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La reconfiguration des données est un terme large qui peut englober plusieurs processus différents liés à la modification de la structure ou du format des données. Voici une ventilation:
1. Transformation des données:
* Cela fait référence à la modification des données elle-même, pas seulement à sa structure. Il s'agit d'appliquer des fonctions ou des règles pour modifier les valeurs de données. Cela pourrait inclure:
* Données de nettoyage: Suppression des erreurs, des incohérences ou des doublons.
* normalisation: Échelle des valeurs à une plage spécifique pour la cohérence.
* Encodage: Convertir des données catégorielles (comme le texte) en valeurs numériques.
* AGLÉGATION: Combinant plusieurs points de données en une seule valeur (par exemple, calcul des moyennes).
* Fonctionnalité Ingénierie: Création de nouvelles fonctionnalités de celles existantes pour améliorer les performances du modèle.
2. Reshaping de données:
* Cela se concentre sur la modification de la disposition des données, souvent pour une meilleure analyse ou traitement:
* Transpose: Commutation des lignes et des colonnes.
* pivot: Restructuration des données basées sur des valeurs dans des colonnes spécifiques.
* Rééchantillonnage: Ajustement de la fréquence ou des intervalles de temps des points de données.
* concaténant: Combiner les données de plusieurs sources.
3. Structuration des données:
* Cela implique de modifier la façon dont les données sont organisées, souvent par:
* Modification du schéma de base de données: L'ajout, la suppression ou la modification des structures de table, des colonnes ou des relations.
* Transformation du modèle de données: Ajuster la façon dont les données sont représentées (par exemple, la conversion d'une base de données relationnelle en format NOSQL).
* sérialisation des données / désérialisation: Conversion des données en un format spécifique pour la transmission ou le stockage.
Pourquoi la reconfiguration des données est-elle importante?
* Analyse améliorée: La reconfiguration des données permet de meilleures informations en facilitant la comparer, analyser et visualiser.
* Traitement efficace: La transformation et la restructuration des données peuvent le rendre plus efficace à traiter par des bases de données, des algorithmes ou des applications logicielles.
* Intégration des données: La reconfiguration aide à combiner les données de plusieurs sources, facilitant une analyse complète.
* Confidentialité et sécurité des données: La transformation des données peut être cruciale pour l'anonymisation ou la sécurisation d'informations sensibles.
Exemples de reconfiguration des données:
* e-commerce: Transformer les données sur l'historique des clients pour identifier les modèles d'achat et suggérer des produits.
* soins de santé: Restructurer les données des dossiers médicaux pour rationaliser les soins et la recherche sur les patients.
* Finance: Transformer les données financières pour analyser les tendances du marché et prédire les cours des actions.
Les techniques et processus spécifiques utilisés dans la reconfiguration des données dépendent fortement du contexte, du résultat souhaité et des outils disponibles.
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