의 행위 하나 이상의 소스를 통해 정보를 수집하고 이를 요약 버전으로 결합합니다. 로 알려져있다 데이터 집합.
다르게 말하면, 데이터 집계에는 다양한 소스에서 개별 데이터를 가져와 이를 합계나 실제 측정항목과 같은 보다 간단한 형식으로 구성하는 작업이 수반됩니다.
일반적으로 데이터가 개수, 합계 및 평균 연산자를 사용하여 집계되더라도 숫자가 아닌 데이터를 결합할 수 있습니다.
데이터 집계란 무엇입니까?
데이터 수집은 다양한 정보를 수집하는 프로세스입니다. 데이터베이스, 스프레드시트, 웹사이트 그리고 그것을 응축해서 단일 보고서, 데이터 세트 또는 보기. 데이터 수집자가 이 절차를 처리합니다.
더 자세히 설명하면 집계 도구는 이질적인 정보를 입력으로 사용합니다.
이후에는 이를 확장하여 집계된 결과를 생성합니다. 마지막으로, 수집된 결과 정보를 제시하고 검토할 수 있는 기능을 제공합니다.
엄청난 양의 정보를 빠르고 쉽게 검사할 수 있기 때문에 데이터를 집계하는 것은 데이터 분석에 특히 유용합니다.
이는 수천, 수천, 심지어 수백만 개의 개별 데이터 항목을 단일 행의 집계 데이터로 압축할 수 있도록 하기 위한 것입니다.
이제 데이터 집계를 더 자세히 살펴보겠습니다.
데이터 집계 프로세스는 어떻게 작동합니까?
집계 절차에는 일반적으로 다음 3단계가 포함됩니다.
1. 다양한 출처로부터 정보 획득: 다양한 문서, 데이터베이스, HTML 파일로부터 데이터 수집기에 의해 데이터가 컴파일됩니다.
2. 데이터 준비 및 정리: 수집된 데이터에서 불일치, 실수, 유효하지 않은 값은 전처리 및 필터링을 통해 제거됩니다.
집계되기 전에 이 프로세스는 데이터의 정확성과 일관성을 보장합니다. 필터링된 데이터는 집계를 용이하게 하는 구조로 변환됩니다.
3. 데이터 정리 및 결합: 처리된 데이터를 하나의 통합 데이터세트로 통합합니다. 마지막 단계에서는 데이터를 결합하고 연결하여 유용하고 이해하기 쉬운 형태로 요약합니다..
일반적으로 이 프로세스에는 피벗 테이블 생성, 데이터 요약 또는 단순화된 뷰 생성이 포함됩니다.
시중에는 수많은 집계 기술과 도구가 있다는 점을 기억하세요. 의도한 결과와 입력 형식에 따라 이를 통해 다양한 방식으로 데이터를 결합할 수 있습니다.
결합된 데이터는 비즈니스 수준의 선택을 내리는 데 사용되거나 데이터 분석을 위해 데이터베이스 시스템에 보관됩니다.
이제 데이터 집계 방법을 알았으니 데이터 집계가 유용할 수 있는 몇 가지 상황을 살펴보겠습니다.
데이터 집계 사용 사례
집계된 데이터는 다음을 포함한 다양한 산업에서 효과적으로 사용될 수 있습니다.
1. 재원: 고객의 신용도를 판단하기 위해 금융 기관은 다양한 소스로부터 정보를 수집합니다. 예를 들어 대출을 받을지 여부를 결정하는 데 이 정보를 사용합니다.
또한 집계된 데이터는 시장 분석 및 식별에 사용될 수 있습니다.
2. 건강: 의료 시설에서는 건강 기록, 진단 테스트 및 실험실 결과를 통해 수집된 데이터를 사용하여 치료 선택을 만들고 조정된 진료를 강화합니다.
3. 마케팅: 기업은 웹사이트와 소셜 미디어 계정에서 정보를 수집하여 언급, 해시태그 및 상호 작용을 추적합니다.
이는 마케팅 전략이 성공했는지 여부를 판단할 수 있는 방법입니다. 또한 집계된 고객 및 판매 데이터는 향후 마케팅 캠페인을 위한 비즈니스 선택을 내리는 데 사용됩니다.
