数据预处理系列之数据集成的3种处理方法

随着互联网与科学技术的不断发展，大数据被越来越多的提及，大数据成为企业提升自身实力的又一秘密武器，数据分析、数据挖掘等技术被应用到各行各业中来。众所周知，企业在日常运营中收集到的数据是杂乱无章的，这是因为数据非常容易受到噪声、缺失值和不一致数据的侵扰。

如果将未经过处理的数据直接用来做数据分析相关工作的话，会导致分析结果出现错误、偏差。因此，在开始数据分析工作前，要先对数据进行预处理，数据预处理不仅可以显著提高数据挖掘模式的总体质量还能减少挖掘所需的时间。

现在先来了解一下，数据预处理的概念以及数据预处理的步骤有哪些吧~数据预处理是指对所收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理。数据预处理的本质就是为了将原始数据转换为可以理解的格式或者符合我们挖掘的格式。一般来说，数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约4个步骤。

今天小编要着重讲的是数据预处理中的数据集成环节，数据集成是数据预处理中不可或缺的一环。这是因为随着大数据的出现，我们的数据源越来越多，我们在进行数据分析时要用到的数据源往往是不在一个表格上，这就涉及到将多个数据源数据进行合并，即数据集成。

数据集成是指将多个数据源中的数据结合、进行一致存放的数据存储，这些源可能包括多个数据库或数据文件。在数据集成的过程中，难免会遇到一些类似实体识别问题、数据冗余等的问题，针对这些的问题有不同的解决方案，下面来跟大家简单介绍3种解决方案。

1、实体识别问题

在匹配来自多个不同信息源的现实世界实体时，如果两个不同数据库中的不同字段名指向同一实体，数据分析者或计算机需要把两个字段名改为一致，避免模式集成时产生的错误。

2、冗余问题

冗余是在数据集成中常见的一个问题，如果一个属性能由另一个或另一组属性“导出”，则此属性可能是冗余的。因此在规范化管理数据时，可以组织数据库的序列，以确保数据库的完整性。

3、数据值的冲突和处理

不同数据源，在统一合并时，需要保持规范化，如果遇到有重复的，要去重。

介绍了3种在数据集成过程中比较常见的问题及其解决方案，大家在进行数据集成的时候可以对比参考一下。其实在面对这些问题时有更方便的方法，那就是借用专业的工具，如思迈特软件Smartbi，就提供了很多包括字段拆分、行过滤与映射、随机采样、过滤空值等必不可少的数据预处理功能。另外，Smartbi无需单独部署，允许将数据准备的结果以数据表方式直接提供给BI使用。强大数据处理功能，能够满足客户日常数据处理的需要。

如今各行各业都在思考如何把海量的数据充分利用起来，为企业的发展添砖加瓦，面对复杂、繁重的工作，如果有专业的工具能够代劳，哪有何乐而不为呢？

申请试用