Преобразование данных в data analytics Преобразование данных - это процесс преобразования данных в формат, пригодный для анализа. Цель преобразования данных - подготовить данные для дальнейшего анализа, сделав их непротиворечивыми, полными и в формате, который может быть легко использован аналитическими инструментами. Преобразование данных может быть сложным процессом, особенно для больших и сложных наборов данных. Некоторые распространенные задачи преобразования данных включают:    Нормализация данных: преобразование данных в общий масштаб, например, преобразование измерений в метрические единицы или преобразование дат в стандартный формат.    Интеграция данных: объединение данных из нескольких источников в единый набор данных    Сокращение объема данных: уменьшение размера данных путем удаления ненужных столбцов или строк    Агрегирование данных: группировка данных по определенным критериям и вычисление сводной статистики    Поворот данных: переупорядочивание данных для создания новых переменных и повышения их пригодности для анализа    Кодирование данных: преобразование категориальных переменных в числовые переменные Преобразование данных может быть выполнено с помощью различных инструментов, таких как Excel, Python или R. Например, в Python существуют такие библиотеки, как Pandas и Numpy, которые широко используются для задач преобразования данных. Кроме того, SQL можно использовать для преобразования данных, хранящихся в базах данных. Преобразование данных является важным этапом в процессе анализа данных, поскольку оно гарантирует, что данные представлены в формате, который может быть легко использован аналитическими инструментами и готов к дальнейшему анализу. Без преобразования данных данные могут быть неполными или противоречивыми, что может привести к неточным или предвзятым результатам.