数据规整途径有什么

Ⅲ 数据规整化

DataFrame 中的merge方法是一种多对一的合并。

df1中的数据有多个被标记为a和b的行，而df2中key列的每个值则仅对应一行。对这些对象调用merge即可得到：

我们并没有指明要用那个列进行连接，如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键。但是我们最好显示指定一下

如果两个对象的列名不同，也可以分别进行指定：

可以看得出来原本两个数据集中的某些数据消失了，这是因为merge做的是'inner'连接;结果中的键是交集。其他方式还有left、right以及outer。外链接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接的效果：

merge也可以传入一个由列名组成的列表：

使用merge去合并两个DataFrame时可能出现一种情况——合并完以后还会出现两列列名一样的列（左右各一列），这个时候suffixes参数可以解决这个问题

Ⅳ 数据调查的具体方法是什么

一 业务调研

数据仓库是要涵盖所有业务领域，还是各个业务领域独自建设，业务领域内的业务线也同样面临着这个问题。所以要构建大数据数据仓库，就需要了解各个业务领域、业务线的业务有什么共同点和不同点，以及各个业务线可以细分为哪几个业务模块，每个业务模块具体的业务流程又是怎样的。业务调研是否充分，将会直接决定数据仓库建设是否成功。

二 需求调研

了解业务系统的业务后不等于说就可以实施数仓建设了，还需要收集数据使用者的需求，及找分析师、运营人员、产品人员等了解他们对数据的诉求。通常需求调研分下面两种途径：

1. 根据与分析师、运营人员、产品人员的沟通获取需求。

2. 对现有报表、数据进行研究分析获取数据建设需求。

三 数据调研

前期需要做好数据探查工作，需要了解数据库类型，数据来源，全量数据情况及数据每年增长情况，更新机制；还需要了解数据是否结构化，是否清洗，是接口调用还是直接访问库，有哪些类型的数据，数据结构之怎样的。

• 数据开发，模型建设之前，先了解数据结构，数据内容，数据特性，对数据有一个整体把控

• 探查一下本次需求能不能实现，怎么实现，有没有隐藏bug，数据质量如何

Ⅳ Excel表格把数据规整到一列中

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

同时按CTRL SHIFT 回车键，下拉

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

右拉，下拉。

Ⅵ 一般数据库中容易存在哪些问题可以通过什么途径来解决这些问题

一般数据库中容易存在四种问题，分别是：语句错误；用户进程错误；网络故障；用户错误。
语句错误：单个数据库操作（选择、插入、更新或删除）失败。可以尝试在表中输入无效的数据，与用户合作来验证并更改数据。
用户进程错误：用户非登出的异常退出用户会话异常终止程序错误导致会话结束，对于上述错误，实例后台进程 PMON 会自动回滚未提交的事务，并释放相关锁资源。
网络故障：与数据库的连接断开。通过备份监听程序、网络连接和网络接口卡可降低出现网络故障时影响系统可用性的可能性。
用户错误：用户成功完成了操作，但是操作不正确（删除了表，或输入了错误数据）。用户可能会无意删除或修改数据。如果发生这种情况， DBA 可能需要帮助用户从错误中恢，如果用户尚未提交或退出程序，则只可以回退操作。

Ⅶ tidyverse

集合了 dplyr , tidyr , ggplot2 , stringr 等软件的一款工具包合集，可以轻松的实现数据规整(dplyr)，数据清洗(tidyr)，字符串操作(stringr)，以及后续作图(ggplot2)，这些操作都可以被 magrittr 的管道符 %>% 连接起来，管道允许将前一个命令的输出用作另一个命令的输入，而不是使用嵌套函数，使整个命令看起来更加整洁。 tidyverse 还引进了一种新的矩阵格式 tibble 用于取代 data.frame ，对比 data.frame 有几点不同：1）tibble更加懒惰，不会将string类型的数据转换成factor；2）tibble只显示数据集的前十行；3）tibble挑选子集有$和[[两种方式；在管道中使用可以用.占位符；4）在 tibble 中并不会保留行名，所以在转换中需要先使用 rownames_to_column() 和 column_to_rownames() 转换行名。

