Профилирование данных (data profiling) – это процесс анализа данных с целью создания более полной и точной картины о них. Профилирование позволяет получить информацию о различных характеристиках данных, таких как структура, качество, целостность, а также обнаруживать скрытые связи и зависимости. Результаты профилирования данных могут быть использованы для подготовки данных к анализу, а также для оптимизации работ с данными. Ключевой результат профилирования данных – это профиль данных (data profile), который представляет собой полную информацию об исследуемых данных. Профиль данных содержит различные статистические показатели, такие как количество записей, количество пустых значений, среднее значение, медианное значение, минимальное и максимальное значение и др. Эти показатели могут быть использованы для определения характеристик данных, например, для определения наличия выбросов или распределения данных. Кроме статистических показателей, результаты профилирования данных могут также включать информацию о качестве и целостности данных. Например, профиль данных может содержать информацию о наличии дублирующихся записей, о наличии ошибок в данных или об отсутствии связи между данными. Профилирование данных может также использоваться для выявления скрытых связей и зависимостей между данными. Например, профилирование данных может показать, что существует зависимость между количеством детей в семье и уровнем доходов родителей. Результаты профилирования данных могут быть использованы для подготовки данных к анализу. Например, если профилирование данных показывает, что в данных имеются пустые значения, то эти значения могут быть заполнены или удалены перед анализом. Кроме того, результаты профилирования данных могут быть использованы для оптимизации работ с данными, например, для улучшения качества данных или для оптимизации производительности вычислительных процессов. В целом, результаты профилирования данных помогают лучше понимать структуру, качество и целостность данных. Эта информация может быть использована для принятия более информированных решений и для улучшения работ с данными.