什么是数据聚合 2023：综合指南！

已发表: 2023-03-23

通过一个或多个来源收集信息并将其组合成摘要版本的行为称为数据聚合。

换句话说，数据聚合需要从各种来源获取个人数据并将其组织成更直接的格式，如总和或实用指标。

您可以组合非数字数据，即使数据通常是使用计数、求和和均值运算符聚合的。

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什么是数据聚合？

数据聚合是从各种数据库、电子表格和网站收集信息并将其浓缩为单一报告、数据集或视图的过程。 数据聚合器处理此过程。

聚合工具，更详细地说，将异构信息作为输入

之后，它对其进行扩展以创建聚合结果。 最后，它提供了呈现和检查所收集信息的功能。

数据汇总

因为它可以快速轻松地检查大量信息，所以聚合数据对于数据分析特别有用。

这样一来，成千上万、数千甚至数百万个单独的数据条目可以压缩到一行聚合数据中。

现在让我们更详细地检查数据聚合。

数据聚合过程如何运作？

聚合过程通常包括以下 3 个步骤：

1. 从各种来源获取信息：数据由数据聚合器从各种文档、数据库和 HTML 文件中编译而成

2. 数据准备和清理：通过预处理和过滤从收集的数据中去除不一致、错误和无效值。

在聚合之前，此过程可确保数据准确且一致。 然后将过滤后的数据转换为便于聚合的结构。

3. 数据组织与合并：将处理后的数据合并成一个统一的数据集。在最后一个阶段，数据被组合、串联并汇总成有用且易于理解的形式。

通常，此过程需要创建数据透视表、汇总数据或生成简化视图

请记住，那里有许多聚合技术和工具。 根据预期的结果和输入格式，这些使您能够以多种方式组合数据。

合并后的数据然后用于做出业务级别的选择或保存在数据库系统中以进行数据分析。

既然您知道如何进行数据聚合，那么让我们看一下在哪些情况下数据聚合会很有用。

数据聚合用例

聚合数据可以有效地用于各种行业，包括：

1. 金融：为了确定客户的信誉，金融机构从各种来源收集信息。例如，他们使用它来确定是否授予贷款。

此外，汇总数据可用于市场分析和识别。

2. 医疗保健：医疗机构使用从健康记录、诊断测试和实验室结果中收集的数据来创建治疗选择并加强协调护理。

数据聚合用例

3. 营销：公司从他们的网站和社交媒体账户收集信息，以跟踪提及、标签和互动。

这是您可以确定营销策略是否成功的方式。 此外，汇总的客户和销售数据用于为未来的营销活动做出业务选择。

4. 应用程序监控：为了跟踪应用程序功能、发现新错误并解决问题，软件会定期从应用程序和网络收集和汇总数据。

5.大数据：通过组合数据，可以更轻松地分析在全球范围内易于访问的信息，并将其保存在数据库系统中以备后用。

为什么数据聚合很重要？

聚合主要用于辅助数据分析。 特别是，分析聚合数据简化了发现隐藏在原始数据中的想法的过程。

这样一来，与聚合数据相比，原始数据可以更容易地被分析、查看和理解。

您拥有理解市场趋势和关注公司流程所需的所有信息，只需几个数字或KPI（关键绩效指标） 。

大多数知名聚合器还提供以各种方式呈现数据的工具。 因此，非技术人员可以探索和使用组合数据。

1. 提高效率和数据质量

借助数据聚合器，您可以毫不费力地收集、过滤和汇总数据。 然后，您可以通过在各个团队内部和之间分发聚合数据来促进合作。

通过减少手动工作和通信开销的必要性，这可以帮助您节省时间、精力和金钱。

此外，您必须在聚合之前清理数据。 这有助于查找和修复数据错误和异常。 因此，聚合提高了数据的质量和可靠性，同时也增加了它的价值。

2.改进决策

归功于聚合，用户可以全面了解情况，聚合可以组合和汇总来自各种来源的数据。 因此，您可以使用聚合数据来支持您的选择。

做出更合适的选择和节省费用只是数据驱动选择的两个优势。

