什麼是數據聚合 2023：綜合指南！

已發表: 2023-03-23

通過一個或多個來源收集信息並將其組合成摘要版本的行為稱為數據聚合。

換句話說，數據聚合需要從各種來源獲取個人數據並將其組織成更直接的格式，如總和或實用指標。

您可以組合非數字數據，即使數據通常是使用計數、求和和均值運算符聚合的。

目錄

什麼是數據聚合？

數據聚合是從各種數據庫、電子表格和網站收集信息並將其濃縮為單一報告、數據集或視圖的過程。 數據聚合器處理此過程。

聚合工具，更詳細地說，將異構信息作為輸入

之後，它對其進行擴展以創建聚合結果。 最後，它提供了呈現和檢查所收集信息的功能。

數據匯總

因為它可以快速輕鬆地檢查大量信息，所以聚合數據對於數據分析特別有用。

這樣一來，成千上萬、數千甚至數百萬個單獨的數據條目可以壓縮到一行聚合數據中。

現在讓我們更詳細地檢查數據聚合。

數據聚合過程如何運作？

聚合過程通常包括以下 3 個步驟：

1. 從各種來源獲取信息：數據由數據聚合器從各種文檔、數據庫和 HTML 文件中編譯而成

2. 數據準備和清理：通過預處理和過濾從收集的數據中去除不一致、錯誤和無效值。

在聚合之前，此過程可確保數據準確且一致。 然後將過濾後的數據轉換為便於聚合的結構。

3. 數據組織與合併：將處理後的數據合併成一個統一的數據集。在最後一個階段，數據被組合、串聯並彙總成有用且易於理解的形式。

通常，此過程需要創建數據透視表、匯總數據或生成簡化視圖

請記住，那裡有許多聚合技術和工具。 根據預期的結果和輸入格式，這些使您能夠以多種方式組合數據。

合併後的數據然後用於做出業務級別的選擇或保存在數據庫系統中以進行數據分析。

既然您知道如何進行數據聚合，那麼讓我們看一下在哪些情況下數據聚合會很有用。

數據聚合用例

聚合數據可以有效地用於各種行業，包括：

1. 金融：為了確定客戶的信譽，金融機構從各種來源收集信息。例如，他們使用它來確定是否授予貸款。

此外，匯總數據可用於市場分析和識別。

2. 醫療保健：醫療機構使用從健康記錄、診斷測試和實驗室結果中收集的數據來創建治療選擇並加強協調護理。

數據聚合用例

3. 營銷：公司從他們的網站和社交媒體賬戶收集信息，以跟踪提及、標籤和互動。

這是您可以確定營銷策略是否成功的方式。 此外，匯總的客戶和銷售數據用於為未來的營銷活動做出業務選擇。

4. 應用程序監控：為了跟踪應用程序功能、發現新錯誤並解決問題，軟件會定期從應用程序和網絡收集和匯總數據。

5.大數據：通過組合數據，可以更輕鬆地分析在全球範圍內易於訪問的信息，並將其保存在數據庫系統中以備後用。

為什麼數據聚合很重要？

聚合主要用於輔助數據分析。 特別是，分析聚合數據簡化了發現隱藏在原始數據中的想法的過程。

這樣一來，與聚合數據相比，原始數據可以更容易地被分析、查看和理解。

您擁有理解市場趨勢和關注公司流程所需的所有信息，只需幾個數字或KPI（關鍵績效指標） 。

大多數知名聚合器還提供以各種方式呈現數據的工具。 因此，非技術人員可以探索和使用組合數據。

1. 提高效率和數據質量

借助數據聚合器，您可以毫不費力地收集、過濾和匯總數據。 然後，您可以通過在各個團隊內部和之間分發聚合數據來促進合作。

通過減少手動工作和通信開銷的必要性，這可以幫助您節省時間、精力和金錢。

此外，您必須在聚合之前清理數據。 這有助於查找和修復數據錯誤和異常。 因此，聚合提高了數據的質量和可靠性，同時也增加了它的價值。

2.改進決策

歸功於聚合，用戶可以全面了解情況，聚合可以組合和匯總來自各種來源的數據。 因此，您可以使用聚合數據來支持您的選擇。

做出更合適的選擇和節省費用只是數據驅動選擇的兩個優勢。

