1、数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。转换可能会改变数据的结构、格式或值。数据转换通常借助数据准备软件进行。此外，数据迁移、数据集成、数据仓库和数据整理都将涉及数据转换。

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2、数据转换也是ETL(提取、转换和加载)过程的中间步骤，由数据仓库软件执行。

3、通常，数据工程师、数据科学家和数据分析师使用特定领域语言(如SQL)或脚本语言(如Python)来转换数据。组织也可以选择使用ETL工具，它可以自动化数据转换过程。

4、随着企业使用大数据分析软件了解大数据，数据转换过程变得更加关键。这是因为越来越多的设备、网站和应用会产生大量的数据，这意味着会出现数据兼容性问题。

5、数据转换使组织能够利用数据(无论其来源如何),并将数据转换为易于存储和分析的格式，以便获得有价值的见解。

一、数据转换的类型

6、有不同类型的数据转换，如下所示：

结构：移动、重命名和合并数据库中的列。建设性：添加、复制和拷贝数据。破坏性：删除记录和字段。美学：系统称谓。数据转换的好处

7、数据转换增强了不同应用程序之间的互操作性，并确保分析数据库和数据框架具有更高的可伸缩性和性能。以下是数据转换的一些常见好处：

8、由于消除了缺失值和不一致，数据质量得到了提高。随着数据的标准化，数据的使用得到了加强。因为数据转换可以提炼元数据，提高了系统和应用的兼容性，提高了查询速度。

因为数据很容易检索数据转换的基本要素

9、数据转换的主要目的是将数据转换成可用的格式。如上所述，转换是ETL过程的一部分，ETL过程是一个数据转换过程，从多个来源提取和转换数据，并加载到数据仓库或其他目标系统中。

10、通常，在数据转换之前，数据会经过数据清洗过程，以解决缺失值或不一致的问题。您可以使用数据质量软件来执行数据清理。清理过程结束后，数据将被转换。

11、以下是数据转换过程中涉及的一些关键步骤。根据转换的复杂性，您可以添加更多的步骤或删除现有的步骤。

12、数据发现：在数据转换的第一步，通过数据分析工具或手动分析脚本来分析数据。这有助于更好地理解数据的特征和结构，从而有助于决定如何转换数据。

13、数据映射：这一步包括定义如何映射、连接、聚合、修改或过滤每个字段以生成最终输出。通常在数据映射软件的帮助下执行。数据映射通常是数据转换中最耗时、最昂贵的步骤。数据提取：在这个步骤中，

14、数据是从其原始来源提取的。如上所述，来源可能变化很大，可能包括结构化来源。代码生成：这一步包括用Python、R或SQL等语言生成可执行代码。

15、可执行代码将根据定义的数据映射规则转换数据。代码执行：在这一步中，对数据执行生成的代码，将其转换成所需的格式。数据审核：在数据转换的最后一步，对输出数据进行审核，检查是否符合转换要求。

这一步通常由数据的最终用户或业务用户执行。在此步骤中发现的异常或错误将传达给数据分析师或开发人员。数据转换最佳实践

16、以下是执行数据转换时要记住的一些最佳实践：

17、设计目标格式分析数据，了解原始数据的可用性——。这将帮助用户了解准备转换所需的工作量。在转换之前清理数据，以提高最终转换数据的质量。使用ETL工具，并使用预建的SQL来加速分析，以持续吸引最终用户了解目标用户接受和使用转换数据的程度。审核数据转换过程，

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