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Data wrangling, sometimes referred to as data munging, is the process of transforming and mapping data from one "raw" data form into another format with the intent of making it more appropriate and valuable for a variety of downstream purposes such as analytics. The goal of data wrangling is to assure quality and useful data. Data analysts typically spend the majority of their time in the process of data wrangling compared to the actual analysis of the data.

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  • Data wrangling, sometimes referred to as data munging, is the process of transforming and mapping data from one "raw" data form into another format with the intent of making it more appropriate and valuable for a variety of downstream purposes such as analytics. The goal of data wrangling is to assure quality and useful data. Data analysts typically spend the majority of their time in the process of data wrangling compared to the actual analysis of the data. The process of data wrangling may include further munging, data visualization, data aggregation, training a statistical model, as well as many other potential uses. Data wrangling typically follows a set of general steps which begin with extracting the data in a raw form from the data source, "munging" the raw data (e.g. sorting) or parsing the data into predefined data structures, and finally depositing the resulting content into a data sink for storage and future use. (en)
  • 데이터 랭글링(Data Wrangling) 혹은 데이터 먼징(Data Munging)이라고 불리는 이것은 원자료(raw data)를 보다 쉽게 접근하고 분석할 수 있도록 데이터를 정리하고 통합하는 과정이다. 이를 통해서 반자동화 도구의 도움으로 데이터를 좀 더 편리하게 소비한다. 데이터 랭글링에는 먼징(munging), 데이터 시각화, 데이터 집합, 통계 모형 학습 뿐만 아니라 많은 다른 잠재적 용도도 포함된다. 일반적으로 데이터 먼징은 일반적인 단계를 따르는데 데이터 원천(Data Source)으로부터 원래 최초 형태로 자료를 추출하는 것으로 시작한다.알고리듬(예로, 정렬)을 사용해서 원자료를 "먼징(munging"하거나 사전 정의된 자료구조로 데이터를 파싱(parsing)한다.그리고 나서 마지막으로 저장이나 미래 사용을 위해서 작업 완료한 콘텐츠를 데이터 싱크(data sink)에 놓아둔다.인터넷의 급격한 확산으로 이러한 기술이 가용한 데이터 양이 증가하고 있는 기관에서는 점점 중요해지고 있다. 데이터 랭글러(Data Wrangler)는 랭글링을 수행하는 사람이다. (ko)
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  • 데이터 랭글링(Data Wrangling) 혹은 데이터 먼징(Data Munging)이라고 불리는 이것은 원자료(raw data)를 보다 쉽게 접근하고 분석할 수 있도록 데이터를 정리하고 통합하는 과정이다. 이를 통해서 반자동화 도구의 도움으로 데이터를 좀 더 편리하게 소비한다. 데이터 랭글링에는 먼징(munging), 데이터 시각화, 데이터 집합, 통계 모형 학습 뿐만 아니라 많은 다른 잠재적 용도도 포함된다. 일반적으로 데이터 먼징은 일반적인 단계를 따르는데 데이터 원천(Data Source)으로부터 원래 최초 형태로 자료를 추출하는 것으로 시작한다.알고리듬(예로, 정렬)을 사용해서 원자료를 "먼징(munging"하거나 사전 정의된 자료구조로 데이터를 파싱(parsing)한다.그리고 나서 마지막으로 저장이나 미래 사용을 위해서 작업 완료한 콘텐츠를 데이터 싱크(data sink)에 놓아둔다.인터넷의 급격한 확산으로 이러한 기술이 가용한 데이터 양이 증가하고 있는 기관에서는 점점 중요해지고 있다. 데이터 랭글러(Data Wrangler)는 랭글링을 수행하는 사람이다. (ko)
  • Data wrangling, sometimes referred to as data munging, is the process of transforming and mapping data from one "raw" data form into another format with the intent of making it more appropriate and valuable for a variety of downstream purposes such as analytics. The goal of data wrangling is to assure quality and useful data. Data analysts typically spend the majority of their time in the process of data wrangling compared to the actual analysis of the data. (en)
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  • Data wrangling (en)
  • 데이터 랭글링 (ko)
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