データマージ(Data Merging) | Webクローラ | ScrapeStorm
摘要:データマージとは、さまざまなデータ ソースまたはデータ テーブルからの情報を単一のデータ セットに集約および統合して、より適切な分析、処理、またはレポートを作成することです。 このプロセスには通常、データの冗長性の排除、不一致データの処理、データの一貫性と比較可能性の確保、より深い分析や策定された意思決定での使用のために、異なるソースからのデータを一貫したデータ構造に統合することが含まれます。 ScrapeStorm無料ダウンロード
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概要
データマージとは、さまざまなデータ ソースまたはデータ テーブルからの情報を単一のデータ セットに集約および統合して、より適切な分析、処理、またはレポートを作成することです。 このプロセスには通常、データの冗長性の排除、不一致データの処理、データの一貫性と比較可能性の確保、より深い分析や策定された意思決定での使用のために、異なるソースからのデータを一貫したデータ構造に統合することが含まれます。
適用シーン
データマージは、データ分析、ビジネス レポート、データ ウェアハウジングなどの分野でよく使用され、より包括的かつ正確なデータのビューを提供し、組織がデータをより深く理解し、相関関係や傾向を発見し、ビジネスの意思決定や問題をより適切にサポートできるようにします。解決中。
メリット:データの整合性の向上、グローバルなビューの提供、データ品質の向上、意思決定のサポート、時間とリソースの節約、データの可用性の向上、新しい洞察の発見、データの一貫性の向上、機械学習と予測のためのより多くのデータの提供、部門間のコラボレーションの促進。
デメリット:複雑さの増加、データ競合のリスク、データセキュリティの問題、コストの上昇、データ損失の可能性、時間とリソースの必要性、標準化の必要性、追加のデータクリーニングが必要な場合、より多くのストレージスペースが必要な場合、専門的なスキルが必要な場合があります。
図例
1. データマージ。
2. データマージ。
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参考リンク
https://pro.arcgis.com/ja/pro-app/latest/tool-reference/data-management/merge.htm
https://www.gixo.jp/blog/12532/
https://www.hulft.com/help/ja-jp/DM-V3/COM-FUN/Content/DM3_JA_FUN/Chap03/DataMerge.htm