什麼是資料分析？
資料分析是檢閱組織資料的程序，以了解現有資訊、儲存方式以及不同資料集之間的互連。大型企業從數百或數千個來源收集資料，這可能會導致備援、不一致，以及其他影響未來分析專案的資料準確性問題。資料分析旨在使用識別和報告內容與用量模式的自動化工具來評估資料品質。在將資料用於分析和商業智慧之前，這是一個重要的預處理步驟。
什麼是資料設定檔？
資料設定檔是一份報告，可提供有關公司資料屬性以及其可能包含的任何潛在資料品質問題的詳細洞見。該報告專注於中繼資料和統計資訊，為研究人員提供資料內容的全面概觀。
資料設定檔中的統計度量有助於確定資料的品質。它提供有關最小值和最大值、頻率資料、變化、平均值和模式、百分比以及資料分佈中其他洞見的資訊。
報告中的中繼資料區段提供公司所收集資料類型的洞見。它包括結構方面、外部索引分析 (以了解資料集之間的關係) 以及參照完整性分析 (以驗證不同資料表之間的一致性)。
為什麼資料分析很重要？
以下是資料分析的優勢。
增強資料組織
大型企業擁有多個分享資訊或包含類似詳細資訊的資料集是常見的情況。透過使用資料分析，企業可以識別資料來源，並確定哪些欄位相互重疊。識別備援可協助清理資料、改善組織，並促進更理想的資料驅動型程序。更出色的資料品質標準有助於改善企業中的所有資料驅動型程序，同時降低與重複工作相關聯的營運成本。
加強協作
資料分析報告也會產生有關擁有權和譜系的資訊。組織更好地了解誰擁有哪些資料以及資料的來源。這種知識可以增強問責性並促進更有效的協作。
精簡工作流程
資料分析包括自動化程序，可促進中繼資料識別和資料流程追蹤。資料研究人員可以減少在冗長的手動識別程序上花費的時間，並且專注於需要更多技術專業知識的任務。您也可以移除任何備援或消除不準確性，並確保使用的所有資料都符合更高的標準。
集中式治理
資料分析可集中有關資料的資訊，並且提供單一窗格檢視，其中包含資料儲存位置、擁有者以及重疊的資訊。您可以克服資料孤島並改善資料存取。採用全面的方法記錄和映射資料，可確保組織中的每個人更好地了解他們的資料。分析還可示範不同資料集之間的關係，並追蹤其在系統中的移動方式，這對合規性至關重要。
資料分析有哪些使用案例？
資料分析有幾種使用案例。
資料品質
如果資料操作失敗，找出原因的最簡單方法之一就是分析資料。資料設定檔報告會指出資料是否不完整、不準確或包含可能導致錯誤的意外字元。資料工程師可經常執行資料設定檔，以驗證資料操作是否如預期運作並確保資料保持高品質。
資料移轉
資料工程師可利用資料設定檔報告來識別資料系統何時承受壓力並確定必要的調整以提高營運效率。資料設定檔報告可以指引向雲端或任何新環境的移轉決策。資料架構師可以快速收集所需的資訊，以此提高工作效率並簡化資料管道開發。
主資料管理
主資料是整個組織中使用的核心資料，通常描述客戶、產品、供應商或其他關鍵資產。主資料管理 (MDM) 應用程式是軟體解決方案，可讓組織管理和維護其主資料的一致性和準確性。當團隊處理主 MDM 應用程式時，他們會使用資料設定檔來了解專案整合的系統、應用程式範圍以及是否存在資料不一致。企業可以利用資料分析，盡早識別資料品質問題、空值和錯誤，從而加速資料標準化並支援 MDM。
資料分析有哪些類型？
有幾種不同的資料分析技術。
結構探索
結構探索資料分析是一種策略，可確保所有資料在資料庫中保持一致。它會檢查特定欄位中的所有資料，以驗證其格式是否正確，以及其結構是否與欄位中的所有其他項目一致。例如，結構探索可能會驗證清單中的所有行動電話號碼都有相同數量的數位，並且標記任何缺失或不相容值的數位。
內容探索
內容探索資料分析是一種策略，可尋找資料中的任何系統性問題。這些錯誤可能表現為資料庫中不正確的值或結構不正確的單個元素。
關係探索
關係探索資料分析用於追蹤不同的資料集如何連線，哪些資料集與其他資料集搭配使用，以及資料集如何重疊。這種分析方式首先檢查中繼資料，以確定資料集之間最顯著的關係，然後縮小欄位之間的連線執行緒，以顯示更全面的關係檢視。
中繼資料探索
中繼資料探索資料分析透過評估其中繼資料來將資料與其預期結構進行比較。它會檢查資料的行為和運作是否符合預期。例如，如果某個欄位應該為數字，但接收的是字母回應，則中繼資料探索會將此差異標記為錯誤，以供進一步檢閱。
欄位型分析
欄位型分析是一種策略，透過檢查資料類型和特性是否相符來識別單一欄位中的資料品質問題。這種方法可以協助識別資料中的不一致性或任何可能導致資料偏差的異常值。
