从Python生态系统处理整个任务过程的不同方法。维基百科将数据清洗...
  • 本篇文章主要介绍了几种常用的数据准备方法,以及在数据准备过程中如何避免数据泄露。数据准备是将原始数据转换为适合建模的形式的过程。原始的数据准备方法是在评估模型性能之前对整个数据集进行处理。这会导致...
  • 前言 上一篇文章说过,monodepth2模型有三种训练方式。针对我们的双目场景,准备使用stereo training方法。 monodepth2的训练入口函数train.py,如下图所示。...下文将结合代码讲解数据准备过程数据加...
  • 我们报表开发经常会使用存储过程准备数据,存储过程支持分步计算,可以实现非常复杂的计算逻辑,为报表开发带来便利。所以,报表开发这样的存储过程并不少见:3008 行,141KB 的存储过程,会给报表开发带来...
  • 需求是我想重复插入大量数据,那么首先想到的,就是用insert into select语句。首先将当前表的数据备份。... 然后,从备表数据往原表新增,写了个存储过程如下: drop procedure if exists initTestDa...
  • 前言最近学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug。总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额外注意。本文旨在列举...
  • 所有机器学习的项目数据准备是至关重要的一步,也是第一步。数据的准备将包含以下几个部分,数据的获取,数据的清洗与整理以及数据的标注,数据的获取,一般我们有以下的渠道,开源数据集的获取,爬虫获取,...
  • (MySQL版本)其他detail_info的外键是name (也就是说detail_tail name的值要student有)现在准备需要往这两张表插入数据供测试时使用,方法一,手动插入必须选插入一条记录到student,然后再插入一条到...
  • SARscapeSAR数据处理准备工作

    千次阅读 2019-10-01 15:41:09
    主要设置数据处理过程默认的输入输出路径,能提高工作效率。 ENVI主菜单,File->Preference,Preferences面板选择Directories选项,如图所示。设置一些ENVI默认打开的文件夹,如默认数据目录(Default ...
  • 准备测试数据

    2020-11-11 11:51:00
    他们编写测试的过程中遇到的第一个困难就是测试数据准备。 测试数据准备往往会遇到几个问题: 测试数据库表结构的更新和一致性,怎么和业务数据库保持同步? 测试间数据怎么隔离? 通过什么方式准备数据?...
  • 关于数据准备

    2016-01-07 17:15:00
    项目进入正式测试阶段之前,有一个环节就是测试数据准备。当时,面对项目复杂的业务规则,一下子还不知道这个测试数据如何入手,往往准备的很粗糙。紧接着就是紧张的测试工作。测试过程中,原来不清晰的业务规则...
  • 目前很多互联网软件应用,除了应用程序本身外,后台都会有数据库做支撑。软件款测试人员测试这种类型...实际工作创建测试数据过程,往往需要很长的时间,有时候多影响到项目的进度。下面将从平时测试一些实...
  • 自己网上下载的数据集,或者用自己采集的图片标注的图库亦或是用网上下载图片标注的图库,这些来源不一的数据有可能不能都满足要求,比如有的标注与图片是分开的,有的图片没有标注,或者标注数量大于图片,这些...
  • 过去的两个月里,我花费了大量的时间找工作上面,求职过程中,发现比较热门的岗位是算法工程师、研究员、数据分析师等,可以说岗位薪资非常高、竞争非常激烈。尤其是对于非计算机专业出身的同学们,早早准备并...
  • 越来越多的业务分析师正在提升自身编写临时查询和分析算法的能力。... 新兴的自助型数据准备工具可以帮助业务分析师、数据科学家和其他最终用户绕过数据仓库,完成数据集成和制备过程的关键部分。而我们说数

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 5,802
精华内容 2,320
关键字:

在数据准备过程中