La exploración de datos (también llamada "drilldown ") se refiere a cualquiera de las diversas operaciones y transformaciones en datos tabulares, relacionales y multidimensionales. El término tiene un uso generalizado en diversos contextos, pero se asocia principalmente con software especializado diseñado específicamente para el análisis de datos .
Existen ciertas operaciones que son comunes a las aplicaciones que permiten la exploración de datos. Entre ellas se encuentran:
Operaciones de consulta :
Las operaciones de consulta tabular consisten en operaciones estándar en tablas de datos.
Entre estas operaciones se encuentran:
Consideremos el siguiente ejemplo:
Mesa de Fred y Wilma (Fig 001) :
género, nombre, apellido, hogar hombre, fred, chopin, polonia Hombre, Fred, Picapiedra, Bedrock hombre, fred, durst, estados unidos hembra, wilma, picapiedra, lecho de roca hembra, wilma, rudolph, estados unidos mujer, wilma, webb, estados unidos hombre, fred, johnson, estados unidos
El ejemplo anterior es un ejemplo de una tabla de archivo plano simple con formato de valores separados por comas. La tabla incluye el nombre, apellido, género y país de origen de varias personas llamadas fred o wilma. Aunque el ejemplo está formateado de esta manera, es importante destacar que las operaciones de consulta tabular (así como todas las operaciones de exploración de datos) se pueden aplicar a cualquier tipo de datos concebible , independientemente del formato subyacente. El único requisito es que los datos sean legibles por la aplicación de software en uso.
Una consulta dinámica permite múltiples representaciones de datos según diferentes dimensiones. Este tipo de consulta es similar a la consulta tabular, excepto que también permite representar los datos en formato de resumen, según una jerarquía flexible seleccionada por el usuario . Esta clase de operación de exploración de datos se conoce formalmente (y de manera imprecisa) con diferentes nombres, entre ellos, consulta de tabla cruzada , tabla dinámica , piloto de datos , jerarquía selectiva , intertwingularidad y otros.
Para ilustrar los conceptos básicos de las operaciones de consulta dinámica, considere la tabla Fred y Wilma (Fig. 001) . Un análisis rápido de los datos revela que la tabla tiene información redundante. Esta redundancia se podría consolidar utilizando un esquema o una estructura de árbol o de alguna otra manera. Además, una vez consolidados, los datos podrían tener muchos diseños alternativos diferentes.
Usando un esquema de texto simple como salida, los siguientes diseños alternativos son posibles con una consulta dinámica:
Resumir por género (Fig 001) :
femenino Picapiedra, wilma Rodolfo, Wilma Webb, Wilma masculino Chopin, Fred Picapiedra, fred miedo, fred johnson, fred (Dimensiones = género; Campos tabulares = lname, fname;)
Resumir por domicilio, apellido (Fig 001) :
base Picapiedra Fred Vilma Polonia Chopin Fred EE.UU ... (Dimensiones = inicio, lname; Campos tabulares = fname;)
Las operaciones de consulta dinámica son útiles para resumir un corpus de datos de múltiples maneras, ilustrando así diferentes representaciones de la misma información básica. Aunque este tipo de operación aparece de forma destacada en hojas de cálculo y software de bases de datos de escritorio , se podría decir que su flexibilidad está infrautilizada. Hay muchas aplicaciones que solo permiten una jerarquía "fija" para representar datos, y esto representa una limitación sustancial.
El desglose es lo opuesto al desglose. Por ejemplo, si desglosas para ver los ingresos de un producto, es posible que quieras desglosar para ver los ingresos de todos los productos. [1]