综合信息有助于并支持决策制定。 有趣的是，数据分析，即利用数据获取信息并做出战略选择的过程，其核心是数据聚合。

数据聚合问题

虽然数据聚合有很多好处，但也有一些缺点。 现在让我们评估三个最重要的困难。

1.整合各种数据源

统计数据通常是从各种来源收集的。 因此，输入数据很可能具有多种多样的格式。

在这种情况下，数据必须首先由数据聚合器处理、规范化和转换，然后才能合并。

特别是在处理大数据或极其复杂的数据集时，这项工作可能会变得极其耗时和复杂。

建议在为此目的聚合信息之前对信息进行解码。 数据解析是将原始数据转换为更有用形式的过程。

数据库

2.确保遵守法律法规和保护

在处理数据时必须始终考虑隐私。 这在讨论聚合时尤其准确。

这背后的基本原理是您可能需要使用个人身份信息 (PII) 来创建一个能够准确代表整个群体的概要。

例如，这是在发布公众调查或选举结果时发生的情况。

因此，数据匿名化和数据聚合经常一起使用。 违反隐私法可能导致诉讼和罚款。

忽视保护欧盟居民个人信息隐私的通用数据保护条例 (GDPR) ，可能会让您损失超过2000 万美元。

尽管保护聚合中的敏感数据是一项重大挑战，但您几乎没有选择。

3.创造良好的结果

源数据的质量会影响数据聚合过程结果的可靠性。 因此，您必须首先确认您收集的数据是真实的、全面的和相关的。

这并不像您想象的那样简单。 例如，考虑确保所选数据是所研究人群的合适样本。 这无疑是一项艰巨的任务。

此外，还要考虑到聚合结果因粒度而异。 对于那些不熟悉的人，粒度决定了信息的组织和总结方式。

当细节太高时，意义就失去了。 如果细节太小，您将看不到全局。 因此，使用的精确度取决于您要达到的结果。

可能需要尝试几次才能找到最适合您目标的精度。

4. 借助 Bright Data 进行数据聚合

正如我们之前发现的，数据聚合方法始于从各种来源检索数据。 因此，数据聚合器可以访问已经收集或可以立即获取的数据。

聚合的结果将取决于数据的准确性，这是必须始终牢记的一点。 因此，汇总数据对于编译至关重要。

值得庆幸的是，Bright Data 为信息收集的每个阶段提供了特定的解决方案。 Bright Data 专门提供了一个完整的 Web Scraper 接口。

您可以使用此类工具从互联网上检索更多数据，同时避免与网络抓取相关的所有困难。

Bright Data 的 Web Scraper IDE 可用于收集信息，作为聚合过程的第一步。 此外，Bright Data 还提供有条理且随时可用的数据库。

购买它们将使您能够立即绕过所有数据收集阶段，从而大大简化聚合过程。

然后，您确实可以在各种情况下应用这些数据库。 为了提供网站数据，大多数酒店品牌都依赖 Bright Data 在旅行数据聚合方面的效率。

他们可以将价格与竞争对手进行比较，跟踪客户如何寻找和预订旅行，并借助这些汇总数据预测旅游业即将出现的模式。

这只是 Bright Data 的能力、专业知识和统计数据可以发挥作用的众多领域之一。

快速链接：

  • 为什么数据伦理在营销中很重要？
  • 有多少数据泄露
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结论：数据聚合 2023

您可以通过数据聚合来最大化数据的价值。 您可以通过在摘要和视图中组合数据来快速识别见解和模式。

此外，您可以使用聚合数据来支持您的业务选择。 这只有在聚合结果值得信赖的情况下才可行，这取决于数据源的质量。

这就是为什么您应该专注于数据收集，像 Bright Data 的网络抓取工具这样的应用程序提供了检索您需要的数据所需的所有工具。

否则，您可以立即购买 Bright Data 必须提供的众多顶级数据集之一。