raw格式转换（从raw格式到可视化：数值处理的一步到位）

从raw格式到可视化：数值处理的一步到位

raw格式的本质：

在数据处理的过程中，raw格式是一个经常被提及的词汇。raw格式指的是在没有进行任何加工前的原始数据格式。举个例子，我们在采集一组温度数据的时候，可能会得到由传感器直接输出的一组数值，这个数值就是raw格式的数据。

raw格式的问题：

原始数据的存在意义在于为数据分析提供原始材料。但是，原始数据通常存在着诸多问题，加大了后续的数据处理难度。raw格式的数据通常存在以下问题：

• 缺乏指标意义：原始数据往往没有单位和数据范围，不利于对数据进行进一步处理和分析。
• 数据精度低：原始数据往往精度低，不利于进行精细化的数据分析和建模。
• 不完整：原始数据往往存在缺失、异常等情况，这就需要在后续的数据处理中进行补全和清理。

因此，将raw格式的数据进行加工处理，变为可视化的数据格式，是数据处理过程中非常重要的一步。

raw格式转换的方法：

针对raw格式存在的问题，数据处理人员通常会采用以下方法来进行数据的转换和处理，从而让数据变得更为易用和可视化：

数据类型转换

原始数据往往是由各种各样的数据类型组成的，包括数字、字符、时间等。数据类型的不同会导致在后续的数据处理工作中会比较麻烦，因此需要进行数据类型的转换。

例如，如果我们想要从raw数据中分析一组数值的最大值和最小值，可以通过将原始数据转换成数值类型，再进行分析。同样地，如果我们想要比较不同时间段之间的数据变化情况，需要将时间类型的数据转换成时间戳，再进行比较。

数据清洗

数据清洗是指对raw数据中的无意义、冗余或错误数据进行清理和过滤。数据清洗的目的在于对数据进行筛选，减少后续数据处理的难度和成本。数据清洗过程可以包括以下几个步骤：

• 删除重复的数据记录。
• 删除缺失值过多的数据记录。
• 删除异常值和异常数据记录。
• 剔除与分析目的无关的数据记录。

数据转换和归一化

数据转换是指通过一定的函数或者算法进行数据处理，将原始数据变为更加利于分析的格式。数据转换的方式包括线性转换、指数转换、对数转换、截断转换、标准差转换等。

数据归一化是指将原始数据按照一定的比例进行缩放，使得数据分布范围更集中，方便数据分析人员进行分析和预测。数据归一化的方式有min-max标准化、z-score标准化、log标准化以及常用的normalize标准化等。

总结：

本文讨论了raw格式的本质和一些存在的问题，以及在数据处理过程中需要采用的一些数据处理方法。raw格式的数据处理是数据分析中的重要一环，是将数据变成可视化数据的关键一步，帮助数据分析人员提升数据处理或建模的精度。