の行為 XNUMX つまたは複数の情報源から情報を収集し、それをまとめて要約する として知られています データ集約.
別の言い方をすれば、データ集約では、さまざまなソースから個々のデータを取得し、それを合計や実用的な指標などのより単純な形式に整理する必要があります。
データは通常、count、sum、および mean 演算子を使用して集計されますが、非数値データを組み合わせることができます。
データ集約とは
データアグリゲーションとは、さまざまな情報を収集するプロセスです。 データベース、スプレッドシート、および Web サイト そしてそれを 単一のレポート、データセット、またはビュー. データ アグリゲーターがこの手順を処理します。
より詳細には、集計ツールは異種の情報を入力として受け取ります
その後、それを拡張して集計結果を作成します。 最後に、結果として収集された情報を表示および調査する機能を提供します。
膨大な量の情報をすばやく簡単に調べることができるため、データの集計は特にデータ分析に役立ちます。
これは、何千、何千、あるいは何百万もの個々のデータ エントリを、集約されたデータの XNUMX つの行に圧縮できるようにするためです。
では、データ集計について詳しく見ていきましょう。
データ集約プロセスはどのように機能しますか?
集計手順には通常、次の 3 つの手順が含まれます。
1. さまざまな情報源から情報を入手する: データは、さまざまなドキュメント、データベース、および HTML ファイルからデータ アグリゲーターによってコンパイルされます。
2. データの準備とクリーニング: 前処理とフィルタリングにより、収集されたデータから矛盾、誤り、および無効な値が除去されます。
集計される前に、このプロセスにより、データが正確で一貫性があることが保証されます。 フィルタリングされたデータは、集計を容易にする構造に変換されます。
3. データの編成と結合: 処理されたデータは統合されたデータセットに結合されます。 最後の段階では、データが結合され、連結され、有用でわかりやすい形式に要約されます。.
通常、このプロセスには、ピボット テーブルの作成、データの要約、または簡略化されたビューの作成が伴います。
世の中には数多くのアグリゲーション テクノロジーと手段があることを忘れないでください。 意図する結果と入力形式に応じて、さまざまな方法でデータを組み合わせることができます。
結合されたデータは、ビジネス レベルの選択を行うために使用されるか、データ分析のためにデータベース システムに保存されます。
方法がわかったので、データ集約が役立つ状況をいくつか見てみましょう。
データ集約のユースケース
集約されたデータは、次のようなさまざまな業界で効果的に使用できます。
1。 ファイナンス: 顧客の信用力を判断するために、金融機関はさまざまな情報源から情報を収集します。 たとえば、彼らはそれを使用して、ローンを授与するかどうかを決定します。
さらに、集約されたデータは、市場の分析と識別に使用できます。
2。 健康管理: 医療施設は、健康記録、診断テスト、ラボの結果から編集されたデータを使用して、治療の選択肢を作成し、調整されたケアを強化します。
3。 マーケティング: 企業は、メンション、ハッシュタグ、インタラクションを追跡するために、Web サイトやソーシャル メディア アカウントから情報を収集します。
これは、マーケティング戦略が成功したかどうかを判断できる方法です。 さらに、集約された顧客および販売データは、将来のマーケティング キャンペーンのビジネス上の選択を行うために使用されます。
4. アプリケーション監視: アプリケーションの機能を追跡し、新しいバグを見つけ、問題を解決するために、ソフトウェアは定期的にアプリケーションとネットワークからデータを収集して集約します。
5. ビッグデータ： データを結合することにより、地球規模で容易にアクセスできる情報を分析し、後で使用するためにデータベース システムに保持することがより簡単になります。
データ集約が重要な理由
集計は、主にデータ分析を支援するために使用されます。 特に、集計データを分析すると、生データに隠されているアイデアを明らかにするプロセスが簡素化されます。
これは、生データを集計データよりも簡単に分析、表示、および理解できるようにするためです。
市場動向を把握し、会社のプロセスを監視するために必要なすべての情報が、わずかな数字や数字だけで得られます。 KPI （重要業績評価指標）.