綜合信息有助於並支持決策制定。 有趣的是，數據分析，即利用數據獲取信息並做出戰略選擇的過程，其核心是數據聚合。

數據聚合問題

雖然數據聚合有很多好處，但也有一些缺點。 現在讓我們評估三個最重要的困難。

1.整合各種數據源

統計數據通常是從各種來源收集的。 因此，輸入數據很可能具有多種多樣的格式。

在這種情況下，數據必須首先由數據聚合器處理、規範化和轉換，然後才能合併。

特別是在處理大數據或極其複雜的數據集時，這項工作可能會變得極其耗時和復雜。

建議在為此目的聚合信息之前對信息進行解碼。 數據解析是將原始數據轉換為更有用形式的過程。

數據庫

2.確保遵守法律法規和保護

在處理數據時必須始終考慮隱私。 這在討論聚合時尤其準確。

這背後的基本原理是您可能需要使用個人身份信息 (PII) 來創建一個能夠準確代表整個群體的概要。

例如，這是在發佈公眾調查或選舉結果時發生的情況。

因此，數據匿名化和數據聚合經常一起使用。 違反隱私法可能導致訴訟和罰款。

忽視保護歐盟居民個人信息隱私的通用數據保護條例 (GDPR) ，可能會讓您損失超過2000 萬美元。

儘管保護聚合中的敏感數據是一項重大挑戰，但您幾乎沒有選擇。

3.創造良好的結果

源數據的質量會影響數據聚合過程結果的可靠性。 因此，您必須首先確認您收集的數據是真實的、全面的和相關的。

這並不像您想像的那樣簡單。 例如，考慮確保所選數據是所研究人群的合適樣本。 這無疑是一項艱鉅的任務。

此外，還要考慮到聚合結果因粒度而異。 對於那些不熟悉的人，粒度決定了信息的組織和總結方式。

當細節太高時，意義就失去了。 如果細節太小，您將看不到全局。 因此，使用的精確度取決於您要達到的結果。

可能需要嘗試幾次才能找到最適合您目標的精度。

4. 借助 Bright Data 進行數據聚合

正如我們之前發現的，數據聚合方法始於從各種來源檢索數據。 因此，數據聚合器可以訪問已經收集或可以立即獲取的數據。

聚合的結果將取決於數據的準確性，這是必須始終牢記的一點。 因此，匯總數據對於編譯至關重要。

值得慶幸的是，Bright Data 為信息收集的每個階段提供了特定的解決方案。 Bright Data 專門提供了一個完整的 Web Scraper 接口。

您可以使用此類工具從互聯網上檢索更多數據，同時避免與網絡抓取相關的所有困難。

Bright Data 的 Web Scraper IDE 可用於收集信息，作為聚合過程的第一步。 此外，Bright Data 還提供有條理且隨時可用的數據庫。

購買它們將使您能夠立即繞過所有數據收集階段，從而大大簡化聚合過程。

然後，您確實可以在各種情況下應用這些數據庫。 為了提供網站數據，大多數酒店品牌都依賴 Bright Data 在旅行數據聚合方面的效率。

他們可以將價格與競爭對手進行比較，跟踪客戶如何尋找和預訂旅行，並藉助這些匯總數據預測旅遊業即將出現的模式。

這只是 Bright Data 的能力、專業知識和統計數據可以發揮作用的眾多領域之一。

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結論：數據聚合 2023

您可以通過數據聚合來最大化數據的價值。 您可以通過在摘要和視圖中組合數據來快速識別見解和模式。

此外，您可以使用聚合數據來支持您的業務選擇。 這只有在聚合結果值得信賴的情況下才可行，這取決於數據源的質量。

這就是為什麼您應該專注於數據收集，像 Bright Data 的網絡抓取工具這樣的應用程序提供了檢索您需要的數據所需的所有工具。

否則，您可以立即購買 Bright Data 必須提供的眾多頂級數據集之一。