Определение объединения данных

Агрегация данных – это процесс сбора данных из одного или нескольких источников для их интеграции в упрощенную структуру. В частности, агрегация данных включает в себя извлечение отдельных данных из многочисленных источников для их компиляции в краткий профиль, такой как суммы или приемлемая статистика.

Агрегация данных чрезвычайно удобна для тех, кто стремится к анализу данных, поскольку они могут быстро проверять большое количество данных.

Процесс объединения данных

Как правило, процесс агрегирования включает следующие три шага:

1. Получение данных из разных источников. Агрегатор данных собирает данные из нескольких источников, таких как разные базы данных, электронные таблицы и HTML-документы.
2. Фильтруйте и упорядочивайте входные данные. : Цель этой процедуры – гарантировать точность и согласованность данных перед их агрегированием. Собранные данные выбираются и предварительно обрабатываются, чтобы исключить любые несоответствия, ошибки или недоступные данные.
3. Объединение и компиляция данных: обработанные данные объединяются в независимый набор данных. Последняя процедура состоит из прикрепления, связывания и сжатия данных в значимой и краткой форме. На этом этапе завершаются создание упрощенных представлений, расчет общей статистики или создание сводных таблиц.

На самом деле существует множество навыков и инструментов для агрегирования, которые позволяют агрегировать данные разными способами. Затем агрегированные данные помещаются в хранилище данных для дальнейшего анализа или применяются для принятия решений для бизнеса.

Рекомендации по объединению данных

Узнав о том, как работает агрегирование данных, важно понять передовые методы агрегирования данных перед их агрегированием.

1. Примеры использования агрегации данных.

А. Экономия. Агрегация данных из нескольких источников используется для оценки надежности их клиентов, чтобы принять решение, например, разрешить ли кредит или нет. Кроме того, агрегированные данные важны для исследования и понимания ситуации на фондовом рынке.

Б. Медицинское здравоохранение. Медицинские учреждения используют данные, собранные из медицинских тестов, медицинских карт и лабораторных данных, для улучшения лечения и принятия решений по уходу.

С. Маркетинг: с одной стороны, данные, собранные с веб-сайтов компаний и социальных сетей, можно использовать для отслеживания упоминаний, хэштегов и взаимодействий, где вы можете определить эффективность маркетинговой стратегии. С другой стороны, данные о продажах и клиентах объединяются для следующих маркетинговых мероприятий.

Д. Мониторинг программного обеспечения: программное обеспечение собирает и объединяет данные приложений и сети через регулярные промежутки времени, чтобы отслеживать производительность приложений, находить новые ошибки и решать проблемы.

Э. Большие данные. Агрегация данных упрощает использование данных, доступных по всему миру, и сохранение их в хранилище данных для дальнейшего использования.

2. Проблемы с агрегированием данных

А. Комбинируйте различные типы данных.

Поскольку входные данные поступают из разных источников, входные данные могут иметь разные форматы. Агрегатор данных должен обрабатывать, стандартизировать и преобразовывать данные перед их агрегированием, что является сложным и утомительным процессом. В этом случае перед агрегированием данных важнее анализ данных, который заключается в преобразовании исходных данных в более удобный для использования формат.

Б. Обеспечение конфиденциальности

Конфиденциальность часто является приоритетом при обработке данных, агрегирование данных не является исключением. Вполне вероятно, что вы будете использовать информацию, позволяющую установить личность, для создания аннотации от имени команды, например, при предоставлении публичных результатов выборов или опроса. Поэтому агрегация данных обычно сочетается с анонимностью данных. А несоблюдение правил конфиденциальности ЕС может привести к юридическим вопросам и штрафам.

С. Премиальные результаты

Исходные данные – это решающий фактор, влияющий на надежность результатов процесса агрегирования данных. Поэтому очень важно гарантировать целостность, точность и согласованность собранных данных.

3. Агрегация данных с помощью Yiluproxy

Как мы упоминали выше, процесс агрегирования данных начинается с извлечения данных из разных источников. Агрегатор данных может использовать ранее собранные данные или напрямую извлекать их. Важно отметить, что результаты агрегирования будут зависеть от качества этих данных, а это означает, что сбор данных играет решающую роль в агрегировании данных.

К счастью, YiluProxy упрощает сбор данных, поскольку вы можете использовать его, чтобы избежать ограничений веб-сайтов или блокировок IP-адресов с его расширенными возможностями. технология прокси. Затем вы сможете без труда агрегировать необходимые данные.

Эти наборы данных можно использовать во многих ситуациях. Например, эти сводные данные помогают им сравнивать цены с ценами конкурентов, отслеживать поисковые привычки и планы клиентов на поездки, а также прогнозировать будущую туристическую валюту.