在另一个示例中一些州值被缩写一

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据。例如某些记录可能缺少街道地址。其他人可能有街道地址但有些人拼写出数字值第十街而其他人则将其保留为数字第十街。这可能看起来无害但如果您需要向客户发货然后发现承运人只接受数字格式那么不正确的数据现在会阻碍您的业务。些州值被拼写出来北卡罗来纳州。如果数据工程师在被要求提取位于北卡罗来纳州的客户列表以进行广告活动时没有意识到这一点那么他们最终可能只会查询这些值之一并提供不完整的数据集。不正确的数据现在直接影响业务成果。的这段视频回顾了数据分析的定义然后介绍了在中进行分析的一些实践方法数据分析技术除了类型之外数据分析还。

具有跨这些不同方法使用的技术以验证数据跟踪依赖性等。以下是一些较常用的列分析列分析是一种扫描列以量化某个值在每列中出现的次数的方法。此信息可用于识别模式和频繁值。跨列分析跨列分析分为两个操作 手机号码数据 关键分析和依赖分析。键分析搜索列中可能的主键。依赖性分析搜索数据集中的关系或结构。这些过程共同揭示了同一个表中单元格之间的联系。跨表分析跨表分析依赖于外键分析来识别不同表中的列之间的关系。这可以更深入地了解依赖关系并突出显示可以映射在一起以进行更快分析的数据集。跨表分析还可以识别杂散数据以及相关数据集之间的语义或语法差异。




数据规则验证数据规则验证交叉检查数据值和表格是否符合数据格式和存储的既定标准。数据验证测试的结果向工程师展示了可以改进数据完整性的地方。现在您已经了解了可用的数据分析类型和技术接下来让我们研究一些可用于自动化这些过程的数据分析工具。数据分析工具数据质量开放工作室聚合分析器数据管理服务器数据质量价格可根据要求定价显示数据剖析分析结果图片来源是一种数据分析和数据质量工具可在本地和基于云的系统上运行。该工具使用人工智能驱动的见解来自动分析和发现数据以识别依赖性并检测问题。数据质量还支持标准化验证重复数据删除和整合数据集的转换。该工具具有高度可定制性允许用户定义已建立的数据质量规则的例外情况以满足专门的用例或临时分析。