4 डेटा रूपांतरणों ने स्प्रेडशीट को आसान बना दिया

हाल के वर्षों में, डेवलपर्स ने बड़े डेटा के विश्लेषण के काम को आसान बनाने के लिए परिष्कृत उपकरण बनाए हैं। पायथन के लिए लोकप्रिय ओपन-सोर्स टूल में पांडा, न्यूमपी शामिल हैं और निश्चित रूप से मैटलैब और आर जैसे गणित-उन्मुख अनुप्रयोग हैं, साथ ही डेटाबेस और क्लाउड-आधारित डेटा झीलों के लिए एसक्यूएल भी हैं। जैसे-जैसे डेटा टीमें अधिक परिष्कृत होती जा रही हैं, बिग डेटा समाधान तेजी से जटिल होते जा रहे हैं, लेकिन यह लाखों अंशकालिक विश्लेषकों को अभिभूत कर रहा है।

जिन शक्तिशाली उपकरणों का मैंने ऊपर उल्लेख किया है (और अनगिनत अन्य) उपयोगकर्ताओं को विभिन्न डेटा विश्लेषण संचालन करने की अनुमति देते हैं, लेकिन इन अनुप्रयोगों को सबसे बुनियादी कार्यों को पूरा करने के लिए उच्च स्तर के तकनीकी कौशल और प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। व्यावसायिक संदर्भ में अक्सर हितधारकों के पास स्वयं डेटा का विश्लेषण करने के लिए आवश्यक कौशल नहीं होते हैं। ये उपयोगकर्ता आम तौर पर एक मध्यस्थ डेटा टीम पर निर्भर होते हैं, जो उन्हें सबसे सामान्य कार्यों में उलझा देता है। लेकिन अगर आपके पास डेटा टीम नहीं है तो आप क्या करते हैं?

इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि बड़े डेटा की दुनिया में आने वाले नवागंतुक संघर्ष कर रहे हैं। पूर्व कोडिंग या डेटाबेस अनुभव के बिना, कई लोग इन अत्यधिक तकनीकी उपकरणों को भारी पाते हैं। व्यापार उपयोगकर्ताओं द्वारा स्प्रेडशीट का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, लेकिन एक्सेल की अधिकतम पंक्ति सीमा और मशीन की मेमोरी में पूर्ण डेटासेट लोड करने पर निर्भरता बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण वाली परियोजनाओं पर काम करने से रोकती है।

तो, बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते समय एक व्यापार विश्लेषक क्या करे? मैंने विरोधियों को गुनगुनाना सुना "यदि आप एक्सेल की तुलना में अधिक डेटा के साथ काम कर रहे हैं, तो आपको डेटाबेस का उपयोग करना चाहिए।" जिस पर मैं उन्हें याद दिलाते हुए जवाब देता हूं कि दुनिया में अपेक्षाकृत कम लोग SQL (शायद 3 मिलियन) का उपयोग करना जानते हैं, और 750 मिलियन एक्सेल उपयोगकर्ता हैं।

गिगाशीट दर्ज करें

हमारा नो-कोड, बिग डेटा स्प्रेडशीट, जिसका उपयोग डेटासेट के विश्लेषण के लिए किया जा सकता है, जिसके लिए आमतौर पर व्यापक आईटी अवसंरचना और डेटा टीमों की आवश्यकता होती है। यहां तक कि (मुक्त) सामुदायिक स्तर पर, गीगाशीट बड़े डेटा का पता लगाने और उसका विश्लेषण करने के साथ-साथ रुझानों और विसंगतियों की पहचान करना आसान बनाता है।

इस लेख में, मैं 4 सामान्य बड़े डेटा परिवर्तनों के माध्यम से चलूंगा, और आपको दिखाऊंगा कि बुनियादी स्प्रेडशीट कौशल वाला कोई भी व्यक्ति गिगाशीट का उपयोग करके कुछ ही क्लिक के साथ उन्हें कैसे कर सकता है।

