ETL过程中的数据转换包括以下几种操作:
数据清洗是指对数据进行修正、删除、填充等操作,以消除数据中的错误、缺失或重复项。例如,删除重复记录、填充缺失值、修正错误格式等。
数据规范化是指将数据转换为一致的格式和结构,以便于比较和分析。例如,将日期格式统一为ISO标准日期格式、将单位转换为统一的计量单位等。
数据合并是指将来自不同源的数据合并在一起,以创建一个全面的、一致的数据集。例如,将来自不同地区的客户数据合并在一起。
数据拆分是指将单个字段中的数据拆分成多个字段,以便于比较和分析。例如,将地址拆分成省份、城市、街道等字段。
数据转换是指对数据进行计算、格式化、转换等操作,以便于比较和分析。例如,将数值转换为百分比、将货币转换为本地货币等。
数据聚合是指对数据进行汇总、分组等操作,以便于比较和分析。例如,计算总数、平均值、最大值、最小值等。
数据标准化是指将数据转换为一致的标准,以便于比较和分析。例如,将电话号码转换为标准格式、将邮政编码转换为标准格式等。