在R中进行数据处理时，免不了对矩阵进行操作，而 dplyr 则是一个有力的工具用来对矩阵进行操作，其中包含的 select() , arrange() , filter() , mutate() , rename() , _join() , pull() 等函数几乎包括了所有矩阵处理操作，并且这些操作还可以被 %>% 连接起来一起用于矩阵的处理。

select() 提取操作，类似基础函数中的 rt$ 提取操作或者 rt[] 坐标提取

arrange() 实现排序操作，默认升序，可以使用符号或者desc进行降序操作，类似R中内置的 order 函数。

filter() 可以按条件筛选，还支持多个条件筛选，判断符号还有==,>=,>,&,|,xor(),is.na()等，多个条件可以使用逗号分隔。

mutate() 可以用来添加列并进行命名，同时 mutate() 还支持将新添加的列作为变量传递以进行后续操作。类似于 transform() 函数。将SRR1039509列取log操作后创建新一列并命名为log2SRR1039509。

summarize() 聚合汇总操作，对数据框调用函数进行操作之后返回结果，常用函数包括 mean , max , min 等，常用于分组以后的处理。

连接操作，可以针对两个数据框中存在的变量或变量集将一对数据框连接在一起。其中包含 inner_join() (只有两个数据集都中存在的行将连接在一起)， left_join() (保留第一个数据框中的所有行)， right_join() (保留第二个数据框中的所有行)， full_join() (保留两个数据集中的所有行)。

tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能； gather 和 spread 函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化，当我们使用 ggplot2 进行可视化的时候， gather 是少不了的。

另外 tidyr 还有 unite 和 separate 根据符号进行列合并或者分隔，类似于 stringr 中的功能。

spread() 函数与 gather() 函数相反。key列的类别将成为单独的新列，value列中的值将根据关联的key列进行拆分。

上面讲了这么多有关于矩阵操作的方法，而 stringr 主要负责对于字符串进行处理，有了这个工具，我们可以批量对基因名进行合并，修改，删减等操作。

str_c() 函数将值与指定的分隔符连接在一起。collapse参数指定是否将多个对象合并为单个字符串。

str_split() 与 str_c() 相反，它是按照指定分隔符将字符串分隔开，常见与消除 ensembl gene id 后面的版本号。

str_sub() 对字符串进行提取操作，可以指定位置。

str_replace() 字符串替换操作，可以指定字符串并进行替换，支持使用正则表达式，类似于 sub() ,只会替换第一个识别的字符，如果想要实现全局替换，可以使用 str_replace_all() ，等同于 gsub() 。

str_to_() 在数据整理过程中，需要确保列的所有值都具有相同的大小写，因为R区分大小写。使用str_to_函数族，包括str_to_upper()，str_to_lower()和str_to_title()，可以很简单的修改任何值的大小写。

str_detect() 函数标识向量的每个元素中是否存在模式。此函数返回一个逻辑值，表示每个元素是否与模式匹配,如果需要返回与模式匹配的值，则使用 str_subset() 函数。

Ⅷ 数据治理三个阶段是什么

数据治理分为四个阶段：

第一阶段，梳理企业信息，构建企业的数据资产库。首先要清楚企业的数据模型、数据关系，对企业资产形成业务视图、技术视图等针对不同用户视角的展示。

第二阶段，建立管理流程，落地数据标准，提升数据质量。从企业角度梳理质量问题，紧抓标准落地。

第三阶段，直接为用户提供价值。本阶段依赖于前两个阶段的建设，为用户提供方便的获取数据的途径。

第四阶段，为企业提供数据价值。通过多种手段对多种来源的数据进行分析，形成企业知识图谱，体现数据的深层价值。

通过这4个阶段的建设，建立起全企业的数据质量管控平台，以用户为中心，由用户使用数据并通过用户的使用优化数据质量，既达到了数据治理的目标，也最大限度的发挥了数据的价值。

数据治理方案：

有关数据治理的问题并不能在企业的单一部门得到解决。这需要IT与业务部门进行协作，而且必须始终如一地进行协作，以改善数据的可靠性和质量，从而为关键业务方案提供支持，并确保遵守法规。

Informatica能够提供企业级数据治理解决方案，该解决方案可以在本地或云中使用，在传统数据或大数据中均有使用案例，可以满足业务和IT部门的需求。

Informatica可提供功能齐全而又稳健可靠的数据治理解决方案，具备交付可信、安全的数据和启动成功的元数据管理方案所需的全部精确功能。

Informatica Axon提供端到端智能数据治理解决方案，以整体、协作的方法将员工、流程和系统流畅融合，从而实现战略业务成果。Axon Data Governance作为协作中心，为成功实施数据治理计划提供支持。

Ⅸ 数据规整的目的是什么，如何实现地理空间数据的规整

什么是GIS
物质世界中的任何事物都被牢牢地打上了时空的烙印。人们的生产和生活中百分之八十以上的信息和地理空间位置有关。地理信息系统（ Geographic Information System, 简称 GIS ）作为获取、整理、分析和管理地理空间数据的重要工具、技术和学科，近年来得到了广泛关注和迅猛发展。由于信息技术的发展，数字时代的来临，理论上来说，GIS可以运用于现阶段任何行业。
从技术和应用的角度， GIS 是解决空间问题的工具、方法和技术；
从学科的角度， GIS 是在地理学、地图学、测量学和计算机科学等学科基础上发展起来的一门学科，具有独立的学科体系；
从功能上， GIS 具有空间数据的获取、存储、显示、编辑、处理、分析、输出和应用等功能；
从系统学的角度， GIS 具有一定结构和功能，是一个完整的系统。
简而言之， GIS 是一个基于数据库管理系统（ DBMS ）的分析和管理空间对象的信息系统，以地理空间数据为操作对象是地理信息系统与其它信息系统的根本区别。
GIS即地理信息系统（Geographic Information System），经过了40年的发展，到今天已经逐渐成为一门相当成熟的技术，并且得到了极广泛的应用。尤其是近些年，GIS更以其强大的地理信息空间分析功能，在GPS及路径优化中发挥着越来越重要的作用。GIS地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供管理、决策等所需信息的技术系统。简单的说，地理信息系统就是综合处理和分析地理空间数据的一种技术系统。
[编辑本段]GIS 的组成部分
从应用的角度，地理信息系统由硬件、、数据、人员和方法五部分组成。硬件和为地理信息系统建设提供环境；数据是GIS的重要内容；方法为GIS建设提供解决方案；人员是系统建设中的关键和能动性因素，直接影响和协调其它几个组成部分。
硬件主要包括计算机和网络设备，存储设备，数据输入，显示和输出的外围设备等等。
主要包括以下几类：操作系统 、数据库管理 、系统开发 、GIS ，等等。 GIS的选型，直接影响其它的选择，影响系统解决方案，也影响着系统建设周期和效益。
数据是GIS的重要内容，也是GIS系统的灵魂和生命。数据组织和处理是GIS应用系统建设中的关键环节，涉及许多问题：
——应该选择何种（或哪些）比例尺的数据？
——已有数据现势性如何？
——数据精度是否能满足要求？
——数据格式是否能被已有的GIS集成？
——应采用何种方法进行处理和集成？
——采用何种方法进行数据的更新和维护，等等。
方法指系统需要采用何种技术路线，采用何种解决方案来实现系统目标。方法的采用会直接影响系统性能，影响系统的可用性和可维护性。
人是GIS系统的能动部分。人员的技术水平和组织管理能力是决定系统建设成败的重要因素。系统人员按不同分工有项目经理、项目开发人员、项目数据人员、系统文档撰写和系统测试人员等。各个部分齐心协力、分工协作是GIS系统成功建设的重要保证。
GIS应用系统建设需要从以上五个方面着手。
[编辑本段]GIS 的应用领域
地理信息系统在最近的30多年内取得了惊人的发展，广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。
以下地理信息系统的应用领域分别回答了在各自领域内的作用
◆ 资源管理 (Resource Management)
主要应用于农业和林业领域，解决农业和林业领域各种资源(如土地、森林、草场)分布、分级、统计、制图等问题。主要回答“定位”和“模式”两类问题。
◆ 资源配置 (Resource Configuration)
在城市中各种公用设施、救灾减灾中物资的分配、全国范围内能源保障、粮食供应等到的在各地的配置等都是资源配置问题。GIS在这类应用中的目标是保证资源的最合理配置和发挥最大效益。
◆ 城市规划和管理 (Urban Planning and Management)
空间规划是GIS的一个重要应用领域，城市规划和管理是其中的主要内容。例如，在大规模城市基础设施建设中如何保证绿地的比例和合理分布、如何保证学校、公共设施、运动场所、服务设施等能够有最大的服务面(城市资源配置问题)等。
◆ 土地信息系统和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性质变化、地块轮廓变化、地籍权属关系变化等许多内容，借助GIS技术可以高效、高质量地完成这些工作。