1. स्प्रेडशीट में बिग डेटा एक्सप्लोरेशन

कुछ मामलों में, डेटा सेट कई गीगाबाइट और यहां तक कि टेराबाइट तक फैल सकते हैं। इन डेटा वॉल्यूम की खोज के लिए शक्तिशाली सिस्टम, डेटा संग्रहण और पुनर्प्राप्ति के कुशल तरीकों और डेटा का विश्लेषण करने के लिए उन्नत तकनीकों की आवश्यकता होती है। आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले दृष्टिकोणों में फ़ाइल प्रतिकृति और विभाजन, डेटा शार्डिंग और वितरित कंप्यूटिंग शामिल हैं।

लेकिन क्या होता है जब आप इस तकनीकी मारक क्षमता के बिना बड़े डेटा का पता लगाना चाहते हैं? क्या होगा यदि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि फ़ाइल में कौन सा डेटा है? यदि मल्टी-गीगाबाइट डेटा फ़ाइलों को ऑनलाइन देखने का कोई आसान तरीका होता, जहां जटिलता को देखने से छिपाया जा सकता था, और क्लाउड की शक्ति और पैमाने का लाभ उठाया जा सकता था।

डरो मत, गिगाशीट के कई उपयोग मामलों में से एक है मुफ्त ऑनलाइन सीएसवी फाइल व्यूअर . डेटा सीएसवी प्रारूप में नहीं है? चिंता की कोई बात नहीं है - सिस्टम अधिकांश संरचित डेटा फ़ाइलों को तुरंत रूपांतरित कर देता है। बस अपनी फ़ाइल अपलोड करें और आप अपने रास्ते पर हैं।

2. एकाधिक बड़ी डेटा फ़ाइलों का संयोजन

   
   

बड़ी डेटा फ़ाइलों को अक्सर स्टोर, ट्रांसफर और प्रोसेस करने में आसान बनाने के लिए कई हिस्सों में विभाजित किया जाता है। एक बड़ी फ़ाइल को छोटे भागों में विभाजित करने से डेटा भ्रष्टाचार का जोखिम भी कम हो जाता है और खोए हुए डेटा को पुनर्प्राप्त करना आसान हो जाता है। हालाँकि, जब डेटा का विश्लेषण करने का समय आता है, तो व्यापक दृष्टिकोण होना महत्वपूर्ण है, इसलिए इन टुकड़ों को मर्ज, जोड़ा या अन्यथा जोड़ा जाना चाहिए।

एकाधिक स्रोतों से डेटा को एक डेटासेट में संयोजित करने की प्रक्रिया प्रक्रिया स्वचालन, डेटा एकीकरण उपकरण या मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से की जा सकती है। हालांकि ये विधियां बहुत शक्तिशाली और सक्षम हैं, वे औसत व्यावसायिक उपयोगकर्ता की पहुंच से बाहर हैं।

गीगाशीट इसे सरल बनाती है सीएसवी से एक साथ कई फाइलों में शामिल हों या एक्सेल कार्यपुस्तिका JSON के लिए। ऐसा करने के लिए, बस फ़ाइलों को ज़िप के रूप में अपलोड करें। एक बार विघटित होने के बाद, बस अपनी लाइब्रेरी में दो या दो से अधिक फाइलों का चयन करें। फिर, उसी संरचना की फ़ाइलों को मर्ज करने के लिए लाइब्रेरी में कंबाइन बटन का उपयोग करें।

उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक ही सर्वर से 28 दैनिक लॉग हैं, तो आप कंबाइन फीचर का उपयोग करके उन्हें आसानी से एक शीट में मर्ज कर सकते हैं।

3. डुप्लीकेट डेटा हटाना

डुप्लिकेट की बड़ी डेटा फ़ाइलों को साफ करना, उर्फ डी-डुपिंग, मुश्किल हो सकता है, खासकर जब आप कई क्षेत्रों में डुप्लिकेट की जांच करना चाहते हैं। कई उपयोगकर्ता तकनीकों से परिचित हैं दो कॉलम के आधार पर एक्सेल में डुप्लीकेट पंक्तियों को हटा दें , लेकिन कुछ ही SQL या Python में कार्य से निपट सकते हैं।

