A reconfiguração de dados é um termo amplo que pode abranger vários processos diferentes relacionados à alteração da estrutura ou formato dos dados. Aqui está um colapso:

1. Transformação de dados:

* Isso se refere a alterar os dados em si, não apenas sua estrutura. Envolve a aplicação de funções ou regras para modificar os valores dos dados. Isso pode incluir:
* Dados de limpeza: Remoção de erros, inconsistências ou duplicados.
* Normalização: Valores de dimensionamento para um intervalo específico para consistência.
* codificação: Converter dados categóricos (como texto) em valores numéricos.
* agregação: Combinando vários pontos de dados em um único valor (por exemplo, calculando médias).
* Engenharia de recursos: Criando novos recursos a partir dos existentes para melhorar o desempenho do modelo.

2. Remodelagem de dados:

* Isso se concentra em alterar o arranjo dos dados, geralmente para uma melhor análise ou processamento:
* transpondo: Comutação de linhas e colunas.
* girando: Dados de reestruturação com base em valores em colunas específicas.
* ReMamostragem: Ajustando os intervalos de frequência ou tempo dos pontos de dados.
* Concatenando: Combinando dados de várias fontes.

3. Estruturação de dados:

* Isso envolve mudar a maneira como os dados são organizados, geralmente por:
* Modificação do esquema de banco de dados: Adicionando, removendo ou alterando estruturas de tabela, colunas ou relacionamentos.
* Modelo de dados Transformação: Ajustar a maneira como os dados são representados (por exemplo, convertendo um banco de dados relacional em um formato NOSQL).
* serialização/deserialização de dados: Convertendo dados em um formato específico para transmissão ou armazenamento.

Por que a reconfiguração dos dados é importante?

* Análise melhorada: A reconfiguração de dados permite melhores insights, facilitando a comparação, análise e visualização.
* processamento eficiente: Os dados de transformação e reestruturação podem tornar mais eficiente processar por bancos de dados, algoritmos ou aplicativos de software.
* Integração de dados: A reconfiguração ajuda a combinar dados de várias fontes, facilitando a análise abrangente.
* Privacidade e segurança de dados: Os dados de transformação podem ser cruciais para anonimizar ou garantir informações confidenciais.

Exemplos de reconfiguração de dados:

* e-commerce: Transformando os dados do histórico de compra do cliente para identificar padrões de compra e sugerir produtos.
* saúde: Reestruturação de dados de registros médicos para otimizar o atendimento e a pesquisa do paciente.
* financiamento: Transformando dados financeiros para analisar as tendências do mercado e prever os preços das ações.

As técnicas e processos específicos usados ​​na reconfiguração de dados dependem muito do contexto, do resultado desejado e das ferramentas disponíveis.