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Datenbergbauanalyse bei ALDA Tech

Analyse des DatenbergbausEs ist eine Schlüsselkomponente von ALDA Tech's Data Curation Services,die Unternehmen dabei helfen sollen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen.

Schlüsselaspekte:

Datenerhebung: Er sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Webdaten und externer und interner Quellen.

Datenhygiene: Bevor Daten effektiv abgebaut werden können, müssen sie gereinigt und standardisiert werden.

Zu den Dienstleistungen gehören:

• Struktur Normung: Gewährleistung einer einheitlichen Formatierung der Daten.
• Datenreinigung: Beseitigung von Fehlern und Inkonsistenzen zur Verbesserung der Datenqualität.
• Standardisierung von Namen und Adressen: Richtige Formatierung von Namen und Adressen zur Gewährleistung der Genauigkeit.

Datenkonsolidierung: Verwendet Abgleichsalgorithmen zur Konsolidierung von Daten, was für die Datenmining-Analyse unerlässlich ist.

Dazu gehören:

• Genaue und verschwommene Übereinstimmung: Techniken zur genauen Übereinstimmung und Gruppierung ähnlicher Aufzeichnungen, auch wenn geringfügige Abweichungen bestehen.
• Identifizieren Sie die Lösung: Behebung aller Probleme mit der Datenidentität, um sicherzustellen, dass jeder Datensatz einzigartig und genau ist.
• Geo-Raumdaten erweitern: Erweiterung der Daten mit geografischen Informationen, die besonders nützlich sein können, wenn Daten für die räumliche Analyse abgebaut werden.

Datenkonformität: stellt sicher, dass die Datenverarbeitung den gesetzlichen und regulatorischen Standards entspricht.

Datenanalyse: Mit den gesammelten, gereinigten und konsolidierten Daten können dann verschiedene Datenbergbauanalysen durchgeführt werden.

Dazu gehören:

• Vorhersagendes Modellieren: Aufbau von Modellen zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten.
• Trendanalyse: Identifizierung von Mustern und Trends im Laufe der Zeit.
• Segmentierung: Aufteilung von Daten in Segmente, um unterschiedliche Gruppen oder Verhaltensweisen besser zu verstehen.
• Lernen von Assoziationsregeln: Entdeckung interessanter Beziehungen zwischen den Variablen in den Daten.

Erkenntnisse und Berichterstattung: Der letzte Schritt bei der Datenmining-Analyse besteht darin, die Ergebnisse in umsetzbare Erkenntnisse und Berichte umzusetzen.

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