よく知られているアグリゲーターの大半は、さまざまな方法でデータを表示するためのツールも提供しています。 その結果、結合されたデータは、非技術者が調査して使用することができます。
1. 効率とデータ品質の向上
データ アグリゲーターの助けを借りて、データを簡単に収集、フィルター処理、および要約できます。 次に、集計データをさまざまなチーム内およびチーム間で配布することにより、協力を促進できます。
これにより、手作業の必要性とコミュニケーションのオーバーヘッドが減り、時間、エネルギー、およびお金を節約できます。
さらに、集計する前にデータを消去する必要があります。 これは、データの間違いや異常を見つけて修正するのに役立ちます。 その結果、集計によってデータの品質と信頼性が向上し、データの価値も高まります。
2. 意思決定の改善
ユーザーは、さまざまなソースからのデータを組み合わせて要約する集計機能のおかげで、状況を完全に把握できます。 この結果、集計データで選択をサポートできます。
より適切な選択を行うことと費用の節約は、特にデータ駆動型の選択の XNUMX つの利点にすぎません。
情報を組み合わせることで、意思決定が容易になり、サポートされます。 興味深いことに、データを使用して情報を取得し、戦略的な選択を行う手順であるデータ分析の中核は、データの集約です。
データ集約の問題
データ集約には多くの利点がありますが、欠点もいくつかあります。 次に、最も重要な XNUMX つの問題を評価してみましょう。
1. さまざまなデータ ソースの統合
通常、統計はさまざまなソースから収集されます。 したがって、入力データの形式は非常に多様である可能性があります。
この場合、データを結合する前に、まずデータ アグリゲーターによってデータを処理、正規化、および変換する必要があります。
特に、ビッグデータや非常に複雑なデータセットを扱う場合、このジョブは非常に時間がかかり、複雑になる可能性があります。
この目的で情報を集約する前に、情報をデコードすることをお勧めします。 データ解析は、元のデータをより有用な形式に変換するプロセスです。
2. 法令遵守と保護の徹底
データを扱うときは、常にプライバシーを考慮する必要があります。 これは、集約について議論する場合に特に正確です。
この背後にある理論的根拠は、使用する必要があるかもしれないということです 個人を特定できる情報 (PII) グループ全体を正確に表す概要を作成します。
たとえば、世論調査や選挙結果を発表するときなどです。
結果として、データの匿名化とデータの集約は頻繁に一緒に使用されます。 プライバシー法に違反すると、訴訟や罰金が科される場合があります。
を無視する 一般データ保護規制（GDPR）、EU居住者の個人情報のプライバシーを保護するために、より多くの費用がかかる場合があります $ 20 million。
集計で機密データを保護することは重大な課題であるにもかかわらず、選択肢はほとんどありません。
3. 良い結果を生み出す
ソース データの品質は、データ集計手順の結果の信頼性に影響します。 結果として、収集したデータが本物で、包括的で、関連性があることを最初に確認する必要があります。
ご想像のとおり、これは単純ではありません。 たとえば、選択したデータが調査対象の母集団の適切なサンプルであることを確認することを検討してください。 それは言うまでもなく困難な作業です。
また、粒度によって集計結果が異なることも考慮してください。 なじみのない方のために説明すると、粒度によって、情報がどのように編成および要約されるかが決まります。
詳細が高すぎると、意味が失われます。 細部が小さすぎると、全体像を見ることができません。 したがって、使用する精度は、達成しようとしている結果に依存します。
目的に最も適した精度を見つけるには、数回の試行が必要になる場合があります。
4. データの集約 Bright Data
以前に発見したように、データ集約方法は、さまざまなソースからデータを取得することから始まります。 したがって、データアグリゲータは、すでに収集されたデータにアクセスしたり、すぐに取得したりできます。
集計の結果はデータの精度に依存しますが、これは常に念頭に置いておく必要があります。 そのため、データの集計はコンパイルに不可欠です。
ありがたいことに、 Bright Data 情報収集の各段階に応じた具体的なソリューションを提供します。 Bright Data 具体的には、完全な Web Scraper インターフェイスを提供します。
このようなツールを使用すると、Web スクレイピングに関連するすべての問題を回避しながら、インターネットからより多くのデータを取得できます。
Web スクレイパー IDE から Bright Data 集約手順の最初のステップとして情報を収集するために使用できます。 さらに、整理されたすぐに使用できるデータベースが提供されます。 Bright Data.
それらを購入すると、すべてのデータ収集段階をすぐにバイパスできるようになり、集計プロセスが大幅に簡素化されます.
そうすれば、これらのデータベースをさまざまな状況に実際に適用できるようになります。 ホスピタリティ ブランドの大部分は、Web サイト データを提供するために次のサービスに依存しています。 Bright Dataの旅行データ集約の効率化。
この集約されたデータのおかげで、価格をライバルと比較し、顧客が旅行を探して予約する方法を追跡し、旅行業界の今後のパターンを予測することができます。
これは、数多くある領域のうちの XNUMX つにすぎません。 Bright Dataの機能、ノウハウ、統計が役立ちます。
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結論: 2024 年のデータ集約
データ集約により、データの価値を最大化できます。 サマリーとビューでデータを組み合わせることで、洞察とパターンをすばやく特定できます。
さらに、集計データを使用してビジネスの選択をサポートできます。 これは、集計結果が信頼できるものである場合にのみ実現可能であり、それはデータ ソースの能力に依存します。
だからこそ、データ収集と次のようなアプリケーションに集中する必要があります。 Bright Dataの Web スクレイピング ツールは、必要なデータを取得するために必要なすべてのツールを提供します。
それ以外の場合は、数多くある一流のデータセットの中から XNUMX つをすぐに購入できます。 Bright Data 提供している。
