1. Gegevenstransformatie:

* Dit verwijst naar het wijzigen van de gegevens zelf, niet alleen de structuur. Het omvat het toepassen van functies of regels om de gegevenswaarden te wijzigen. Dit kan zijn:

* Cleaning Data: Het verwijderen van fouten, inconsistenties of duplicaten.

* Normalisatie: Schaalwaarden naar een specifiek bereik voor consistentie.

* codering: Categorische gegevens (zoals tekst) omzetten in numerieke waarden.

* aggregatie: Het combineren van meerdere gegevenspunten in een enkele waarde (bijvoorbeeld het berekenen van gemiddelden).

* Feature Engineering: Nieuwe functies maken van bestaande functies om de modelprestaties te verbeteren.

2. Gegevens hervormen:

* Dit richt zich op het wijzigen van de opstelling van gegevens, vaak voor een betere analyse of verwerking:

* Transposing: Rijen en kolommen schakelen.

* Pivoting: Herstructureringsgegevens op basis van waarden in specifieke kolommen.

* resampling: Het aanpassen van de frequentie- of tijdsintervallen van gegevenspunten.

* aaneenschakelen: Het combineren van gegevens uit meerdere bronnen.

3. Gegevensstructurering:

* Dit omvat het veranderen van de manier waarop gegevens worden georganiseerd, vaak door:

* Modificatie van databaseschema: Tabelstructuren, kolommen of relaties toevoegen, verwijderen of wijzigen.

* Gegevensmodeltransformatie: Het aanpassen van de manier waarop gegevens worden weergegeven (bijvoorbeeld een relationele database omzetten in een NoSQL -indeling).

* Data Serialisatie/Deserialisatie: Gegevens omzetten in een specifiek formaat voor verzending of opslag.

Waarom is gegevensherconfiguratie belangrijk?

* Verbeterde analyse: Het opnieuw configureren van gegevens zorgt voor betere inzichten door het gemakkelijker te maken, analyseren en visualiseren.

* Efficiënte verwerking: Gegevens transformeren en herstructureren kan het efficiënter maken om te verwerken door databases, algoritmen of softwaretoepassingen.

* Gegevensintegratie: Herconfiguratie helpt gegevens uit meerdere bronnen te combineren, waardoor uitgebreide analyse wordt vergemakkelijkt.

* Gegevensprivacy en beveiliging: Het transformeren van gegevens kan cruciaal zijn voor het anonimiseren of beveiligen van gevoelige informatie.

Voorbeelden van gegevensherconfiguratie:

* e-commerce: Gegevens van de aankoopgeschiedenis van klanten transformeren om kooppatronen te identificeren en producten voor te stellen.

* gezondheidszorg: Gegevens herstructurering van medische gegevens om patiëntenzorg en onderzoek te stroomlijnen.

* Financiën: Financiële gegevens transformeren om markttrends te analyseren en aandelenkoersen te voorspellen.

De specifieke technieken en processen die worden gebruikt in gegevensherconfiguratie hangen sterk af van de context, de gewenste uitkomst en de beschikbare tools.