多欄位分析採用類似的策略來了解兩個不同欄位之間的關係。它也稱為跨欄位分析或交叉資料表分析，其會驗證兩個資料互相依賴的欄位是否相容。例如，檢查可以驗證該州是否與客戶地址清單中的適當郵遞區號相符。
資料分析如何運作？
以下是資料分析經歷的主要階段。
準備
準備就是概述您希望藉助資料分析實現的目標。準備工作首先要確定何種形式的資料分析最有效地實現您的業務目標。在此階段，您還將識別想要研究的任何中繼資料欄位。
資料探索
接下來，您將識別系統中的資料。此階段旨在收集有關資料結構、其格式、內容以及資料集之間潛在關係的資訊。在此階段，您可以進行統計分析以確定某些資料特徵。
標準化
標準化可確保所有資料中的格式和結構保持一致。在此階段，您還將消除任何重複的資料並移除備援，從而減少在下一步驟中需要清理的資料總量。如果您需要套用商業規則來標準化資料，可在此階段中進行資料規則驗證。
清理
清理包括偵測和移除錯誤，透過將資料與其他資料來源連線來豐富資料，以及修復更廣泛資料集中的不一致性。
改進
最後，資料分析程序專注於改進，其中包括監控資料品質，以確保盡快解決任何問題。如果您有特定的資料治理或資料策略目標，則可以在此階段確保合規，並驗證是否在整個組織中正確擷取和分佈資料。
有哪些常見的資料分析函數？
以下是常見的資料分析工具和函數。
數學函數
資料分析中的數學函數是計算資料完整性並識別資料集中所存在任何模式的方法。例如，absolute value、power、log 等。
彙總函數
彙總函數專注於從資料列或資料欄收集多個欄位，然後返回單一值來總結該資訊。例如，average、count、maximum、variance 等。
文字函數
文字函數是檢查字母資料項目的策略，有助於評估這些字串欄位的資料品質並與它們進行互動。例如，find、char、trim 等。
日期和時間函數
日期和時間函數可讓研究人員檢查包含這些欄位的資料。您可以調查特定日期或時間，計算日期之間的差異，或從這些欄位返回特定資訊。例如，convert time zones、return the month、year 和 day from a given date 等。
視窗函數
具有視窗函數的資料分析工具可讓您調查以資料欄為基礎的資訊。您可以在滾動資料視窗中執行跨資料欄分析和資料欄分析。例如，rolling window count、max 等。
Web 函數
Web 函數在包含 XML 內容的字串上操作。對於連線至 Web 服務的任何資料，這些函數都是有效的調查工具。例如，轉換資料欄位或從 JSON 物件中擷取值。
AWS 如何支援您的資料分析要求？
Amazon SageMaker Catalog 提供資料品質分數，該分數可協助您了解資料來源的不同品質指標，例如完整性、及時性和準確性。Amazon SageMaker Catalog 與 AWS Glue Data Quality 整合，並提供 API 整合來自第三方資料品質解決方案的資料品質指標。資料使用者可以查看其訂閱資產的資料品質指標如何隨時間推移而變化。若要編寫和執行資料品質規則，您可以使用選擇的資料品質工具，例如 AWS Glue data quality。藉助 SageMaker Catalog 中的資料品質指標，資料取用者可以視覺化資產和資料欄的資料品質分數，協助建立對決策所使用資料的信任感。
AWS Glue 是一種無伺服器資料整合服務，可簡化探索、準備和組合用於分析、AI/ML 和應用程式開發的資料的過程。該服務提供資料整合所需的所有功能，可讓您開始分析資料並在數分鐘內而非數月投入使用。
AWS Glue DataBrew 是 AWS Glue 中的視覺化資料準備功能，可提供資料分析能力。您可以：
- 從 250 多個預先建置的轉換中進行選擇，以自動化資料準備任務，這一切都無須編寫任何程式碼。
- 自動篩選異常、將資料轉換為標準格式以及更正無效值。
- 立即將準備好的資料用於分析和 AI/ML 專案。
透過編寫程式碼監控資料管道來手動建立資料品質規則，這是資料分析中面臨的重大挑戰。 AWS Glue Data Quality 是另一項功能，該功能會自動運算統計資料，建議資料品質規則，執行監控，以及在偵測到問題時提醒您。
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