गिगाशीट में एकाधिक मानों के आधार पर डुप्लीकेट हटाना आसान है, और लोकप्रिय स्प्रैडशीट के समान काम करता है। विशिष्ट स्प्रैडशीट के विपरीत, गिगाशीट अरबों रिकॉर्ड के पैमाने पर है।

एक बार जब डेटा गिगाशीट में लोड हो जाता है, तो आपको डिलीट डुप्लीकेट फंक्शन सहित कई प्रकार के डेटा क्लीनअप टूल मिलेंगे। डिलीट डुप्लीकेट चलाते समय बस कई कॉलम चुनें और क्लाउड एप्लिकेशन बाकी का ख्याल रखेगा।

4. JSON से संरचित डेटा निकालना

JSON (जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन) सिस्टम, एप्लिकेशन और सेवाओं के बीच डेटा के आदान-प्रदान के लिए एक लोकप्रिय डेटा प्रारूप है। यह संरचित और कुशल तरीके से डेटा को संग्रहीत करने और क्वेरी करने की अनुमति देता है। यही कारण है कि अधिकांश प्रोग्रामिंग भाषाएँ JSON डेटा पढ़ने और लिखने का समर्थन करती हैं, और कई API JSON डेटा का उपयोग करते हैं।

हालाँकि, यदि स्प्रेडशीट आपका पसंदीदा विश्लेषण उपकरण है, तो JSON रिकॉर्ड वाले बड़े डेटासेट का विश्लेषण करना मुश्किल हो सकता है। आप निश्चित रूप से टूल में मध्यम आकार की JSON फाइलें खोल सकते हैं नोटपैड++ , लेकिन यदि आप अत्यधिक नेस्टेड JSON संरचनाओं के साथ काम कर रहे हैं जो आकार में कई गीगाबाइट हैं, तो आपको अब तक डेटाबेस का उपयोग करने की आवश्यकता होगी।

गिगाशीट कन्वर्ट, या फ्लाई पर विशाल JSON फ़ाइलों को "फ़्लैट करता है", और उन्हें आसानी से पार किया जा सकता है, CSV को निर्यात किया जा सकता है, और विशिष्ट स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर में खोला जा सकता है। गिगाशीट दो संभावित JSON फ़ाइल संरचनाओं को स्वीकार करता है: या तो JSON ऑब्जेक्ट के रूप में एक संपूर्ण फ़ाइल, या JSON जहां प्रति पंक्ति एक ऑब्जेक्ट है। उत्तरार्द्ध के मामले में, प्रत्येक JSON ऑब्जेक्ट एक पंक्ति बन जाती है।

गिगाशीट विभिन्न नेस्टेड और सब-नेस्टेड ऑब्जेक्ट्स के लिए प्रत्येक मान के लिए एक कॉलम बनाकर प्रत्येक JSON फ़ाइल की अनूठी संरचना को संभालती है। इसका परिणाम दोहराए गए प्रमुख डेटा के सारणीबद्ध प्रतिनिधित्व में होता है। सामान्य फ़ील्ड में एक ही कॉलम में पंक्तियों में प्रदर्शित मान होते हैं, और अद्वितीय फ़ील्ड अपने स्वयं के कॉलम में मान दिखाते हैं। JSON को CSV में बदलने का यह संभवतः सबसे आसान तरीका है।

चीजों को लपेटना

हम सभी जानते हैं कि बड़ा डेटा विश्लेषण आधुनिक व्यवसायों का एक अनिवार्य हिस्सा है। मुझे उम्मीद है कि इस लेख ने मेगा-आकार के डेटासेट की खोज, संयोजन और विश्लेषण के लिए सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले कुछ समाधानों और तकनीकों को मुफ्त नो-कोड विकल्प के साथ प्रस्तुत किया है।