5、数据处理项目全流程解析

数据处理项目全流程解析

1. 项目概述

数据处理是一个复杂且关键的过程，涵盖了从数据获取到最终分析的多个阶段。整个流程旨在将原始数据转化为高质量、易于分析的数据，为决策提供有力支持。

1.1 数据序列化与通用格式

数据应序列化为文本，数据获取应用通常采用处理文本的通用方法，并尽量减少对源数据的转换。为了一致地处理数据，转换为通用格式很有帮助，例如 NDJSON 格式，它能提供有用的结构，且常可映射回源文件。

1.2 数据检查的必要性

获取新数据后，手动检查是明智的做法。在应用开发开始时，通常会进行几次检查，之后仅在诊断源数据问题时进行。数据检查在开发开始时是必要的，因为需要确认新数据是否能解决用户的问题，避免处理不完整或不一致的数据而浪费时间和精力。同时，由于数据源不断变化，手动检查有助于发现问题，理解数据的演变。

1.3 数据检查项目

数据检查阶段包含多个项目：
- 项目 2.1：“检查数据” ：构建核心数据检查笔记本，确认部分获取的数据可能有效。
- 项目 2.2：“检查数据：基数域” ：添加对测量、日期和时间的分析功能。
- 项目 2.3：“检查数据：名义和有序域” ：添加对文本或编码数字数据的分析功能。
- 项目 2.4：“检查数据：参考数据” ：在处理已规范化并分解为子集的数据时，查找参考域。
- 项目 2.5：“定义可重用模式” ：使用 JS