◆ 生态、环境管理与模拟 (Environmental Management and Modeling)
区域生态规划、环境现状评价、环境影响评价、污染物削减分配的决策支持、环境与区域可持续发展的决策支持、环保设施的管理、环境规划等。
◆ 应急响应 (Emergency Response)
解决在发生洪水、战争、核事故等重大自然或人为灾害时，如何安排最佳的人员撤离路线、并配备相应的运输和保障设施的问题。
◆ 地学研究与应用 (Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、经济地理研究、空间决策支持、空间统计分析、制图等都可以借助地理信息系统工具完成。
◆ 商业与市场 (Business and Marketing)
商业设施的建立充分考虑其市场潜力。例如大型商场的建立如果不考虑其他商场的分布、待建区周围居民区的分布和人数，建成之后就可能无法达到预期的市场和服务面。有时甚至商场销售的品种和市场定位都必须与待建区的人口结构(年 龄构成、性别构成、文化水平)、消费水平等结合起来考虑。地理信息系统的空间分析和数据库功能可以解决这些问题。房地产开发和销售过程中也可以利用GIS功能进行决策和分析。
◆ 基础设施管理 (Facilities Management)
城市的地上地下基础设施(电信、自来水、道路交通、天然气管线、排污设施、 电力设施等)广泛分布于城市的各个角落、且这些设施明显具有地理参照特征的。它们的管理、统计、汇总都可以借助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
◆ 选址分析 (Site Selecting Analysis)
根据区域地理环境的特点，综合考虑资源配置、市场潜力、交通条件、地形特征、环境影响等因素，在区域范围内选择最佳位置，是GIS的一个典型应用领域，充分体现了GIS的空间分析功能。
◆ 网络分析 (Newwork System Analysis)
建立交通网络、地下管线网络等的计算机模型，研究交通流量、进行交通规则、处理地下管线突发事件(爆管、断路)等应急处理。 警务和医疗救护的路径优选、车辆导航等也是GIS网络分析应用的实例。
◆ 可视化应用 (Visualization Application)
以数字地形模型为基础，建立城市、区域、或大型建筑工程、著名风景名胜区的三维可视化模型，实现多角度浏览，可广泛应用于宣传、城市和区域规划、大型工程管理和仿真、旅游等领域。
◆ 分布式地理信息应用 (Distributed Geographic Information Application)
随着网络和Internet技术的发展，运行于Intranet或Internet环境下的地理信息系统应用类型，其目标是实现地理信息的分布式存储和信息共享，以及远程空间导航等。
[编辑本段]GIS常用
国外的：
AutoCAD Map3d
ArcGIS（包括ArcGIS, MapObjects, ArcIMS、ArcSDE、ArcEngine、ArcServer等）
MapInfo
GeoMedia
MGE
SmallWorld
国内的：
Supermap
MapGIS
GeoStar
TopMap
GeoBean
VRMap
MapEngine
[编辑本段]电力工业中的GIS
在电力工业中，GIS是指六氟化硫封闭式组合电器，国际上称为“气体绝缘开关设备”（Gas Insulated Switchgear)简称GIS，它将一座变电站中除变压器以外的一次设备，包括断路器、隔离开关、接地开关、电压互感器、电流互感器、避雷器、母线、电缆终端、进出线套管等，经优化设计有机地组合成一个整体。
GIS全称气体绝缘组合电器设备（Gas Insulated Switchgear），主要把母线、断路器、CT、PT、隔离开关、避雷器都组合在一起。就是我们经常可以看到的开关站，也叫高压配电装置。
高压配电装置的型式有三种：第一种是空气绝缘的常规配电装置，简称AIS。其母线裸露直接与空气接触，断路器可用瓷柱式或罐式。葛洲坝电厂采用的即是这种型式。 第二种是混合式配电装置，简称H－GIS。母线采用开敞式，其它均为六氟化硫气体绝缘开关装置。 第三种是六氟化硫气体绝缘全封闭配电装置。其英文全称GAS—INSTULATED SWITCHGEAR，简称GIS。
GIS的优点在于占地面积小，可靠性高，安全性强，维护工作量很小，其主要部件的维修间隔不小于20年。