数据发现过程

[rumana777]

与基于组织的分析过程（例如数据聚合）类似，数据发现是一个持续的过程，涉及检测大型结构化和非结构化数据集中的模式、异常值和错误。

归根结底，数据发现主要分为三个类别：准备、可视化和分析。这些步骤不断协同工作，以提供隐藏的见解、潜在的安全漏洞和可视化映射。

1. 准备
第一步对于高质量的数据发现过程至关重要。数据准备阶段重新排列数据，以便数据发现的可视化和分析部分能够更顺利地运行。

如果没有准备，数据就会过于复杂，无法正确揭示 多米尼加共和国电报数据 任何隐藏的业务见解。数据准备本质上是清理和合并正在检查的数据集中的数据质量。

如今，除了其他发现和分类工具外，还有许多类型的软件提供数据准备功能。

这些自动化工具能够消除异常值、统一数据格式、检测空值并标准化数据质量。

2.可视化
一旦所有数据点都转换为一致且可读的格式，数据就会进入可视化阶段。例如，交互式数据可视化由许多用于仪表板分析的预定义模板组成，是出色的数据发现工具的功能之一。

可视化数据发现，也称为数据映射，将准备好的数据展示为图表、图形、地图等可视化格式，为业务专家提供更广泛的见解和便捷的可视化分析平台。

这些视觉指南是数据挖掘、数据准备和排序的结果，显示了正在处理的数据集中发现的主要趋势。

可以说，数据可视化是数据发现最重要的一步，因为它是基于人工智能的商业智能的基础方面。