Kategorie: Data Analytics

Datenanalysten nutzen eine Vielzahl von technischen Hilfsmitteln und Softwarelösungen, um Daten effektiv zu analysieren und zu präsentieren. Zu den gängigen Werkzeugen gehören:

Datenanalytiker stoßen oft auf eine Reihe von Herausforderungen, die ihre Arbeit beeinflussen können. Zu den häufigsten Problemen gehören:

“Data Wrangling”, auch bekannt als Data Munging, bezieht sich auf den Prozess der Bereinigung, Strukturierung und Anreicherung von Rohdaten in ein Format, das für Datenanalysen geeigneter und wertvoller ist. In der Datenanalyse ist Data Wrangling ein kritischer Schritt, da die Qualität und das Format der Daten einen direkten Einfluss auf die Fähigkeit haben, verlässliche und aussagekräftige Analysen durchzuführen.

Data Analytics umfasst eine Reihe von Techniken und Prozessen, die zur Analyse großer Datenmengen eingesetzt werden. Dabei sind “Data Mining” und “Data Profiling” zwei wichtige Konzepte, die jedoch unterschiedliche Ziele und Methoden aufweisen. Hier sind die wesentlichen Unterschiede:

Datenreplikation bezeichnet den Prozess der Erstellung und Verteilung von Kopien von Daten von einer Quelle zu einem oder mehreren Zielen. Das Ziel ist es, Daten redundant zu speichern und sicherzustellen, dass sie bei einem Ausfall der Quelle weiterhin verfügbar sind. Datenreplikation ist ein wichtiger Bestandteil der Datenverarbeitung und -speicherung und wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt.