數據規整途徑有什麼

Ⅲ 數據規整化

DataFrame 中的merge方法是一種多對一的合並。

df1中的數據有多個被標記為a和b的行，而df2中key列的每個值則僅對應一行。對這些對象調用merge即可得到：

我們並沒有指明要用那個列進行連接，如果沒有指定，merge就會將重疊列的列名當做鍵。但是我們最好顯示指定一下

如果兩個對象的列名不同，也可以分別進行指定：

可以看得出來原本兩個數據集中的某些數據消失了，這是因為merge做的是'inner'連接;結果中的鍵是交集。其他方式還有left、right以及outer。外鏈接求取的是鍵的並集，組合了左連接和右連接的效果：

merge也可以傳入一個由列名組成的列表：

使用merge去合並兩個DataFrame時可能出現一種情況——合並完以後還會出現兩列列名一樣的列（左右各一列），這個時候suffixes參數可以解決這個問題

Ⅳ 數據調查的具體方法是什麼

一 業務調研

數據倉庫是要涵蓋所有業務領域，還是各個業務領域獨自建設，業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫，就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點，以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊，每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分，將會直接決定數據倉庫建設是否成功。

二 需求調研

了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了，還需要收集數據使用者的需求，及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑：

1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。

2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。

三 數據調研

前期需要做好數據探查工作，需要了解資料庫類型，數據來源，全量數據情況及數據每年增長情況，更新機制；還需要了解數據是否結構化，是否清洗，是介面調用還是直接訪問庫，有哪些類型的數據，數據結構之怎樣的。

• 數據開發，模型建設之前，先了解數據結構，數據內容，數據特性，對數據有一個整體把控

• 探查一下本次需求能不能實現，怎麼實現，有沒有隱藏bug，數據質量如何

Ⅳ Excel表格把數據規整到一列中

C1=INDEX(A:A,SMALL(IF(ISNUMBER(FIND("廠",$A$1:$A$90)),ROW($A$1:$A$90),65536),ROW(A1)))&""

同時按CTRL SHIFT 回車鍵，下拉

D1=OFFSET(INDIRECT("A"&MATCH($C1,$A:$A,)),COLUMN(A1),)

右拉，下拉。

Ⅵ 一般資料庫中容易存在哪些問題可以通過什麼途徑來解決這些問題

一般資料庫中容易存在四種問題，分別是：語句錯誤；用戶進程錯誤；網路故障；用戶錯誤。
語句錯誤：單個資料庫操作（選擇、插入、更新或刪除）失敗。可以嘗試在表中輸入無效的數據，與用戶合作來驗證並更改數據。
用戶進程錯誤：用戶非登出的異常退出用戶會話異常終止程序錯誤導致會話結束，對於上述錯誤，實例後台進程 PMON 會自動回滾未提交的事務，並釋放相關鎖資源。
網路故障：與資料庫的連接斷開。通過備份監聽程序、網路連接和網路介面卡可降低出現網路故障時影響系統可用性的可能性。
用戶錯誤：用戶成功完成了操作，但是操作不正確（刪除了表，或輸入了錯誤數據）。用戶可能會無意刪除或修改數據。如果發生這種情況， DBA 可能需要幫助用戶從錯誤中恢，如果用戶尚未提交或退出程序，則只可以回退操作。

Ⅶ tidyverse

集合了 dplyr , tidyr , ggplot2 , stringr 等軟體的一款工具包合集，可以輕松的實現數據規整(dplyr)，數據清洗(tidyr)，字元串操作(stringr)，以及後續作圖(ggplot2)，這些操作都可以被 magrittr 的管道符 %>% 連接起來，管道允許將前一個命令的輸出用作另一個命令的輸入，而不是使用嵌套函數，使整個命令看起來更加整潔。 tidyverse 還引進了一種新的矩陣格式 tibble 用於取代 data.frame ，對比 data.frame 有幾點不同：1）tibble更加懶惰，不會將string類型的數據轉換成factor；2）tibble只顯示數據集的前十行；3）tibble挑選子集有$和[[兩種方式；在管道中使用可以用.佔位符；4）在 tibble 中並不會保留行名，所以在轉換中需要先使用 rownames_to_column() 和 column_to_rownames() 轉換行名。

