数据整理，也称为数据清洗，是清理、转换和组织原始数据以供进一步分析和集成的过程。在本文中，我将探讨数据整理的意义和好处、使原始数据可供不同最终用户使用的过程以及数据整理在人工智能和机器学习中的应用。让我们首先仔细看看数据整理及其在金融领域的意义。
据 Statista 称，大数据市场预计在 2027 年 WhatsApp 号码数据 将达到 1030 亿美元，因此充分发挥其潜力比以往任何时候都更加重要。随着大数据的不断发展，公司不断寻找新的数据类型。然而，随着技术创造更多的数据源，数据管理成为企业日益增长的障碍。
同样，《福布斯》报道称，负责数据准备的数据科学家大约花费 80% 的工作时间来准备数据以供进一步分析。这 80% 中包括数据整理。
数据整理的重要性
深入了解数据整理对于企业和投资公司来说至关重要，因为数据整理是金融专业人士常用的许多其他数据转换和分析过程的先决条件。
例如，投资者可以利用招聘信息数据来更好地了解市场增长情况并跟踪有前途的初创企业。同样，公司可以利用企业统计数据来更好地了解竞 如果您希望在考虑客户体 争对手。这两个目标都需要收集和转换大量数据以进行进一步分析或集成。最终，如果没有数据整理，这些目标就无法顺利实现。
数据整理的 3 个好处
如前所述，大数据已成为当今商业和金融不可或缺的一部分。然而，大数据的全部潜力并不总是显而易见的。数据发现等数据流程对于识别数据的潜力很有用。但要充分释放数据的力量，您需要实施数据。以下是数据整理的一些主要好处。
1. 数据一致性
数据整理的组织方面可产生更一致的数据集。数据一致性对于涉及从消费者或其他人类最终用户收集数据输入的业务运营至关重要。例如，如 加密数据库 果人类最终用户错误地提交了个人信息，例如创建了重复的客户帐户，则会影响进一步的性能分析。
2. 提高洞察力
数据整理可以通过将元数据转换为更恒定的元数据来提供有关元数据的统计见解。这些见解通常是数据一致性提高的结果，因为一致的元数据允许自动化工具更快、更准确地分析数据。特别是，如果要构建有关预计市场表现的模型，数据整理将清理元数据，以使您的模型能够无错误地运行。
3. 成本效益
如前所述，由于数据整理可以提高数据分析和模型构建过程的效率，因此从长远来看，企业最终将节省资金。例如，在发送数据进行集成之前彻底清理和组织数据将减少错误并节省开发人员的时间。
现在我已经研究了数据整理的目标、意义和好处，让我们来探讨数据整理的更细微的细节及其与机器学习 (ML) 的关系。