在計算領域，數據轉換等概念往往發揮著重要作用。然而，給定的轉換主要對那些計劃對所收集的數據進行分析的研究人員有用。在這方面，為了解釋所收集的數據的結果，研究人員必須將數據轉換為他/她的系統或軟件可讀的某種特定格式。這篇文章為大家帶來美國紐約大學數據轉換作業輔導的詳細講解。

一、數據轉換過程

為了獲得更多關于數據轉換等概念的細節，對個人來說，應該對用于數據轉換的過程有一個全面的了解，這一點非常重要。有關細節描述如下：

數據發現：數據轉換的過程始于數據的發現。根據給定的背景，可以說在各個階段主要是對數據進行分析。然而，為了做到這一點，我們從不同的剖析工具中得到了有效的幫助。在所有的工具中，基本上都使用了書面分析腳本。這樣做的目的是為了更好地了解數據的特點和結構。

數據映射：在第二步中，它被定義為不同的個體領域如何被映射、連接、修改、聚集和安裝在一起。這樣做的目的是為了生產出最終需要的輸出。數據的映射是由開發人員在開始研究特定類型的技術時完成的。

代碼生成：這被認為是數據轉換的第三步。在這里，不同的可執行代碼被生成，這將有助于按照所需的數據映射規則轉換數據的過程。通常情況下，在這里使用不同的數據轉換技術，以生成代碼。

代碼執行：在相應的步驟中，上面生成的代碼被發送到執行的目的。被執行的代碼將被整合到轉換工具中。

數據審查：這是最后一步，程序員或分析師將了解到數據的輸出是否滿足數據轉換的所有要求。

二、類型

到目前為止，我們已經收集了更多關于數據轉換的信息。現在我們將討論更多關于數據轉換的不同類型。在這一背景下，有關的細節將在下面給出：

數據轉換有兩種類型，如批量數據轉換和交互式數據轉換。

三、批量數據轉換

傳統上，數據轉換的活動是在批量或批次中進行的。在這方面，在各自的數據轉換形式中，開發人員曾經寫過代碼，他們也曾經在數據集成工具中以有效的方式執行不同的轉換規則。在完成這些工作后，他們在大量的數據上執行生成的代碼。各自的過程往往遵循線性的步驟集。換句話說，批量數據轉換被認為是不同類型的數據集成技術的基石，包括數據倉庫、應用集成和數據遷移。

四、交互式轉換

它被認為是另一種類型的數據轉換。它是一種新興的能力，傾向于讓商業用戶和分析師在可視化界面的幫助下與大型數據集進行直接互動。在這里，數據的特征被理解，數據也通過簡單的互動被糾正。然而，可以說，各自類型的數據轉換也遵循類似的數據整合步驟，這也是批量數據轉換所遵循的。但是，在交互式數據轉換中，沒有必要以有效的方式遵守批量數據轉換中的線性方式。 這個由編程作業幫助的專家制作的信息圖將告訴你更多關于數據轉換的信息。

五、轉化數據的原因

有一些主要原因導致了數據轉換這樣的活動。

當一個人將數據轉移到新的數據存儲時，就會出現這種需求。例如，當一個人將數據移動到云數據倉庫時，在這種情況下，需要改變數據的類型。

當數據被轉移到另一個系統或軟件上時。

這也是在非結構化數據與結構化數據結合時進行的。這樣做的目的是為了進行數據分析。

當一個人想把信息添加到數據中以豐富其內容時，也需要這樣做。這涉及到執行地理位置數據的添加和執行查詢等。

當需要進行匯總時，數據轉換也需要執行，這涉及到對不同地區的銷售數據進行比較。因此，可以說它們被認為是數據轉換背后的主要原因。

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