4. 애플리케이션 모니터링: 애플리케이션 기능을 추적하고, 새로운 버그를 찾고, 문제를 해결하기 위해 소프트웨어는 정기적으로 애플리케이션과 네트워크에서 데이터를 수집하고 집계합니다.
5 . 빅 데이터: 데이터를 결합하면 전 세계적으로 쉽게 접근할 수 있는 정보를 분석하고 나중에 사용할 수 있도록 데이터베이스 시스템에 보관하는 것이 더 간단해집니다.
데이터 집계가 중요한 이유는 무엇입니까?
집계는 주로 데이터 분석을 지원하는 데 사용됩니다. 특히, 집계된 데이터를 분석하면 원시 데이터에 숨겨진 아이디어를 찾아내는 프로세스가 단순화됩니다.
이는 원시 데이터를 집계된 데이터보다 더 쉽게 분석하고, 보고, 이해할 수 있도록 하기 위한 것입니다.
몇 가지 수치나 정보만으로 시장 동향을 이해하고 회사 프로세스를 주시하는 데 필요한 모든 정보를 얻을 수 있습니다. KPIs (핵심 성과 지표).
잘 알려진 수집기 대부분은 다양한 방법으로 데이터를 표시하는 도구도 제공합니다. 결과적으로 결합된 데이터는 기술적인 지식이 없는 사람도 탐색하고 사용할 수 있습니다.
1. 효율성 및 데이터 품질 향상
데이터 수집기의 도움으로 데이터를 쉽게 수집, 필터링 및 요약할 수 있습니다. 그러면 다양한 팀 내에서 집계된 데이터를 배포하여 협력을 강화할 수 있습니다.
이를 통해 수동 작업 및 통신 오버헤드의 필요성을 줄여 시간, 에너지 및 비용을 절약할 수 있습니다.
또한 데이터를 집계하기 전에 데이터를 정리해야 합니다. 이는 데이터 실수와 이상 현상을 찾아 수정하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 집계는 데이터의 품질과 신뢰성을 높이는 동시에 그 가치도 높여줍니다.
2. 향상된 의사 결정
사용자는 다양한 소스의 데이터를 결합하고 요약하는 집계 덕분에 상황을 전체적으로 파악할 수 있습니다. 결과적으로 집계된 데이터로 귀하의 선택을 뒷받침할 수 있습니다.
더욱 적절한 선택과 비용 절감은 특히 데이터 기반 선택의 두 가지 장점일 뿐입니다.
결합된 정보는 의사결정을 촉진하고 지원합니다. 흥미롭게도 데이터를 활용하여 정보를 얻고 전략적 선택을 하는 과정인 데이터 분석의 핵심은 데이터 집계입니다.
데이터 집계 관련 문제
데이터 집계에는 많은 이점이 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. 이제 가장 중요한 세 가지 어려움을 평가해 보겠습니다.
1. 다양한 데이터 소스 통합
통계는 일반적으로 다양한 소스에서 수집됩니다. 따라서 입력 데이터의 형식이 매우 다양할 가능성이 높습니다.
이 경우 데이터는 결합되기 전에 먼저 데이터 수집기에서 처리, 정규화 및 변환되어야 합니다.
특히 빅 데이터나 극도로 복잡한 데이터 세트를 처리할 때 이 작업은 극도로 시간이 많이 걸리고 복잡해질 수 있습니다.
이러한 목적으로 정보를 집계하기 전에 정보를 디코딩하는 것이 좋습니다. 데이터 구문 분석은 원본 데이터를 보다 유용한 형식으로 변환하는 프로세스입니다.
2. 법률, 규정 및 보호 준수 보장
데이터 작업 시 개인정보 보호를 지속적으로 고려해야 합니다. 이는 집계를 논의할 때 특히 정확합니다.
이에 대한 근거는 다음을 사용해야 할 수도 있다는 것입니다. 개인 식별 정보 (PII) 그룹 전체를 정확하게 나타내는 개요를 작성합니다.
예를 들어, 공개 설문조사나 선거 결과를 공개할 때 이런 일이 발생합니다.
결과적으로 데이터 익명화와 데이터 집계가 함께 사용되는 경우가 많습니다. 개인정보 보호법 위반으로 인해 소송 및 벌금이 부과될 수 있습니다.
