这一过程使人们对从这些数据集中

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自的这段视频提供了使用示例数据集进行数据分析的示例数据分析的好处除了提高数据质量和可见性之外数据分析还为组织提供了具体的好处包括提高对数据的信心数据分析可帮助数据工程师和分析师识别问题并纠正它们。得出的结论更有信心。数据分析还允许团队识别这些问题的任何更大原因以便他们可以在数据收集过程中纠正它们。可搜索性工程师通过用关键字描述和类别标记数据集来提高数据集的可搜索性以便更容易发现。这简化了未来合并这些数据的分析并且还为非技术用户提供了访问权限他们现在可以使用搜索词查询数据集。

预测决策人工智能和机器学习等高级数据用例依赖标准化且格式正确的数据来为其算法提供支持。数据分析使工程师能够更好地执行标准。它还验证数据集的准确性以确保这些技术不会得出错误的结论。接下来让我们检查一下可用的数据分析类 手机号码数据 型。数据分析类型数据剖析分为三种类型结构发现内容发现和关系发现。让我们更详细地回顾一下每一个。结构发现结构发现是验证数据一致且格式正确的过程。有时也称为结构分析。用于结构发现的典型方法是模式匹配其中数据工程师根据数据类型的已知模式测试记录。例如模式匹配可以扫描一列电子邮件地址以确认它们都包含并以域后缀例如结尾。




结构发现还计算数值数据的基本统计数据例如平均值中位数众数和标准差。这些统计数据不仅是对未来分析有用的元数据而且可以表明数据的有效性。例如您可能会发现异常高的平均值或异常值以进行进一步调查。关系发现关系发现扩大了数据值之外的范围以对记录和表之间的链接进行编目。这可以包括表内的引用例如通过计算其他单元格值填充的单元格值或表和数据集之间的引用例如外键和主键。例如这些连接对于跟踪和编目至关重要以便在将数据集导入或复制到不同的数据库时保持数据完整性。或者如果对数据进行采样则应保留计算值以防它们的参数不包含在横截面中。内容发现在内容发现过程中工程师将注意力转回到数据值上以识别哪些记录有错误。内容发现可查找明显的问题例如缺失值和更细微的问题例如不正确或不明确的数。