Tabel

5 minuten lezen

Definitie

Een tabel is een gestructureerde indeling van data waarbij de gegevens zijn gerangschikt in kolommen en rijen in een in essentie rechthoekige vorm. Elke cel in de tabel bevat een specifieke datawaarde; in de meeste gevallen heeft een kolom dezelfde eenheid.

Synoniemen

spreadsheet, data in tabelvorm, dataraster

Te generaliseren als

raster

Te specialiseren in

matrix, data frame, databasetabel

Antoniemen

ongestructureerd, vrije vorm, puinhoop, desorganisatie, wanorde, lijst, woordenboek

Gerelateerde termen

aangrenzende lijst, lineaire datastructuur, gestructureerde data, Structured Query Language (SQL), join (tabellen combineren)

Rasters, tabellen en matrices zijn met elkaar verbonden omdat het allemaal soorten datastructuren zijn die worden gebruikt om gestructureerde data weer te geven en te organiseren, vooral op het gebied van datawetenschap en informatica. Elke tabel is dus een raster.

Is een matrix een tabel?

In de zin dat zowel matrices als tabellen gestructureerde groepen gegevens zijn, gerangschikt in rijen en kolommen, is het antwoord ja (figuur 1). Niet alle tabellen zijn matrices; matrices zijn tabellen met een bijzondere wiskundige en numerieke betekenis.

Tabel of matrix? Welke past bij jouw situatie?

Tabel versus dataframe

In de datawetenschap zijn tabellen en dataframes vergelijkbare concepten, maar ze kennen ook variaties, vooral wat betreft de computertalen waarin ze worden gebruikt. Een dataframe is een specifieke datastructuur die in sommige programmeertalen, zoals R en Python, wordt gebruikt om te verwijzen naar een datastructuur die op een tabel lijkt en vaak wordt gebruikt voor dataverwerking en -analyse. Een tabel is een breder begrip.

Sterke en zwakke punten

Tabellen in de datawetenschap bieden ondersteuning voor datavisualisatie, compatibiliteit, gestructureerde datarepresentatie en data-analyse. Ze zijn misschien niet de beste optie voor alle datatypen, voegen overhead toe en maken het moeilijk om geavanceerde bewerkingen uit te voeren. Het soort data en de precieze eisen van de taak zullen echter bepalen of ze geschikt zijn.

Functies van tabellen in datawetenschap

Tabellen vormen de basis van gestructureerd databeheer en vergemakkelijken de organisatie, opslag en analyse van informatie. Ze dienen als spil in verschillende datagerelateerde taken, waaronder datavoorbereiding, verkenning, analyse, modellering, visualisatie en rapportage. Laten we ons verdiepen in concrete voorbeelden die de instrumentele rol van tabellen in deze functies laat zien.

• Opslag en organisatie
  • Dataopslag: Klantinformatie opslaan in een databasetabel met kolommen voor namen, adressen en contactgegevens.
  • Dataweergave: Een tabel met verkoopgegevens maken met rijen voor elke transactie en kolommen voor datum, product, hoeveelheid en omzet.
  • Data-integratie: Het integreren van klantinformatie uit vele regionale databases in één enkele mastertabel is bijvoorbeeld een scenario waarin gegevens uit vele bronnen worden samengevoegd.
  • Datavalidatie: Het afdwingen van unieke sleutels in een tabel met een productcatalogus om ervoor te zorgen dat productcodes uniek zijn.
• Voorbereiding en verkenning
  • Data-opschoning: Het verwijderen of vervangen van ontbrekende waarden in een dataset om consistentie en volledigheid te garanderen.
  • Dataverkenning: Het berekenen van samenvattende statistieken zoals gemiddelde en mediaan voor elke kolom in een tabel met enquêtereacties om inzicht te krijgen in de spreiding van de gegevens.
  • Data-analyse: Het analyseren van maandelijkse verkoopgegevens in een tabel om trends te identificeren, zoals seizoensvariaties of omzetgroei.
  • Datatransformatie: Gegevens converteren voor tijdreeksanalyse van een breed formaat (met kolommen voor elke maand) naar een lang formaat.
• Analyse en modellering
  • Data-analyse: Een draaitabel gebruiken om websiteverkeer te analyseren op basis van verwijzende bron en paginaweergaven.
  • Statistische analyse: Een t-test uitvoeren op twee groepen gegevens in een tabel om te bepalen of er een significant verschil tussen beide is.
  • Machine learning: Het trainen van een machine learning-model om het klantverloop te voorspellen op basis van historische gegevens in een tabel met klantgedrag.
  • Tijdreeksanalyse: Analyse van aandelenkoers in de loop van de tijd in een tabel om trends en patronen te identificeren.
  • Voorspellende modellen: Een voorspellend model bouwen om toekomstige verkopen te voorspellen op basis van historische verkoop in een tabel.
• Visualisatie en rapportage
  • Datavisualisatie: Een staafdiagram maken op basis van een tabel met enquêtereacties om de verdeling van de reacties per categorie te visualiseren.
  • Rapportage en communicatie: Het genereren van een rapport waarin de bevindingen van een data-analyseproject worden samengevat en gepresenteerd aan belanghebbenden.
• Database-query's en -beheer
  • Database-query's: SQL-query's schrijven om specifieke klantinformatie op te halen uit een databasetabel.

Evolutie van datatabellen: aanpassing aan big data en NoSQL

Met de introductie van big data en NoSQL-databases hebben tabellen een aanzienlijke evolutie ondergaan. Schaalbaarheidsproblemen met traditionele relationele tabellen hebben geleid tot de ontwikkeling van meer aanpasbare en schaalbare methoden voor dataopslag.

NoSQL-databases introduceren naast andere datamodellen documentgeoriënteerde en sleutelwaarde-opslagplaatsen. Datawetenschappers kunnen de beste datastructuur voor hun doeleinden selecteren dankzij gedistribueerde computerframeworks en polyglotpersistentietechnieken. Om verschillende datatypen te beheren zijn datameren en datavoorbereidingsmethoden cruciaal geworden. Datawetenschappers hebben nu toegang tot een breder scala aan tools voor het verwerken en analyseren van gegevens van verschillende groottes en typen.

Meer definities »