A Concise Guide To Mastering Data Preparation for Effective Dashboards[Zwięzłyprzewodnikdoopanowaniaprzygotowaniadanychdlaskutecznychpulpitównawigacyjnych

W erze podejmowania decyzji w oparciu o dane, pulpity nawigacyjne stały się niezbędnymi codziennymi narzędziami do wizualizacji danych i trendów. Jednak skuteczność tych pulpitów nawigacyjnych w dużej mierze zależy od struktury i jakości danych bazowych. Niniejszy artykuł omawia krytyczne procesy czyszczenia danych, łączenia danych i modelowania danych oraz przedstawia mapę drogową przygotowania danych, która zapewnia wnikliwe, praktyczne i skuteczne pulpity nawigacyjne.

Foundation: Trzy filary przygotowania danych

Zanim zbiór danych zostanie przekształcony w atrakcyjny pulpit nawigacyjny, musi przejść skrupulatny proces przygotowania danych. Proces ten zapewnia, że dane są dokładne, spójne i w formacie, który może być łatwo i skutecznie analizowany i wykorzystywany przez użytkownika. wizualizacja danych narzędzia.

1. Czyszczenie danych: Proces zapewniania spójności i dokładności danych

Czyszczenie danych, znane również jako czyszczenie danych, to proces znajdowania i poprawiania/usuwania błędów, niespójności, duplikatów i brakujących wpisów z danych w celu poprawy ich spójności, dokładności i jakości. Obejmuje on zarówno proste błędy interpunkcyjne i błędy ludzkie, takie jak błędy we wprowadzaniu danych, jak i złożone duplikaty wynikające z wielu niedopasowanych błędów źródeł danych wyższego szczebla oraz bardzo przestarzałych/nieaktualnych danych w wielu systemach.

Przykład: Czyszczenie danych zamówień klientów

Proszę sobie wyobrazić zbiór danych zamówień klientów, który zawiera identyfikatory zamówień klientów, daty zamówień, nazwy produktów i kwoty zakupów. Proces czyszczenia danych może obejmować następujący proces:

Obsługa/usuwanie duplikatów

Istnieje kilka sposobów usuwania duplikatów. Przyjrzyjmy się jednemu prostemu przykładowi użycia DISTINCT do identyfikacji i usuwania zduplikowanych rekordów, aby zapobiec wypaczonej analizie.

SELECT DISTINCT * FROM customer_orders;

Obsługa brakujących wartości

Obsługa brakujących nazw klientów poprzez przypisanie wartości zastępczej lub wykluczenie zamówień z niekompletnymi informacjami.

UPDATE customer_orders SET customer_name="unknown" WHERE customer_name IS NULL;

Poprawianie formatów danych

Standaryzacja formatu dat zamówień klientów w celu zapewnienia spójności w całym zbiorze danych w formacie RRRR-MM-DD, ułatwiając w ten sposób dokładną analizę szeregów czasowych.

UPDATE customer_orders SET order_date = TO_DATE (order_date, 'YYYY-MM-DD');

Oto kilka podstawowych kroków, które pomagają zachować integralność i wiarygodność danych na przykładzie danych dotyczących zamówień klientów, co stanowi czystą i spójną bazę do dalszej analizy i wizualizacji na pulpitach nawigacyjnych.

2. Modelowanie danych: Strukturyzacja danych na potrzeby analizy

Modelowanie danych obejmuje projektowanie struktur danych, które wspierają skuteczną analizę i wizualizację. Ten krok definiuje, w jaki sposób różne elementy danych mogą się ze sobą łączyć i organizuje je w spójny schemat.

Przykład: Modelowanie danych e-commerce

W kontekście handlu elektronicznego modelowanie danych może obejmować tworzenie schematu relacyjnego, który obejmuje tabele dla klientów, zamówień, produktów i szczegółów zamówień. Relacje między tymi tabelami umożliwiają kompleksową analizę zachowań klientów, wydajności produktów, wzorców zakupów i trendów sprzedaży.

• Tabela Klienci: Przechowuje informacje o klientach.
• Tabela produktów: Zawiera szczegółowe informacje na temat każdego produktu.
• Tabela zamówień: Ewidencja każdego złożonego zamówienia.
• Tabela szczegółów zamówienia: Mapuje zamówienia do zakupionych produktów, w tym ilości i ceny.

Nowoczesne narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Tableau, integrują modelowanie danych w samym narzędziu, a model danych może być tak prosty, jak pojedyncza tabela do szybkiej analizy, lub może być bardziej złożony, z wieloma tabelami, które wykorzystują różne kombinacje relacji, połączeń i związków. Model danych Tableau ma dwie warstwy: warstwę logiczną, która działa jak kanwa relacji, oraz warstwę fizyczną, w której można łączyć dane za pomocą złączeń i związków.

3. Łączenie danych: Łączenie danych z wielu źródeł

Łączenie danych to proces łączenia danych z wielu różnych źródeł w jeden zbiór danych, który zapewnia ujednolicony widok do analizy.

Przykład: Łączenie danych marketingowych i sprzedażowych

Proszę rozważyć połączenie danych z platformy marketingowej i systemu CRM w celu analizy skuteczności kampanii marketingowych na wyniki sprzedaży.

• Dane marketingowe: Nazwy i identyfikatory kampanii, kanały i wskaźniki zaangażowania.
• Dane dotyczące sprzedaży: Rekordy transakcji, identyfikatory klientów, identyfikatory produktów i kwoty sprzedaży.

Korzystając z narzędzia takiego jak Alteryx lub dowolnego Edytor SQL, można łączyć te zestawy danych na wspólnych polach, takich jak identyfikatory kampanii i identyfikatory klientów, aby analizować wpływ różnych kanałów marketingowych na sprzedaż. Poniższe zapytanie SQL zapewnia wgląd w całkowitą sprzedaż wygenerowaną przez każdą kampanię marketingową, w podziale na kanały.

SELECT m.campaign_id, m.channel, SUM(s.sales_amount) AS total_sales

FROM marketing_data m

JOIN sales_data s ON m.campaign_id = s.campaign_id

GROUP BY m.campaign_id, m.channel;

Poniżej znajduje się przykład łączenia danych przy użyciu Alteryx

Kilka najlepszych praktyk w zakresie przygotowywania danych na pulpit nawigacyjny

• Automatyzacja tam, gdzie to możliwe: Proszę używać narzędzi takich jak Alteryx do automatyzacji zadań czyszczenia i mieszania, oszczędzając czas i redukując błędy.
• Proszę regularnie weryfikować dane: Wdrożenie kontroli poprawności w celu wychwycenia i skorygowania problemów z danymi na wczesnym etapie procesu.
• Projektowanie pod kątem wydajności: Optymalizacja modeli danych i zapytań w celu poprawy czasu ładowania/renderowania pulpitu nawigacyjnego i szybkości reakcji.

Wnioski

Podróż od surowych danych do wnikliwych pulpitów nawigacyjnych jest wybrukowana krytycznymi etapami przygotowania danych. Poprzez staranne czyszczenie, modelowanie i łączenie danych, kładą Państwo podwaliny pod pulpity nawigacyjne, które nie tylko urzekają atrakcyjnością wizualną, ale także napędzają podejmowanie decyzji z dokładnością i głębią. Proszę pamiętać, że jakość pulpitów nawigacyjnych jest bezpośrednim odzwierciedleniem uwagi i staranności włożonej w przygotowanie danych. Dzięki odpowiednim praktykom i narzędziom można przekształcić różne dane w spójne historie, które informują, inspirują i wywierają wpływ.