数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
1、DataWrangler
基于网络的服务是斯坦福大学的可视化组设计来清洗和重排数据的.文本编辑非常简单。例如，当我选择大标题为“Reported crime in Alabama”的样本数据的某行的“Alabama”，然后选择另一组数据的“Alaska”，它会建议提取每州的名字。把鼠标停留在建议上，就可以看到用红色突出显示的行。
2、Google Refine
它可以导入导出多种格式的数据，如标签或逗号分隔的文本文件、Excel、XML和JSON文件。Refine设有内置算法，可以发现一些拼写不一样但实际上应分为一组的文本。导入你的数据后，选择编辑单元格->聚类，编辑，然后选择要用的算法。数据选项，提供快速简单的数据分布概貌。这个功能可以揭示那些可能由于输入错误导致的异常——例如，工资记录不是80,000美元而竟然是800,000美元;或指出不一致的地方——例如薪酬数据记录之间的差异，有的是计时工资，有的是每周支付，有的是年薪。除了数据管家功能，Google Refine还提供了一些有用的分析工具，例如排序和筛选。
3、Logstash
Logstash 是一款强大的数据处理工具，它可以实现数据传输，格式处理，格式化输出，还有强大的插件功能，常用于日志处理。
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
