Il Data Wrangling è il processo di strutturazione, pulizia, integrazione e trasformazione dei dati grezzi in una forma che può essere utilizzata nell'analisi a valle. Comporta la combinazione di fonti di dati eterogenee, la gestione dei problemi di qualità dei dati e la generazione di informazioni dai dati.
Il data wrangling è una fase comune del processo di analisi dei dati. In genere comporta l'estrazione dei dati da più fonti, come database, fogli di calcolo, file di testo e API web. Può anche comportare il download di dati dal web e la loro combinazione con altre fonti.
Una volta estratti i dati dalla loro fonte, di solito è necessario pulirli. Ciò comporta la rimozione di errori, anomalie e incongruenze dai dati. Si tratta anche di gestire i valori mancanti e di formattare i dati in modo coerente.
La trasformazione dei dati è il processo di trasformazione dei dati da un formato a un altro. Ciò può comportare la conversione dei dati da un tipo di dati a un altro o la modifica della struttura dei dati. Ad esempio, la trasformazione di un insieme di dati tabellari in un insieme di dati di serie temporali.
L'integrazione dei dati è il processo di combinazione dei dati provenienti da più fonti in un unico set di dati unificato. Ciò può comportare la fusione di due set di dati o l'integrazione di dati provenienti da più fonti in un unico database.
La visualizzazione dei dati è il processo di visualizzazione dei dati in modo da renderli facilmente comprensibili. Ciò può comportare la creazione di grafici e diagrammi o altre visualizzazioni che aiutino a identificare i modelli all'interno dei dati.
L'analisi dei dati è il processo di esame dei dati per identificare modelli e relazioni. Ciò può comportare statistiche descrittive, modellazione predittiva o altre tecniche.
Il data wrangling implica tipicamente l'utilizzo di una serie di strumenti e tecnologie. Può includere linguaggi di programmazione come Python, R e SQL, nonché strumenti di analisi e visualizzazione dei dati come Tableau e Power BI.
Nel contesto della gestione dei dati, il data wrangling si riferisce al processo di pulizia e preparazione dei dati per l'analisi, mentre l'ETL si riferisce al processo di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati in un database di destinazione.
Il data wrangling comporta tipicamente l'identificazione e la pulizia dei dati non corretti, incompleti o comunque problematici, al fine di renderli adatti all'analisi o all'elaborazione a valle. Ciò può comportare la standardizzazione dei formati dei dati, l'imputazione dei valori mancanti, la gestione degli outlier, ecc.
L'ETL, d'altra parte, si occupa principalmente di spostare i dati dalla loro fonte a un database di destinazione o a un data warehouse, dove possono essere ulteriormente elaborati o analizzati. Nell'ambito di questo processo, i dati possono anche essere trasformati in un formato diverso (ad esempio, denormalizzato) o in una struttura diversa (ad esempio, aggregata), al fine di supportare le esigenze specifiche della destinazione.
Il data wrangling è il processo di trasformazione e mappatura dei dati da un formato o da una struttura a un'altra. Questo può essere fatto per una serie di ragioni, come ad esempio per rendere più facile lavorare con i dati, per renderli più espressivi o per trasformarli in un formato che possa essere analizzato più facilmente.
La pulizia dei dati è il processo di identificazione e pulizia delle imprecisioni e delle incoerenze nei dati. In genere si tratta di correggere gli errori, riempire i valori mancanti e standardizzare i formati dei dati.
Il data wrangling è il processo di pulizia e preparazione dei dati per l'analisi. Di solito si tratta di rimuovere dati non validi o duplicati, formattare i dati per attività di analisi specifiche e creare nuove colonne o variabili in base ai dati esistenti. In SQL, il data wrangling può essere effettuato utilizzando una serie di funzioni e operatori integrati per la manipolazione dei dati.
Il data wrangling è il processo di pulizia, trasformazione e organizzazione dei dati in modo che possano essere utilizzati per l'analisi. Di solito si tratta di rimuovere dati non validi o duplicati, di inserire valori mancanti e di convertire i dati in un formato più facile da utilizzare.
Python è un linguaggio eccellente per il data wrangling. Dispone di un'ampia gamma di librerie e strumenti che facilitano la pulizia, l'elaborazione e la manipolazione dei dati. Python è anche relativamente facile da imparare, quindi anche se non siete programmatori, dovreste essere in grado di impararlo rapidamente.