什么是数据分析？
数据分析是指审查组织数据的过程，目的是了解现有信息、其存储方式以及不同数据集之间的关联性。大型企业从数百甚至数千个来源收集数据，这可能导致数据冗余、不一致及其他准确性问题，进而影响未来的分析项目。数据分析旨在通过自动化工具识别和报告内容与使用模式，从而评估数据质量。这是数据用于分析和商业智能之前至关重要的预处理步骤。
什么是数据配置文件？
数据配置文件是一份详细分析公司数据属性以及揭示其中可能存在的数据质量问题的报告。该报告重点关注元数据和统计信息，为研究人员提供数据内容的全面概述。
数据配置文件中的统计度量可帮助确定数据的质量。它们提供有关最小值和最大值、频率数据、变体、均值和众数、百分位数以及数据分布的其他见解的信息。
报告的元数据部分揭示公司收集的数据类型。它包括结构层面分析，用于理解数据集之间关系的外键分析，以及用于验证不同表之间一致性的参考完整性分析。
为什么数据分析如此重要？
以下是数据分析的优势。
强化数据组织
大型企业拥有多个共享信息或包含相似细节的数据集的情况并不少见。通过数据分析，企业能够识别数据来源，并确定哪些字段之间存在重叠。识别冗余有助于清理数据、优化组织结构，并促进更高效的数据驱动型流程。更高的数据质量标准有助于优化企业所有数据驱动型流程，同时降低因重复工作导致的运营成本。
加强协作
数据分析报告还会生成有关所有权和数据血统的信息。该组织可深入了解数据的所有权归属及来源。这些知识可增强责任意识，并促进更有效的协作。
简化工作流程
数据分析包括自动化流程，有助于元数据识别和数据流追踪。您的数据研究人员可以减少耗时的手动识别流程，从而专注于需要更多技术专业知识的任务。您还可以消除任何冗余或不准确之处，并确保所有使用的数据都符合更高的标准。
集中治理
数据分析将数据相关信息集中管理，提供单窗格视图，以显示数据存储位置、数据所有者及信息重叠情况。您可以打破数据孤岛，提高数据访问能力。采用整体方法记录和映射数据，可确保组织中的每个人都能更好地理解其数据。数据分析还能揭示不同数据集之间的关系，并追踪其在系统中的移动路径，这对合规性至关重要。
数据分析有哪些使用案例？
数据分析有几种使用案例。
数据质量
如果数据操作失败，寻找原因的最简单方法之一就是分析数据。数据配置文件报告会指出数据是否存在不完整、不准确的情况，或是否包含可能导致错误的意外字符。数据工程师可经常运行数据配置文件，以验证数据操作是否按预期运行，并确保数据保持高质量。
数据迁移
数据工程师可利用数据配置文件报告以确定数据系统承受压力的时点，并确定必要的调整措施以提高运营效率。数据配置文件报告可为迁移至云或任何新架构的决策提供指导。数据架构师可以快速收集所需信息，从而提高工作效率并简化数据管道开发流程。
主数据管理
主数据是组织内部广泛使用的核心数据，通常描述客户、产品、供应商或其他关键资产。主数据管理（MDM）应用程序是一种软件解决方案，可帮助组织管理和维护其主数据的一致性和准确性。当团队开发主数据管理应用程序时，会通过数据配置文件了解项目所集成的系统、应用程序范围，以及是否存在数据不一致的情况。企业可通过数据分析尽早识别数据质量问题、空值及错误，从而加速数据标准化进程并支持主数据管理。
数据分析有哪些类型？
存在多种不同的数据分析技术。
结构发现
结构发现数据分析是一种确保数据库中所有数据保持一致性的策略。它会检查特定字段中的所有数据，以验证其格式是否正确，并且是否与该字段中所有其他条目保持结构一致。例如，结构发现可能会验证列表中所有手机号码的位数是否一致，并对存在缺失或不兼容值的号码进行标记。
内容发现
内容发现数据分析是一种查找数据中任何系统性问题的策略。这些错误可能表现为数据库中个别元素的数值错误或结构不当。
关系发现
关系发现数据分析会追踪不同数据集之间的连接方式、与其他数据集的交互使用情况，以及数据集之间的重叠关系。这种分析方式首先检查元数据，以确定数据集之间最突出的关系，随后聚焦字段间的连接线索，从而呈现更全面的关系视图。
元数据发现
元数据发现数据分析通过评测数据的元数据，将其与预期结构进行比对。它检查数据的行为和运行是否符合预期。例如，如果某个字段本应为数值字段，却接收到按字母顺序排列的响应，元数据发现功能会将此差异标记为错误，以供进一步审查。
