数据准备是什么：2025年的综合术语表

什么是数据准备？

数据准备是将原始数据转换为适合分析、建模或其他数据驱动任务的干净、有序和结构化格式的过程。它涉及一系列旨在提高数据质量、确保一致性，并使数据与其预期用途相关的步骤。通过解决错误、缺失值和格式不匹配等问题，数据准备将混乱的数据转化为有价值的资源，以获得有意义的洞察和决策支持。

关键步骤

1. 收集数据

第一步是从所有相关来源收集原始数据。这可能包括内部系统，如数据库和电子表格，外部来源，如API和云存储，甚至来自传感器和物联网设备的实时输入。在某些情况下，数据也可能手动输入。重要的是要识别哪些来源与您的特定目标相关，并确保所有必要的数据点都被捕获，而没有冗余或空缺。

2. 检查数据

数据收集后，下一步任务是仔细检查它。这涉及检查结构（例如，行、列、数据类型），识别值的范围，并发现早期问题，例如缺失条目、重复记录或异常值。这一步有助于评估数据在当前形式下是否可用，或者是否在准备好分析之前需要额外的工作。

3. 清理数据

数据清理解决了检查过程中发现的问题。可能包括：

• 删除重复项以避免扭曲的结果。

• 修复错误，例如姓名中的错别字或不正确的日期格式。

• 处理缺失值，使用诸如插补（基于逻辑或平均值填充值）或删除等方法。

• 管理异常值以防止极端值扭曲分析。

4. 转换数据

拥有干净数据后，下一步是将其转换为适合即将进行的分析或建模任务的结构。典型的转换包括：

• 归一化值，使不同尺度进入一个一致的范围。

• 汇总数据到摘要指标（例如，按地区的平均销售额）。

• 将分类变量编码为数字格式（例如“是/否”或颜色类别）。

• 重构列或拆分/合并字段，以更好地匹配所需格式。

5.整合多个来源

当使用来自多个系统的数据时—例如将CRM工具的销售数据与分析平台的网络流量数据结合起来—将所有内容集成到单个数据集中是必不可少的。这一步可能涉及对齐模式、解决冲突（例如不同的日期格式）和使用唯一标识符连接记录。适当的集成提供了整体视图，并确保跨来源的一致性。

6. 验证数据

在继续进行分析或建模之前，验证是关键。这意味着：

• 确保所有转换均已正确应用。

• 验证数据集的完整性和一致性。

• 检查数据是否与项目的目标、业务规则或研究要求一致。

数据验证充当最终质量检查，以确认一切准备就绪可供使用。

7. 存储数据

最后一步是将准备好的数据集存储在一个安全且可访问的环境中。这可以是关系数据库、基于云的数据仓库或共享文件系统—具体取决于团队的工具和需求。适当的存储确保数据可以很容易地用于分析、报告或在仪表板和模型中使用。

为什么数据准备很重要

• 提高数据质量

  准确且一致的数据对于做出明智的决策至关重要。数据准备消除了错误和不一致性，为您提供了一个值得信赖的基础来进行工作。

• 节省分析时间

  准备良好的数据减少了分析师和数据科学家花在修复问题上的时间。相反，他们可以专注于生成洞察和创造价值，加快整体过程。

• 提高模型准确性

  在机器学习中，干净且一致的输入数据至关重要。适当准备的数据导致更好的训练结果和更准确的模型预测。

• 实现无缝集成

  当处理来自各种系统的数据时，准备确保顺利集成到单个数据集中。这使得进行跨来源分析变得更加容易，从而获得更完整的视图。

• 推动更好的决策

  高质量的、准备良好的数据支持更智能、更快速的决策。它有助于识别趋势、揭示机会和降低风险—为企业和组织提供清晰的优势。

简史

早期日子（1960年代–70年代）

在大型机时代，数据首次以电子方式存储。准备过程涉及手动数据输入和基本验证，通常由文员完成。

关系数据库的兴起（1980年代）

关系数据库和SQL的引入使数据变得更加可访问和结构化。然而，大多数准备工作—如清理和格式化—仍然是手动进行的。

大数据时代（2000年代）

随着数据量和复杂性的急剧增加，像Hadoop和Spark这样的工具使大规模处理和准备成为可能。这些技术标志着向自动化和可扩展性的转变。

现代发展（2010年代至今）

今天，人工智能和机器学习彻底改变了数据准备。如今的工具可以：

• 自动检测模式

• 建议转换

• 自动化重复任务

这种演变使得数据准备更快、更可靠，并且人误差较少—为高效的、以洞察为驱动的分析铺平了道路。

在当今的工作场所

在当今数据驱动的世界中，数据准备是许多角色中至关重要的技能。数据分析师、科学家和商业智能专业人员花费大量时间准备数据，因为他们的分析质量取决于此。

但这项技能并不仅限于技术角色。市场营销人员准备客户数据以定制活动。财务分析师需要结构良好的财务记录来进行预算和预测。甚至医疗专业人员依赖于准备好的患者数据进行准确的诊断和报告。

更多公司正在认识到数据准备的价值，并投资于培训项目，以在团队中建立这一能力。具备数据准备技能的员工可以更高效地发现洞察，支持更好的决策，并直接为业务成功做出贡献—使其成为现代工作场所中最有价值和最需求的技能之一。

真实案例

营销活动分析

设想一个营销团队希望评估客户对最近活动的响应。他们从多个来源收集数据—电子邮件平台，例如：

• 电子邮件平台 – 开放率、点击率

• 社交媒体 – 参与度指标

• 销售系统 – 转化记录

为了使这些数据有用，团队必须首先通过移除无效的电子邮件地址和纠正拼写错误的客户名称来清理数据。然后，他们将所有来源合并为一个数据集，通过计算不同客户段的转化率来转换数据，并在分析开始之前验证一切以确保准确性和一致性。

利用传感器数据改善制造

一家制造公司希望利用设备传感器的数据来优化其生产。原始数据通常包括：

• 缺失的传感器读数

• 不一致的时间戳

准备过程包括使用插值填补缺失读数，将时间戳转换为标准格式，并将传感器数据与生产日志集成。这创建了一个完整的、可靠的数据集，可以用于改善运营和效率。

分析学生表现

教育机构希望使用以下数据评估学生的结果：

• 出勤记录

• 测试成绩

• 作业提交

准备步骤包括删除重复的学生条目，计算每门科目的平均分，并集成数据以识别模式——例如出勤率如何可能与学业表现相关。这帮助教育者做出明智的决策，以改善学习成果。

流线型数据准备的最佳工具

在为分析准备数据时，拥有合适的工具可以发挥重要作用。从清理和转换到集成和验证，这些平台帮助简化和加速数据准备过程。以下是当今领域中一些最广泛使用的工具的概览：

Powerdrill：简单的AI驱动数据探索

Powerdrill是一个现代的、AI驱动的数据探索平台，旨在快速直观的数据分析。与传统的SQL引擎不同，Powerdrill允许用户提出自然语言的问题，并在电子表格和数据库中获得即时视觉洞察—无需编写一行代码。

该工具非常适合需要快速、无代码访问数据洞察的商业用户和分析师。它通过自动检测模式、清理不一致性，并通过对话界面帮助用户构建分析数据来简化数据准备。

Alteryx：拖放简化数据准备

Alteryx是一个广泛采用的数据分析平台，以其易用性而闻名。通过拖放界面，用户可以连接、清理、丰富和转换来自多个来源的数据—无需高级编码技能。

它特别适合技术和非技术用户，提供重复任务的自动化和对广泛格式、数据库和云服务的支持。Alteryx在营销、财务和运营等领域广受欢迎，团队需要快速准备数据用于报告或仪表板。

Trifacta：智能数据整理与机器学习

Trifacta利用机器学习帮助用户准备大型和复杂的数据集。它自动识别数据类型，高亮错误，并建议转换—帮助用户更有效地清理和构建数据。

其视觉界面和智能推荐使其成为与杂乱、非结构化数据一起工作的团队的理想选择。现在作为Google Cloud下的Cloud Dataprep的一部分，Trifacta继续成为直观、基于ML的数据准备的首选解决方案。

Talend：可扩展的开源灵活性

Talend是一个强大的开源数据集成和准备平台。它支持广泛的数据源—从数据库和云服务到API—并使用户能够构建复杂的数据工作流以清理、转换和以规模集成数据。

Talend在企业环境中尤其强大，数据需要安全和一致地在不同系统之间移动。它提供免费开源版本以及具有高级功能和云原生能力的商业版本。

IBM DataStage：企业级数据集成

IBM DataStage是一个高性能的数据集成工具，旨在满足复杂和大规模数据准备的需求。它允许组织在混合和多云环境中构建、自动化和管理数据管道。

凭借对高级转换、实时数据流和数据质量管理的强大支持，DataStage非常适合处理大量结构化数据的公司。它与IBM更广泛的数据和人工智能生态系统良好集成，成为企业级数据基础设施的强大选择。

最后的思考

选择合适的数据准备工具取决于您的具体需求—无论是易用性、可扩展性、自动化还是AI支持。从像Powerdrill这样的轻量级平台到像IBM DataStage这样的企业级解决方案，每个数据旅程阶段都有一个合适的解决方案。

如何使用Powerdrill进行数据准备

步骤1：上传您的文件

准备您想上传的数据集。点击“上传”按钮上传您的文件。上传完成后，您将被带到数据分析页面。

步骤2：输入您的准备请求

在聊天框中，输入您数据准备请求的清晰描述—例如“帮我进行数据准备。”然后，点击发送。Powerdrill将自动开始处理您的请求。

步骤3：查看输出

一旦操作完成，Powerdrill 将返回一个统一的数据集。它将解释如何处理缺失值，确认准备过程，并为进一步分析准备您的数据。