무시 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)EU 거주자의 개인정보를 보호하는 데 드는 비용은 다음보다 더 클 수 있습니다. $ 20 백만.
집계 시 민감한 데이터를 보호하는 것이 중요한 과제임에도 불구하고 선택의 여지가 거의 또는 전혀 없습니다.
3. 좋은 결과 창출
원본 데이터의 품질은 데이터 집계 절차의 결과가 얼마나 신뢰할 수 있는지에 영향을 미칩니다. 결과적으로, 수집한 데이터가 진실되고 포괄적이며 관련성이 있는지 먼저 확인해야 합니다.
당신이 생각하는 것처럼 이것은 간단하지 않습니다. 예를 들어, 선택한 데이터가 연구 대상 모집단의 적절한 표본인지 확인하는 것이 좋습니다. 그것은 의심할 바 없이 어려운 일이다.
또한, 세분성(granularity)에 따라 집계 결과가 달라지는 점도 고려하세요. 익숙하지 않은 분들을 위해 설명하자면, 세분성은 정보가 어떻게 구성되고 요약되는지를 나타냅니다.
디테일이 너무 높으면 의미가 사라집니다. 세부 사항이 너무 작으면 넓은 그림을 볼 수 없습니다. 따라서 사용할 정밀도는 달성하려는 결과에 따라 달라집니다.
목표에 가장 적합한 정밀도를 찾으려면 몇 번의 시도가 필요할 수 있습니다.
4. 데이터 집계의 도움으로 Bright Data
이전에 살펴본 것처럼 데이터 집계 방법은 다양한 소스에서 데이터를 검색하는 것으로 시작됩니다. 따라서 데이터 수집자는 이미 수집된 데이터에 액세스하거나 즉시 얻을 수 있습니다.
집계 결과는 데이터의 정확성에 따라 달라지며, 이는 항상 염두에 두어야 할 사항입니다. 결과적으로, 데이터를 집계하는 것은 컴파일에 매우 중요합니다.
다행히, Bright Data 정보수집 단계별로 구체적인 솔루션을 제공합니다. Bright Data 특히 완전한 웹 스크레이퍼 인터페이스를 제공합니다.
웹 스크래핑과 관련된 모든 어려움을 피하면서 이러한 도구를 사용하면 인터넷에서 더 많은 데이터를 검색할 수 있습니다.
XNUMXD덴탈의 웹 스크레이퍼 IDE 에 Bright Data 집계 절차의 첫 번째 단계로 정보를 수집하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 체계적이고 바로 사용할 수 있는 데이터베이스가 제공됩니다. Bright Data.
이를 구매하면 모든 데이터 수집 단계를 즉시 우회할 수 있어 집계 프로세스가 크게 단순화됩니다.
그러면 실제로 이러한 데이터베이스를 다양한 상황에 적용할 수 있습니다. 대부분의 호텔 브랜드는 웹사이트 데이터를 제공하기 위해 다음 사항에 의존합니다. Bright Data여행 데이터 수집의 효율성.
이 집계된 데이터 덕분에 경쟁사와 가격을 비교하고, 고객이 여행을 찾고 예약하는 방법을 추적하고, 여행 업계의 향후 패턴을 예측할 수 있습니다.
이것은 수많은 지역 중 하나일 뿐이다. Bright Data의 능력과 노하우, 통계가 도움이 될 수 있습니다.
빠른 링크:
결론: 데이터 집계 2024
데이터 집계를 통해 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다. 요약 및 보기에서 데이터를 결합하여 통찰력과 패턴을 빠르게 식별할 수 있습니다.
또한 집계된 데이터를 통해 비즈니스 선택을 지원할 수 있습니다. 이는 데이터 소스의 수준에 따라 집계된 결과가 신뢰할 수 있는 경우에만 가능합니다.
그렇기 때문에 데이터 수집과 다음과 같은 애플리케이션에 집중해야 합니다. Bright Data의 웹 스크래핑 도구는 필요한 데이터를 검색하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.
그렇지 않은 경우에는 제공되는 수많은 최고 수준의 데이터세트 중 하나를 즉시 구매할 수 있습니다. Bright Data 제공합니다.