基于字段的分析
基于字段的分析是一种通过检查数据类型和特征是否匹配以识别单个字段中数据质量问题的策略。这种方法有助于识别数据中的不一致之处或任何可能导致数据偏差的异常值。
多字段分析使用类似策略，以理解两个不同字段之间的关系。这也称为跨字段分析或跨表分析，用于验证两个字段的数据相互依赖时是否兼容。例如，可验证客户地址列表中的州是否与相应的邮政编码匹配。
数据分析如何工作？
以下是数据分析的主要阶段。
准备
准备是指概述您想要通过数据分析实现的目标。首先要确定哪种数据分析形式对实现您的业务目标最为有效。在此阶段，您还将确定需要研究的任何元数据字段。
数据发现
接下来，您将确定系统包含哪些数据。此阶段旨在收集有关数据结构、数据格式、数据内容以及数据集之间潜在关系的信息。在此阶段，您可以进行统计分析，以确定某些数据特征。
标准化
标准化确保所有数据的格式和结构保持一致。在此阶段，您还将清除所有重复数据并消除冗余，从而减少下一步需要清理的数据总量。如果需要应用业务规则以标准化数据，则可在此进行数据规则验证。
清理
清理包括检测和消除错误、通过连接其他数据来源以丰富数据，以及修复更广泛数据集中的不一致性。
改进
最后，数据分析过程侧重于改进，这包括监控数据质量，以确保任何问题都能得到及时解决。如果您有特定的数据治理或数据策略目标，可在此阶段确保合规性，并验证数据是否已在组织内正确采集和分发。
常见的数据分析功能有哪些？
以下是常见的数据分析工具及函数。
数学函数
数据分析中的数学函数是用于计算数据完整性并识别整个数据集中存在的任何模式的方法。例如，绝对值、幂、对数等。
聚合函数
聚合函数侧重于收集来自行或列的多个字段，然后返回单一值以汇总该信息。例如，平均值、计数、最大值、方差等。
文本函数
文本函数是用于按字母排列顺序检查数据条目的策略，有助于评测这些字符串字段的数据质量并与之交互。例如，查找、字符化、清除空格等。
日期和时间函数
使用日期和时间函数，研究人员可以检查包含这些字段的数据。您可以查询特定日期或时间，计算日期之间的差值，或从这些字段中返回特定信息。例如，转换时区，返回给定日期的月、年和日等。
窗口函数
带窗口函数的数据分析工具可用于分析基于列的信息。您可以在滚动数据窗口内执行跨列分析和列分析。例如，滚动窗口计数、最大值等。
Web 函数
Web 函数对包含 XML 内容的字符串进行操作。对于任何连接到 Web 服务的数据，这些函数都是有效的调查工具。例如，转换数据字段或从 JSON 对象中提取值。
AWS 如何满足您的数据分析需求？
Amazon SageMaker Catalog 提供数据质量评分，帮助您了解不同的质量指标，例如数据来源的完整性、及时性和准确性。Amazon SageMaker Catalog 与 AWS Glue 数据质量自动监测功能进行集成，并提供 API 来整合来自第三方数据质量解决方案的数据质量指标。数据用户可查看其订阅资产的数据质量指标如何随时间的推移而变化。要创建并运行数据质量规则，您可以使用所选择的数据质量工具，例如 AWS Glue 数据质量自动监测功能。借助 SageMaker Catalog 中的数据质量指标，数据使用者可以直观查看资产和列的数据质量评分，从而帮助建立对决策所用数据的信任。
AWS Glue 是一项无服务器数据集成服务，可简化数据发现、准备和合并流程，以进行分析、人工智能/机器学习以及应用程序开发的工作。其提供数据集成所需的全部功能，使您只需几分钟时间即可开始分析数据并将数据投入使用，而不用耗时数月。
AWS Glue DataBrew 是 AWS Glue 中的可视化数据准备功能，后者可提供数据分析功能。您可以：
- 从 250 多个预构建转换中进行选择，无需编写任何代码即可自动执行数据准备任务。
- 自动筛选异常情况，将数据转换为标准格式，并更正无效值。
- 立即将准备好的数据用于分析和人工智能/机器学习项目。
在数据分析过程中，通过编写代码监控数据管道以手动创建数据质量规则是一项重大挑战。 AWS Glue 数据质量自动监测功能是另一项功能，可自动计算统计数据、推荐质量规则、监控，并在检测到问题时向您发出警报。
立即创建免费账户，开始在 AWS 上使用数据分析。