了解数据分析
概述 ：
当今世界的一切都与生成数据有关。由于存在所有这些大量数据，因此对标准和质量提出了要求。数据分析在这里出现。数据剖析是评估数据质量和内容的方法，以便正确过滤数据并准备数据的汇总版本。这个新分析的数据更加准确和完整。
例子 -
例如，我们可以在开始项目时在组织中使用数据分析来确定是否有足够的数据来进行该项目，以及该项目是否值得进行。这种洞察力有助于组织设定现实的目标并追求它们。
数据分析的类别：
- 结构分析或结构发现——
这种类型的数据分析侧重于实现一致性和正确格式化的数据。这是通过使用诸如模式匹配之类的系统来完成的，该系统还可以帮助分析师非常轻松地找到缺失值。 - 内容发现——
这种类型的数据分析采用密集的方法并直接关注数据。单独检查数据并挑选出不正确的空值。 - 关系发现 –
这种类型的数据剖析强调数据之间的关系，即连接、相似性、差异等。这减少了数据库中未对齐数据的机会。
挑战：
数据分析一开始听起来很容易，但是每天生成的大量数据很难监控和分析。这种情况主要发生在具有大量冗余和无组织旧数据的旧遗留系统中。因此，为了解决这种情况，需要一位专家，他必须运行大量查询来整理出有意义的数据。
数据分析技术的最佳实践：
- 列分析 –
它是一种数据分析技术，逐列扫描数据并检查数据库内部数据的重复性。这用于查找频率分布。 - 跨列分析 –
它是一种合并方法，由依赖和关键分析两种方法组成。在这里，检查数据库内部的关系是否嵌入数据集中。 - 跨表分析 –
它使用外键找出数据库内的孤立数据记录，并显示数据库内的句法和语义差异。在这里，确定数据对象之间的关系。 - 数据规则验证分析 –
它检查并验证所有数据是否符合组织设定的预定义规则和标准。这有助于批量验证数据。
重要性：
- 它从原始数据中生成更高质量、有效和经过验证的信息。
- 数据库中没有剩余的孤立数据。
- 它向我们展示了数据库之间的关系。
- 它确保所有生成的数据都符合组织的标准。
- 数据保持一致和连接。
- 查看和分析数据变得更加容易。
结论 ：
最后，数据剖析通常用于对数据质量要求很高的地方。这些项目可能需要从多个数据库收集数据以生成最终报告。在这里，如果我们应用数据分析，我们可以确保没有损坏或孤立的数据进入最终报告并捕获所有问题。此外，当我们将数据从数据库系统转换或迁移到另一个系统时，我们可以使用数据分析来确保在传输过程中数据的质量不会受到影响。