La trasformazione dei dati è una tecnica di conversione e mappatura dei dati da un formato a un altro. Gli strumenti e le tecniche utilizzati per la trasformazione dei dati dipendono dal formato, dalla complessità, dalla struttura e dal volume dei dati.
Consente a uno sviluppatore di tradurre tra formati di dati XML, non XML e Java, per una rapida integrazione di applicazioni eterogenee indipendentemente dal formato utilizzato per rappresentare i dati.
Qui, abbiamo elencato i primi otto metodi di trasformazione dei dati in ordine alfabetico.
1 | Aggregazione
L’aggregazione dei dati è il metodo con cui i dati grezzi vengono raccolti ed espressi in una forma riassuntiva per l’analisi statistica . Ad esempio, i dati grezzi possono essere aggregati in un determinato periodo di tempo per fornire statistiche come media, minimo, massimo, somma e conteggio. Dopo che i dati sono stati aggregati e scritti come report, è possibile analizzare i dati aggregati per ottenere informazioni su particolari risorse o gruppi di risorse. Esistono due tipi di aggregazione dei dati: aggregazione temporale e aggregazione spaziale.
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2 | Attributo di costruzione
Questo metodo aiuta a creare un efficiente processo di data mining . Nella costruzione degli attributi o nella costruzione delle caratteristiche della trasformazione dei dati, vengono creati e aggiunti nuovi attributi dal set di attributi dato per aiutare il processo di mining.
3 | Discretizzazione
La discretizzazione dei dati è il processo di conversione dei valori degli attributi dei dati continui in un insieme finito di intervalli e dell’associazione a ciascun intervallo di un valore di dati specifico. Esiste un’ampia varietà di metodi di discretizzazione che iniziano con metodi ingenui come la larghezza uguale e
frequenza uguale a metodi molto più sofisticati come MDLP.
4 | Generalizzazione
La generalizzazione dei dati è il metodo per generare livelli successivi di dati di riepilogo in un database di valutazione per ottenere una visione più completa di un problema o di una situazione. La generalizzazione dei dati può aiutare nell’elaborazione analitica online (OLAP). OLAP viene utilizzato principalmente per fornire risposte rapide alle query analitiche che sono multidimensionali. Il metodo è utile anche nell’implementazione dell’OLTP (Online Transaction Processing). OLTP si riferisce a un sistema di classi progettato per gestire e facilitare le applicazioni orientate alle transazioni, in particolare quelle coinvolte nell’elaborazione delle transazioni di immissione e recupero dei dati.
5 | Integrazione
L’integrazione dei dati è un passaggio cruciale nella pre-elaborazione dei dati che implica la combinazione dei dati che risiedono in diverse fonti e fornire agli utenti una visione unificata di questi dati. Include più database, cubi di dati o file flat e funziona unendo i dati da varie origini dati. Esistono principalmente due approcci principali per l’integrazione dei dati: approccio di accoppiamento stretto e approccio di accoppiamento libero.
6 | Manipolazione
La manipolazione dei dati è il processo di modifica o alterazione dei dati per renderli più leggibili e organizzati. Gli strumenti di manipolazione dei dati aiutano a identificare i modelli nei dati e trasformarli in una forma utilizzabile per generare approfondimenti sui dati finanziari, sul comportamento dei clienti, ecc.
7 | Normalizzazione
La normalizzazione dei dati è un metodo per convertire i dati di origine in un altro formato per un’elaborazione efficace. Lo scopo principale della normalizzazione dei dati è ridurre al minimo o addirittura escludere i dati duplicati. Offre diversi vantaggi, come rendere gli algoritmi di data mining più efficaci, estrazione dei dati più veloce, ecc.
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8 | livellamento dei dati
Il livellamento dei dati è una tecnica per rilevare le tendenze in dati rumorosi in cui la forma della tendenza è sconosciuta. Il metodo può aiutare a identificare le tendenze nell’economia, azioni, sentimenti dei consumatori ecc.