在R中進行數據處理時，免不了對矩陣進行操作，而 dplyr 則是一個有力的工具用來對矩陣進行操作，其中包含的 select() , arrange() , filter() , mutate() , rename() , _join() , pull() 等函數幾乎包括了所有矩陣處理操作，並且這些操作還可以被 %>% 連接起來一起用於矩陣的處理。

select() 提取操作，類似基礎函數中的 rt$ 提取操作或者 rt[] 坐標提取

arrange() 實現排序操作，默認升序，可以使用符號或者desc進行降序操作，類似R中內置的 order 函數。

filter() 可以按條件篩選，還支持多個條件篩選，判斷符號還有==,>=,>,&,|,xor(),is.na()等，多個條件可以使用逗號分隔。

mutate() 可以用來添加列並進行命名，同時 mutate() 還支持將新添加的列作為變數傳遞以進行後續操作。類似於 transform() 函數。將SRR1039509列取log操作後創建新一列並命名為log2SRR1039509。

summarize() 聚合匯總操作，對數據框調用函數進行操作之後返回結果，常用函數包括 mean , max , min 等，常用於分組以後的處理。

連接操作，可以針對兩個數據框中存在的變數或變數集將一對數據框連接在一起。其中包含 inner_join() (只有兩個數據集都中存在的行將連接在一起)， left_join() (保留第一個數據框中的所有行)， right_join() (保留第二個數據框中的所有行)， full_join() (保留兩個數據集中的所有行)。

tidyr主要提供了一個類似Excel中數據透視表(pivot table)的功能； gather 和 spread 函數將數據在長格式和寬格式之間相互轉化，應用在比如稀疏矩陣和稠密矩陣之間的轉化，當我們使用 ggplot2 進行可視化的時候， gather 是少不了的。

另外 tidyr 還有 unite 和 separate 根據符號進行列合並或者分隔，類似於 stringr 中的功能。

spread() 函數與 gather() 函數相反。key列的類別將成為單獨的新列，value列中的值將根據關聯的key列進行拆分。

上面講了這么多有關於矩陣操作的方法，而 stringr 主要負責對於字元串進行處理，有了這個工具，我們可以批量對基因名進行合並，修改，刪減等操作。

str_c() 函數將值與指定的分隔符連接在一起。collapse參數指定是否將多個對象合並為單個字元串。

str_split() 與 str_c() 相反，它是按照指定分隔符將字元串分隔開，常見與消除 ensembl gene id 後面的版本號。

str_sub() 對字元串進行提取操作，可以指定位置。

str_replace() 字元串替換操作，可以指定字元串並進行替換，支持使用正則表達式，類似於 sub() ,只會替換第一個識別的字元，如果想要實現全局替換，可以使用 str_replace_all() ，等同於 gsub() 。

str_to_() 在數據整理過程中，需要確保列的所有值都具有相同的大小寫，因為R區分大小寫。使用str_to_函數族，包括str_to_upper()，str_to_lower()和str_to_title()，可以很簡單的修改任何值的大小寫。

str_detect() 函數標識向量的每個元素中是否存在模式。此函數返回一個邏輯值，表示每個元素是否與模式匹配,如果需要返回與模式匹配的值，則使用 str_subset() 函數。

Ⅷ 數據治理三個階段是什麼

數據治理分為四個階段：

第一階段，梳理企業信息，構建企業的數據資產庫。首先要清楚企業的數據模型、數據關系，對企業資產形成業務視圖、技術視圖等針對不同用戶視角的展示。

第二階段，建立管理流程，落地數據標准，提升數據質量。從企業角度梳理質量問題，緊抓標准落地。

第三階段，直接為用戶提供價值。本階段依賴於前兩個階段的建設，為用戶提供方便的獲取數據的途徑。

第四階段，為企業提供數據價值。通過多種手段對多種來源的數據進行分析，形成企業知識圖譜，體現數據的深層價值。

通過這4個階段的建設，建立起全企業的數據質量管控平台，以用戶為中心，由用戶使用數據並通過用戶的使用優化數據質量，既達到了數據治理的目標，也最大限度的發揮了數據的價值。

數據治理方案：

有關數據治理的問題並不能在企業的單一部門得到解決。這需要IT與業務部門進行協作，而且必須始終如一地進行協作，以改善數據的可靠性和質量，從而為關鍵業務方案提供支持，並確保遵守法規。

Informatica能夠提供企業級數據治理解決方案，該解決方案可以在本地或雲中使用，在傳統數據或大數據中均有使用案例，可以滿足業務和IT部門的需求。

Informatica可提供功能齊全而又穩健可靠的數據治理解決方案，具備交付可信、安全的數據和啟動成功的元數據管理方案所需的全部精確功能。

Informatica Axon提供端到端智能數據治理解決方案，以整體、協作的方法將員工、流程和系統流暢融合，從而實現戰略業務成果。Axon Data Governance作為協作中心，為成功實施數據治理計劃提供支持。

