1. Transformación de datos:
* Esto se refiere a cambiar los datos en sí, no solo su estructura. Implica aplicar funciones o reglas para modificar los valores de datos. Esto podría incluir:
* Datos de limpieza: Eliminar errores, inconsistencias o duplicados.
* Normalización: Valores de escala a un rango específico de consistencia.
* Codificación: Convertir datos categóricos (como texto) en valores numéricos.
* agregación: Combinando múltiples puntos de datos en un solo valor (por ejemplo, promedios calculadores).
* Ingeniería de características: Creación de nuevas características de las existentes para mejorar el rendimiento del modelo.
2. Reshapido de datos:
* Esto se centra en cambiar la disposición de los datos, a menudo para un mejor análisis o procesamiento:
* Transposición: Conmutación de filas y columnas.
* Pivoting: Reestructuración de datos basados en valores en columnas específicas.
* RESPRAMPLING: Ajustar la frecuencia o intervalos de tiempo de los puntos de datos.
* Concatenating: Combinando datos de múltiples fuentes.
3. Estructuración de datos:
* Esto implica cambiar la forma en que se organizan los datos, a menudo por:
* Modificación del esquema de la base de datos: Agregar, eliminar o cambiar estructuras, columnas o relaciones.
* Transformación del modelo de datos: Ajustar la forma en que se representan los datos (por ejemplo, convertir una base de datos relacional en un formato NoSQL).
* Serialización/deserialización de datos: Convertir datos en un formato específico para la transmisión o almacenamiento.
¿Por qué es importante la reconfiguración de datos?
* Análisis mejorado: La reconfiguración de los datos permite una mejor información al facilitar la comparación, analizar y visualizar.
* Procesamiento eficiente: Los datos de transformación y reestructuración pueden hacer que sea más eficiente procesar mediante bases de datos, algoritmos o aplicaciones de software.
* Integración de datos: La reconfiguración ayuda a combinar datos de múltiples fuentes, facilitando el análisis integral.
* Privacidad y seguridad de datos: La transformación de datos puede ser crucial para anonimizar o asegurar información confidencial.
Ejemplos de reconfiguración de datos:
* Comercio electrónico: Transformar los datos del historial de compras de los clientes para identificar patrones de compra y sugerir productos.
* Healthcare: Reestructuración de datos de registros médicos para optimizar la atención e investigación del paciente.
* Finanzas: Transformar datos financieros para analizar las tendencias del mercado y predecir los precios de las acciones.
Las técnicas y procesos específicos utilizados en la reconfiguración de datos dependen en gran medida del contexto, el resultado deseado y las herramientas disponibles.