美国纽约大学数据转换作业辅导

在计算领域，数据转换等概念往往发挥着重要作用。然而，给定的转换主要对那些计划对所收集的数据进行分析的研究人员有用。在这方面，为了解释所收集的数据的结果，研究人员必须将数据转换为他/她的系统或软件可读的某种特定格式。这篇文章为大家带来美国纽约大学数据转换作业辅导的详细讲解。

一、数据转换过程

为了获得更多关于数据转换等概念的细节，对个人来说，应该对用于数据转换的过程有一个全面的了解，这一点非常重要。有关细节描述如下：

数据发现：数据转换的过程始于数据的发现。根据给定的背景，可以说在各个阶段主要是对数据进行分析。然而，为了做到这一点，我们从不同的剖析工具中得到了有效的帮助。在所有的工具中，基本上都使用了书面分析脚本。这样做的目的是为了更好地了解数据的特点和结构。

数据映射：在第二步中，它被定义为不同的个体领域如何被映射、连接、修改、聚集和安装在一起。这样做的目的是为了生产出最终需要的输出。数据的映射是由开发人员在开始研究特定类型的技术时完成的。

代码生成：这被认为是数据转换的第三步。在这里，不同的可执行代码被生成，这将有助于按照所需的数据映射规则转换数据的过程。通常情况下，在这里使用不同的数据转换技术，以生成代码。

代码执行：在相应的步骤中，上面生成的代码被发送到执行的目的。被执行的代码将被整合到转换工具中。

数据审查：这是最后一步，程序员或分析师将了解到数据的输出是否满足数据转换的所有要求。

二、类型

到目前为止，我们已经收集了更多关于数据转换的信息。现在我们将讨论更多关于数据转换的不同类型。在这一背景下，有关的细节将在下面给出：

数据转换有两种类型，如批量数据转换和交互式数据转换。

三、批量数据转换

传统上，数据转换的活动是在批量或批次中进行的。在这方面，在各自的数据转换形式中，开发人员曾经写过代码，他们也曾经在数据集成工具中以有效的方式执行不同的转换规则。在完成这些工作后，他们在大量的数据上执行生成的代码。各自的过程往往遵循线性的步骤集。换句话说，批量数据转换被认为是不同类型的数据集成技术的基石，包括数据仓库、应用集成和数据迁移。

四、交互式转换

它被认为是另一种类型的数据转换。它是一种新兴的能力，倾向于让商业用户和分析师在可视化界面的帮助下与大型数据集进行直接互动。在这里，数据的特征被理解，数据也通过简单的互动被纠正。然而，可以说，各自类型的数据转换也遵循类似的数据整合步骤，这也是批量数据转换所遵循的。但是，在交互式数据转换中，没有必要以有效的方式遵守批量数据转换中的线性方式。 这个由编程作业帮助的专家制作的信息图将告诉你更多关于数据转换的信息。

五、转化数据的原因

有一些主要原因导致了数据转换这样的活动。

当一个人将数据转移到新的数据存储时，就会出现这种需求。例如，当一个人将数据移动到云数据仓库时，在这种情况下，需要改变数据的类型。

当数据被转移到另一个系统或软件上时。

这也是在非结构化数据与结构化数据结合时进行的。这样做的目的是为了进行数据分析。

当一个人想把信息添加到数据中以丰富其内容时，也需要这样做。这涉及到执行地理位置数据的添加和执行查询等。

当需要进行汇总时，数据转换也需要执行，这涉及到对不同地区的销售数据进行比较。因此，可以说它们被认为是数据转换背后的主要原因。

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