它的类型它的技术以及可用于

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量预计将达到。数据工程师实施数据分析鉴于数据量不断增加对于希望利用数据推动决策的组织来说确保数据质量是一个持续存在的问题而且其影响只会越来越大。的一项民意调查发现在接受调查的美国和欧洲企业中的企业将员工缺乏分析技能列为年使用数据推动业务价值的最大挑战。为了增强对其数据集的信心并保持市场竞争力企业将数据分析作为其数据管理策略的关键部分。这篇文章将回顾什么是数据分析数据分析的示例它的好处实现数据分析的工具。免费开始使用的分析软件什么是数据分析数据分析是对数据的评估它使用工具算法和业务规则的组合来创建数据状况的高级报告。

数据分析的目的是发现不一致不准确和丢失的数据以便数据工程师可以调查并纠正来源。数据分析报告通常是可视化和图表以及表格用于显示相关指标例如数据集中的重复程度。示例数据分析报告显示围绕完整性及时性有效性准确性一致 手机号码数据 性和唯一性进行不同验证的百分比图片来源数据分析不仅旨在解决数据质量和数据完整性风险。它也可能是分析师揭示不同数据源之间的结构内容和关系的关键发现过程。简而言之数据分析构建了数据状态和质量的概况。为构建此配置文件而收集的信息包括元数据例如数据类型和长度表之间的依赖关系以及生成的有关数据集的统计信息。




数据分析还包括标记数据集例如分配关键字和类别以加快未来分析并使数据可搜索。现在让我们通过两个示例来扩展数据分析的定义。数据分析示例数据分析在寻求更好地理解和维护数据的组织中有许多用例。让我们回顾一下下面的两个例子。并购在此示例中您的公司与竞争对手合并。您现在可以访问全新的大量数据来寻找新的见解并发现新客户。但是您首先需要将此数据与现有数据集成。数据分析提供了可用的新数据资产及其依赖关系的高级概述。然后数据分析可以识别两个系统之间的重复数据并显示新数据格式的不同之处以便数据团队可以进行标准化。现在数据已准。