Trong những năm gần đây, các nhà phát triển đã tạo ra các công cụ tinh vi để giúp công việc phân tích dữ liệu lớn dễ dàng hơn. Các công cụ nguồn mở phổ biến cho Python bao gồm Pandas, NumPy và tất nhiên, có các ứng dụng định hướng toán học như Matlab và R, cũng như SQL cho cơ sở dữ liệu và hồ dữ liệu dựa trên đám mây. Các giải pháp Dữ liệu lớn ngày càng trở nên phức tạp khi các nhóm dữ liệu trở nên phức tạp hơn, nhưng điều này đang khiến hàng triệu nhà phân tích bán thời gian bị choáng ngợp.  Các công cụ mạnh mẽ mà tôi đã đề cập ở trên (và vô số những công cụ khác) cho phép người dùng thực hiện nhiều hoạt động phân tích dữ liệu khác nhau, nhưng những ứng dụng này yêu cầu trình độ kỹ thuật và đào tạo cao để hoàn thành ngay cả những tác vụ cơ bản nhất. Thông thường, các bên liên quan, trong bối cảnh kinh doanh, không có các kỹ năng cần thiết để tự phân tích dữ liệu. Những người dùng này thường dựa vào một nhóm dữ liệu trung gian, khiến họ sa lầy với những nhiệm vụ tầm thường nhất. Nhưng bạn sẽ làm gì nếu không có nhóm dữ liệu?  Không có gì ngạc nhiên khi những người mới tham gia vào thế giới dữ liệu lớn gặp khó khăn. Nếu không có kinh nghiệm viết mã hoặc cơ sở dữ liệu trước đó, nhiều người thấy các công cụ kỹ thuật cao này quá sức. Người dùng doanh nghiệp sử dụng rộng rãi bảng tính, nhưng giới hạn hàng tối đa của Excel và việc phụ thuộc vào việc tải tập dữ liệu đầy đủ vào bộ nhớ của máy sẽ cản trở hoạt động trên các dự án liên quan đến phân tích dữ liệu trên quy mô lớn.  Vì vậy, nhà phân tích kinh doanh phải làm gì khi làm việc với khối lượng dữ liệu lớn? Tôi nghe thấy những người gièm pha lẩm bẩm “nếu bạn đang làm việc với nhiều dữ liệu hơn mức Excel có thể xử lý, thì bạn nên sử dụng cơ sở dữ liệu”. Tôi trả lời bằng cách nhắc nhở họ rằng tương đối ít người trên thế giới biết cách sử dụng SQL (có thể là 3 triệu) và có 750 triệu người dùng   . Excel  Nhập Gigasheet  Bảng tính dữ liệu lớn, không mã của chúng tôi, có thể được sử dụng để phân tích các bộ dữ liệu thường yêu cầu các nhóm dữ liệu và cơ sở hạ tầng CNTT mở rộng. Ngay cả ở cấp độ Cộng đồng (miễn phí), Gigasheet giúp bạn dễ dàng khám phá và phân tích dữ liệu lớn, cũng như xác định các xu hướng và điểm bất thường.  Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn qua 4 cách chuyển đổi dữ liệu lớn phổ biến và chỉ cho bạn cách bất kỳ ai có kỹ năng bảng tính cơ bản đều có thể thực hiện chúng chỉ với vài cú nhấp chuột bằng Gigasheet.   Khám phá dữ liệu lớn trong bảng tính  Trong một số trường hợp, tập dữ liệu có thể kéo dài nhiều gigabyte và thậm chí hàng terabyte. Khám phá những khối lượng dữ liệu này đòi hỏi hệ thống mạnh mẽ, phương pháp lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả cũng như các kỹ thuật tiên tiến để phân tích dữ liệu. Các phương pháp thường được sử dụng bao gồm sao chép và chia nhỏ tệp, phân tách dữ liệu và tính toán phân tán.  Nhưng điều gì sẽ xảy ra khi bạn muốn khám phá dữ liệu lớn mà không có tất cả sức mạnh công nghệ này? Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn thậm chí không chắc tệp chứa dữ liệu gì? Giá như có bất kỳ cách dễ dàng nào để trực quan hóa các tệp dữ liệu nhiều gigabyte trực tuyến, nơi có thể che giấu sự phức tạp khỏi tầm nhìn và sức mạnh cũng như quy mô của đám mây có thể được tận dụng.  Đừng sợ, một trong nhiều trường hợp sử dụng của Gigasheet là  . Dữ liệu không ở định dạng CSV? Đừng lo lắng - hệ thống chuyển đổi hầu hết các tệp dữ liệu có cấu trúc một cách nhanh chóng. Chỉ cần tải tệp của bạn lên và bạn đã sẵn sàng.   trình xem tệp CSV trực tuyến miễn phí   Kết hợp nhiều tệp dữ liệu lớn  Các tệp dữ liệu lớn thường được chia thành nhiều phần để dễ lưu trữ, truyền và xử lý hơn. Việc chia một tệp lớn thành các phần nhỏ hơn cũng giúp giảm nguy cơ hỏng dữ liệu và giúp khôi phục dữ liệu bị mất dễ dàng hơn. Tuy nhiên, khi đến lúc phân tích dữ liệu, điều quan trọng là phải có một cái nhìn toàn diện, vì vậy những phần này phải được hợp nhất, nối thêm hoặc kết hợp theo cách khác.  Quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào một tập dữ liệu duy nhất có thể được thực hiện thông qua tự động hóa quy trình, công cụ tích hợp dữ liệu hoặc thuật toán máy học. Mặc dù các phương pháp này rất mạnh mẽ và có khả năng, nhưng chúng nằm ngoài tầm với của người dùng doanh nghiệp bình thường.  Gigasheet làm cho nó đơn giản để  hoặc sổ làm việc Excel sang JSON. Để thực hiện việc này, chỉ cần tải các tệp lên dưới dạng Zip. Sau khi giải nén, chỉ cần chọn hai hoặc nhiều tệp trong thư viện của bạn. Sau đó, sử dụng nút Kết hợp trong Thư viện để hợp nhất các tệp có cùng cấu trúc.   nối nhiều tệp lại với nhau, từ CSV  Chẳng hạn, nếu bạn có 28 nhật ký hàng ngày từ cùng một máy chủ, bạn có thể dễ dàng hợp nhất chúng vào một trang tính bằng tính năng Kết hợp.   Xóa dữ liệu trùng lặp  Việc dọn dẹp các tệp dữ liệu lớn chứa các tệp trùng lặp, hay còn gọi là khử trùng lặp, có thể phức tạp, đặc biệt khi bạn muốn kiểm tra các tệp trùng lặp trên nhiều trường. Nhiều người dùng đã quen thuộc với các kỹ thuật để  , nhưng ít người có thể xử lý tác vụ bằng SQL hoặc Python.   xóa hàng trùng lặp trong excel dựa trên hai cột  Việc loại bỏ các bản sao dựa trên nhiều giá trị rất dễ dàng trong Gigasheet và hoạt động tương tự như các bảng tính phổ biến. Không giống như bảng tính thông thường, Gigasheet chia tỷ lệ thành hàng tỷ bản ghi.  Sau khi dữ liệu được tải vào Gigasheet, bạn sẽ tìm thấy nhiều công cụ Dọn dẹp Dữ liệu bao gồm chức năng Xóa các Bản sao. Chỉ cần chọn nhiều cột khi chạy Delete Duplicates và ứng dụng đám mây sẽ lo phần còn lại.   Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ JSON  JSON (Ký hiệu đối tượng JavaScript) là định dạng dữ liệu phổ biến để trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống, ứng dụng và dịch vụ. Nó cho phép lưu trữ và truy vấn dữ liệu một cách có cấu trúc và hiệu quả. Đây là lý do tại sao hầu hết các ngôn ngữ lập trình đều hỗ trợ đọc và ghi dữ liệu JSON và nhiều API sử dụng dữ liệu JSON.  Tuy nhiên, nếu bảng tính là công cụ phân tích của bạn, thì việc phân tích các tập dữ liệu lớn bằng bản ghi JSON có thể khó khăn. Tất nhiên, bạn có thể mở các tệp JSON có kích thước vừa phải trong các công cụ như  , nhưng nếu bạn đang làm việc với các cấu trúc JSON lồng nhau cao có kích thước nhiều Gigabyte, bạn sẽ cần sử dụng cơ sở dữ liệu...cho đến bây giờ.   Sổ tay ++  Gigasheet chuyển đổi hoặc “làm phẳng” các tệp JSON khổng lồ một cách nhanh chóng và chúng có thể dễ dàng được giảm bớt, xuất sang CSV và mở trong phần mềm bảng tính thông thường. Gigasheet chấp nhận hai cấu trúc tệp JSON có thể có: toàn bộ tệp dưới dạng đối tượng JSON hoặc JSON trong đó có một đối tượng trên mỗi dòng. Trong trường hợp sau, mỗi đối tượng JSON trở thành một hàng.  Gigasheet xử lý cấu trúc duy nhất của mỗi tệp JSON bằng cách tạo một cột cho từng giá trị cho các đối tượng được lồng và lồng phụ khác nhau. Điều này dẫn đến một biểu diễn dạng bảng của dữ liệu chính được lặp lại. Các trường phổ biến có các giá trị được biểu thị trên các hàng trong cùng một cột và các trường duy nhất hiển thị các giá trị trong cột riêng của chúng. Đây có thể là cách dễ nhất để chuyển đổi JSON thành CSV.  Kết thúc mọi thứ  Chúng ta đều biết phân tích dữ liệu lớn là một phần thiết yếu của các doanh nghiệp hiện đại. Tôi hy vọng bài viết này đã trình bày một số giải pháp và kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất để khám phá, kết hợp và phân tích các bộ dữ liệu có kích thước lớn bằng một giải pháp thay thế không cần mã miễn phí.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The writer has or has previously had a business relationship with companies mentioned in this article.

Sign up, free forever.

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

4 chuyển đổi dữ liệu được thực hiện dễ dàng trên bảng tính

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

61 Stories To Learn About Polotical Philosophy

94 Stories To Learn About John Locke

72 Stories To Learn About Adam Smith

184 Stories To Learn About Psychology

61 Stories To Learn About Polotical Philosophy

94 Stories To Learn About John Locke

72 Stories To Learn About Adam Smith

184 Stories To Learn About Psychology

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps