業界に関係なく、データは組織が機能する方法を変えています。 構造化データ、つまり機械にしか読めないタイプの情報は、正しく機能するために均一な構造を持っている必要があります。 人間が使えるようにするには、データを翻訳し、操作して、有用な洞察を提供できるようにクレンジングとマッピングを行う必要があります。 使用・保存されるデータの量が増えれば増えるほど、データ操作の必要性はより一層重要になります。
そこで、データ操作の内部と外部、および、有用な洞察を引き出すためにデータをよりよく整理する方法とソフトウェアに関するトップ ヒントについて説明します。
目次
1. データ操作とは何か
2. データ操作の目的
3. データ操作の手順
4. 始めるにはどうしたらよいか
5. 改善方法
6. ボトムライン
データ操作とは
データ操作とは、データを整理して見やすくするために調整する作業のことを指します。
データ操作言語（DML）とは、データをきれいにしたりマッピングしたりするなど、データベース内のデータを挿入、削除、修正することによってデータを調整するプログラミング言語です。 SQL（Structured Query Language）とは、データベースと通信するための言語である。 SQL-データ変更ステートメントをデータ操作に使用する場合、次の4つの機能が発生します。
– Select
– Update
– Insert
– Delete
これらのコマンドは、どこからデータを選択しそれをどうするかをデータベースに伝えます。
以下はその仕組みです：
– SELECT: select ステートメントを使用すると、ユーザーはデータベースから選択したデータを取り出して作業することができます。 コンピュータに何をSELECTし、どこからFROMするかを指示します。
– UPDATE：すでに存在するデータを変更するには、UPDATEステートメントを使用します。 一度に1つのレコードまたは複数のレコードで、特定の情報セットと入力すべき新しい情報を更新するようにデータベースに指示することができます。
– INSERT：INSERT文を使用すると、ある場所から別の場所にデータを移動させることができます。
– DELETE：テーブル内の既存のレコードを削除するには、DELETEステートメントを使用します。 どこから削除するか、どのファイルを削除するかはシステムに指示します。
SQL では外部ソースからデータをインポートまたはエクスポートできないため、いくつかのプロバイダーはデータを保存し、ビジネスのニーズに合わせてデータを操作するためのツールを提供します。
データ操作の目的
データ操作は、ビジネスの運用と最適化にとって非常に重要な機能です。 データを適切に使用し、財務データ、顧客行動の分析、傾向分析の実行などの有用な洞察に変換するには、必要な方法でデータを操作できるようにする必要があります。 このように、データ操作はビジネスに以下のような多くの利点をもたらします。
– 一貫性のあるデータ。 一貫性のあるデータ: 一貫した形式のデータを持つことで、データを整理し、読み、よりよく理解することができます。 異なるソースからデータを取得する場合、統一されたビューが得られないことがありますが、データ操作とコマンドを使用すると、データが一貫して整理され、保存されていることを確認できます。
– プロジェクトデータ。 過去のデータを使って未来を予測し、より深い分析を提供できることは、ビジネス、特に財務に関して最も重要なことです。 データ操作はこの機能を可能にします。
– データからより多くの価値を創造する。 全体として、データベースにデータを変換、編集、削除、挿入できることは、データでより多くのことができることを意味します。 静止したままの情報を持つことで、それは無駄になってしまいます。 しかし、データの活用方法を知っていれば、より良いビジネス上の意思決定を行うための明確な洞察を得ることができます。
– 不要なデータを削除する、または無視する。 頻繁に、使用不可能で、重要なことを妨害する可能性のあるデータが存在します。 不要なデータや不正確なデータは、クリーニングして削除する必要があります。 データ操作で、重要な情報を扱うことができるように、記録をすばやくきれいにすることができます。
データ操作の手順
データ操作を始めるには、一般的な手順と操作の順序を理解しておくとよいでしょう
1. はじめに、データソースから作成されるデータベースが必要です。
2.次に、データをきれいにする必要があります。データ操作では、データをきれいにし、並べ替え、再構築することができます。
3.次に、作業対象となるデータベースをインポートして構築します。
4.情報を組み合わせ、結合し、削除することができます
5. 次に、データを分析し、これらの情報のすべてを実現し、有用な洞察を得ることができます。
どうやって始めるの？ 基本的なデータ操作のための Excel のヒント
Some many essential tips and tricks allows you to get the most out of your data, even when it is in Microsoft Excel, for example.たとえば、Microsoft Excel で、データを最大限に活用することができます。 そのいくつかを紹介します。
1. 関数と計算式。 本質的な数学関数を使って、数字をより意味深いものにすることができます。 Excel のバーに必須の数学関数を書き込むだけで、データの足し算、引き算、掛け算、割り算ができ、すぐに結果を確認できます。
2.オートフィル機能。 同じように、複数のセルに数式を走らせたいが、何度も入力し直すのは面倒だという場合、マウスをセルの右下隅に合わせ、下方向にドラッグすると、同じ数式を一度に複数の行に適用することができます。
3.フィルタとソート 大規模なデータセットでは、必要に応じて情報をフィルタリングしたり、並べ替えることができると便利です。 この機能を使用して、データの分析時間を短縮することができます。
4.重複を削除する。 重複したデータは分析に影響を与える可能性があります。 そのため、作業したいデータを選択したら、スプレッドシートの「重複の削除」機能を利用して、重複を削除することができます。
5. 列の結合、分離、作成、結合 データをさらに整理するために、データの列やシートをつなげたり、結合させたり、分離させたりすることができます。
How to Improve? データ操作の高度なヒント
データ操作を管理するための最善かつ最も効率的な方法は、高度な自動データ操作機能を提供するソフトウェア プログラムを使用することです。 Solvexia のようなデータ自動化ツールは、ライブ フィードでデータを自動的にクレンジング、マップ、検証、計算、および保存するなどの利点を提供するため、手動データ入力と価値の低い反復作業に別れを告げることができます。 さらに、自動化により、人手を介さずにレポートを作成し、特定の人に送信することができます。 これらのレポートは、分析の実行、トレンドの予測、予測モデルの作成を効率的に行うのに役立ちます。 さらに、堅牢なシステムでは、すべてのデータが安全に保存され、ガバナンスのための監査証跡や、コラボレーションのためのアクセス可能なデータを可能にします。
金融業界におけるデータ操作は、膨大な時間を節約することができます。 請求書や経費報告書からデータをコピー・ペーストするのではなく、ソフトウェア・システムがデータ移行を処理し、主な例として人的ミスのレベルを減らすことができます。
The Bottom Line
データはさまざまな形で提供され、ビジネス リーダーが意思決定できるようにするために必要とされます。 マーケティングから販売、会計から顧客サービスまで、データはあらゆる関連した目的のために操作できるときに、最もよく利用されます。 適切なデータ分析は、データの並べ替え、並べ替え、編集、移動を含むデータ操作の実行能力に依存しています。