Ⅸ 數據規整的目的是什麼，如何實現地理空間數據的規整

什麼是GIS
物質世界中的任何事物都被牢牢地打上了時空的烙印。人們的生產和生活中百分之八十以上的信息和地理空間位置有關。地理信息系統（ Geographic Information System, 簡稱 GIS ）作為獲取、整理、分析和管理地理空間數據的重要工具、技術和學科，近年來得到了廣泛關注和迅猛發展。由於信息技術的發展，數字時代的來臨，理論上來說，GIS可以運用於現階段任何行業。
從技術和應用的角度， GIS 是解決空間問題的工具、方法和技術；
從學科的角度， GIS 是在地理學、地圖學、測量學和計算機科學等學科基礎上發展起來的一門學科，具有獨立的學科體系；
從功能上， GIS 具有空間數據的獲取、存儲、顯示、編輯、處理、分析、輸出和應用等功能；
從系統學的角度， GIS 具有一定結構和功能，是一個完整的系統。
簡而言之， GIS 是一個基於資料庫管理系統（ DBMS ）的分析和管理空間對象的信息系統，以地理空間數據為操作對象是地理信息系統與其它信息系統的根本區別。
GIS即地理信息系統（Geographic Information System），經過了40年的發展，到今天已經逐漸成為一門相當成熟的技術，並且得到了極廣泛的應用。尤其是近些年，GIS更以其強大的地理信息空間分析功能，在GPS及路徑優化中發揮著越來越重要的作用。GIS地理信息系統是以地理空間資料庫為基礎，在計算機軟硬體的支持下，運用系統工程和信息科學的理論，科學管理和綜合分析具有空間內涵的地理數據，以提供管理、決策等所需信息的技術系統。簡單的說，地理信息系統就是綜合處理和分析地理空間數據的一種技術系統。
[編輯本段]GIS 的組成部分
從應用的角度，地理信息系統由硬體、、數據、人員和方法五部分組成。硬體和為地理信息系統建設提供環境；數據是GIS的重要內容；方法為GIS建設提供解決方案；人員是系統建設中的關鍵和能動性因素，直接影響和協調其它幾個組成部分。
硬體主要包括計算機和網路設備，存儲設備，數據輸入，顯示和輸出的外圍設備等等。
主要包括以下幾類：操作系統 、資料庫管理 、系統開發 、GIS ，等等。 GIS的選型，直接影響其它的選擇，影響系統解決方案，也影響著系統建設周期和效益。
數據是GIS的重要內容，也是GIS系統的靈魂和生命。數據組織和處理是GIS應用系統建設中的關鍵環節，涉及許多問題：
——應該選擇何種（或哪些）比例尺的數據？
——已有數據現勢性如何？
——數據精度是否能滿足要求？
——數據格式是否能被已有的GIS集成？
——應採用何種方法進行處理和集成？
——採用何種方法進行數據的更新和維護，等等。
方法指系統需要採用何種技術路線，採用何種解決方案來實現系統目標。方法的採用會直接影響系統性能，影響系統的可用性和可維護性。
人是GIS系統的能動部分。人員的技術水平和組織管理能力是決定系統建設成敗的重要因素。系統人員按不同分工有項目經理、項目開發人員、項目數據人員、系統文檔撰寫和系統測試人員等。各個部分齊心協力、分工協作是GIS系統成功建設的重要保證。
GIS應用系統建設需要從以上五個方面著手。
[編輯本段]GIS 的應用領域
地理信息系統在最近的30多年內取得了驚人的發展，廣泛應用於資源調查、環境評估、災害預測、國土管理、城市規劃、郵電通訊、交通運輸、軍事公安、水利電力、公共設施管理、農林牧業、統計、商業金融等幾乎所有領域。
以下地理信息系統的應用領域分別回答了在各自領域內的作用
◆ 資源管理 (Resource Management)
主要應用於農業和林業領域，解決農業和林業領域各種資源(如土地、森林、草場)分布、分級、統計、制圖等問題。主要回答「定位」和「模式」兩類問題。
◆ 資源配置 (Resource Configuration)
在城市中各種公用設施、救災減災中物資的分配、全國范圍內能源保障、糧食供應等到的在各地的配置等都是資源配置問題。GIS在這類應用中的目標是保證資源的最合理配置和發揮最大效益。
◆ 城市規劃和管理 (Urban Planning and Management)
空間規劃是GIS的一個重要應用領域，城市規劃和管理是其中的主要內容。例如，在大規模城市基礎設施建設中如何保證綠地的比例和合理分布、如何保證學校、公共設施、運動場所、服務設施等能夠有最大的服務面(城市資源配置問題)等。
◆ 土地信息系統和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性質變化、地塊輪廓變化、地籍權屬關系變化等許多內容，藉助GIS技術可以高效、高質量地完成這些工作。
◆ 生態、環境管理與模擬 (Environmental Management and Modeling)
區域生態規劃、環境現狀評價、環境影響評價、污染物削減分配的決策支持、環境與區域可持續發展的決策支持、環保設施的管理、環境規劃等。
◆ 應急響應 (Emergency Response)
解決在發生洪水、戰爭、核事故等重大自然或人為災害時，如何安排最佳的人員撤離路線、並配備相應的運輸和保障設施的問題。
◆ 地學研究與應用 (Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、經濟地理研究、空間決策支持、空間統計分析、制圖等都可以藉助地理信息系統工具完成。
◆ 商業與市場 (Business and Marketing)
商業設施的建立充分考慮其市場潛力。例如大型商場的建立如果不考慮其他商場的分布、待建區周圍居民區的分布和人數，建成之後就可能無法達到預期的市場和服務面。有時甚至商場銷售的品種和市場定位都必須與待建區的人口結構(年 齡構成、性別構成、文化水平)、消費水平等結合起來考慮。地理信息系統的空間分析和資料庫功能可以解決這些問題。房地產開發和銷售過程中也可以利用GIS功能進行決策和分析。
◆ 基礎設施管理 (Facilities Management)
城市的地上地下基礎設施(電信、自來水、道路交通、天然氣管線、排污設施、 電力設施等)廣泛分布於城市的各個角落、且這些設施明顯具有地理參照特徵的。它們的管理、統計、匯總都可以藉助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
◆ 選址分析 (Site Selecting Analysis)
根據區域地理環境的特點，綜合考慮資源配置、市場潛力、交通條件、地形特徵、環境影響等因素，在區域范圍內選擇最佳位置，是GIS的一個典型應用領域，充分體現了GIS的空間分析功能。
◆ 網路分析 (Newwork System Analysis)
建立交通網路、地下管線網路等的計算機模型，研究交通流量、進行交通規則、處理地下管線突發事件(爆管、斷路)等應急處理。 警務和醫療救護的路徑優選、車輛導航等也是GIS網路分析應用的實例。
◆ 可視化應用 (Visualization Application)
以數字地形模型為基礎，建立城市、區域、或大型建築工程、著名風景名勝區的三維可視化模型，實現多角度瀏覽，可廣泛應用於宣傳、城市和區域規劃、大型工程管理和模擬、旅遊等領域。
◆ 分布式地理信息應用 (Distributed Geographic Information Application)
隨著網路和Internet技術的發展，運行於Intranet或Internet環境下的地理信息系統應用類型，其目標是實現地理信息的分布式存儲和信息共享，以及遠程空間導航等。
[編輯本段]GIS常用
國外的：
AutoCAD Map3d
ArcGIS（包括ArcGIS, MapObjects, ArcIMS、ArcSDE、ArcEngine、ArcServer等）
MapInfo
GeoMedia
MGE
SmallWorld
國內的：
Supermap
MapGIS
GeoStar
TopMap
GeoBean
VRMap
MapEngine
[編輯本段]電力工業中的GIS
在電力工業中，GIS是指六氟化硫封閉式組合電器，國際上稱為「氣體絕緣開關設備」（Gas Insulated Switchgear)簡稱GIS，它將一座變電站中除變壓器以外的一次設備，包括斷路器、隔離開關、接地開關、電壓互感器、電流互感器、避雷器、母線、電纜終端、進出線套管等，經優化設計有機地組合成一個整體。
GIS全稱氣體絕緣組合電器設備（Gas Insulated Switchgear），主要把母線、斷路器、CT、PT、隔離開關、避雷器都組合在一起。就是我們經常可以看到的開關站，也叫高壓配電裝置。
高壓配電裝置的型式有三種：第一種是空氣絕緣的常規配電裝置，簡稱AIS。其母線裸露直接與空氣接觸，斷路器可用瓷柱式或罐式。葛洲壩電廠採用的即是這種型式。 第二種是混合式配電裝置，簡稱H－GIS。母線採用開敞式，其它均為六氟化硫氣體絕緣開關裝置。 第三種是六氟化硫氣體絕緣全封閉配電裝置。其英文全稱GAS—INSTULATED SWITCHGEAR，簡稱GIS。
GIS的優點在於佔地面積小，可靠性高，安全性強，維護工作量很小，其主要部件的維修間隔不小於20年。