Most of the tools we tried had very

Most of the tools we tried had very specific
and limited functionalities in comparison to the full life-cycle
of our data harmonization project. Visualization tools, for
example, assume data is clean and data wrangling tools mostly
do not provide flexible visualizations. It is necessity to have
easy and accessible to use harmonization tools. Learning the
available tools to perform data aggregation and data wrangling
proved a very long learning curve. As a result, our decision
was to use our available expertise, and invest more time
on understanding the data. Research in more user-centric
approaches for performing both tasks will help the data analyst
community and other harmonization projects

Kết quả (Việt) 1:

Hầu hết các công cụ mà chúng tôi đã có rất cụ thểvà các chức năng hạn chế so với chu kỳ cuộc sống đầy đủdự án sự hài hoà dữ liệu của chúng tôi. Công cụ trực quan, choVí dụ, giả sử dữ liệu được sạch sẽ và tranh cãi dữ liệu công cụ chủ yếucung cấp linh hoạt các kiểu trực quan. Nó là điều cần thiết để códễ dàng và có thể truy cập để sử dụng công cụ hài hòa. Học tập cácCác công cụ có sẵn để thực hiện các tập hợp dữ liệu và dữ liệu tranh cãichứng minh một đường cong học tập rất dài. Kết quả là, quyết định của chúng tôilà sử dụng của chúng tôi chuyên môn có sẵn, và đầu tư thêm thời giantrên sự hiểu biết các dữ liệu. Nghiên cứu thêm người dùng làm trung tâmphương pháp tiếp cận để thực hiện hai nhiệm vụ sẽ giúp các nhà phân tích dữ liệucộng đồng và các dự án khác của hài hòa

Kết quả (Việt) 2:

Hầu hết các công cụ chúng tôi đã cố gắng có rất cụ thể
chức năng và hạn chế so với toàn vòng đời
của dự án dữ liệu hài hòa của chúng tôi. Công cụ trực quan, cho
ví dụ, giả sử dữ liệu được sạch sẽ và dữ liệu công cụ tranh cãi chủ yếu là
không cung cấp visualizations linh hoạt. Nó là cần thiết để có
dễ dàng truy cập và sử dụng các công cụ hài hòa. Học tập các
công cụ có sẵn để thực hiện tổng hợp số liệu và dữ liệu tranh cãi
chứng tỏ là một đường cong học tập rất dài. Kết quả là, quyết định của chúng tôi
là sử dụng chuyên môn có sẵn của chúng tôi, và đầu tư nhiều thời gian hơn
vào việc tìm hiểu dữ liệu. Nghiên cứu sử dụng làm trung tâm hơn
những phương pháp để thực hiện cả hai nhiệm vụ này sẽ giúp các nhà phân tích dữ liệu
của cộng đồng và các dự án hài hoà khác