数据分析学习记录W21——Tableau Prep“洗菜”步骤概述

在之前的文章中，我将数据搜集和数据处理环节类比为厨师收菜和洗菜，这段时间因公司新增了VERTICA数据库，进行了很多相关工作，在此总结一下使用Tableau Prep“洗菜”的基本步骤。
在《数据表合并经验总结》中我简述了如何筛选出有效的字段，以提升数据清洗的效率，本文也可以理解成是对其的延续和补充。
假设我们已经完成了上文所说的步骤，并生成一张参照表。且已经在Tableau Prep中完成了数据连接配置。

那么接下来的清洗过程大致可以按以下步骤进行：

• 筛选字段
  根据参照表快速筛选出所需的字段。这个环节的重点是“少”，一定不要贪多，前面选的字段少，后面的处理才会高效，特别是涉及到一些联接、转置、聚合的情况，速度可能是天壤之别。
• 调整格式
  对字段的格式进行调整，以保证后续的操作可以顺利进行。最常见的情况是源表中使用数字来指代状态或者时间，在此需要及时更正，以保证后续的步骤高校进行。
• 转换表
  进行联接、转置、聚合等操作，重构表结构
• 新建字段
  创建所需的计算字段
• 重命名字段
  对字段名进行调整
• 分组和替换
  对字段值进行调整，如重命名、分组等

然而，实际的清洗过程往往比这灵活（随意）得多，为了得到想要的数据，我们一定会不择手段，比如像这样

那么问题来了，上面这个步骤的意义何在呢？
答案是—— 提升效率
与其将之理解为步骤，不如果将之理解成优先级—— 在不影响结果的情况下，优先进行哪些操作。核心其实就一句话

“减小后续处理的数据量和复杂度”

举个反例来说，假如我们最先进行【分组】操作，那么后面的每一步，都要受到这个【分组】影响，一旦你重新修改了这个分组，后面的所有步骤都要重刷。如此一来，轻则费时，中则失败，重则卡死。再设想一下，如果你把上面的步骤全都反过来进行......那我只能祝你好运了。
所以本质上我还是在说熵减，毕竟我们要进行的是“清洗”不是“和泥”。