除了各种类型的数据转换之外，开发人员还可以利用各种转换语言将形式语言文本转换为更有用且更易读的输出文本。数据转换语言主要有四种类型：宏语言、模型转换语言、低级语言和 XML 转换语言。
数据转换中最常用的代码包括ATL、AWK、identity Transform、QVT、TXL、XQuery和XSLT。最终，在决定使用哪种转换方法和语言之前，数据科学家必须考虑数据的来源、要转换的数据类型以及项目的目标。
数据转换过程
现在我们已经介绍了数据转换如何融入数据集 美籍华人数据 成的大局，我们可以研究数据转换本身的更细粒度的步骤。首先，需要注意的是，虽然可以手动转换数据，但如今，公司依靠数据转换工具来部分或全部转换数据。无论哪种方式，手动和自动数据转换都涉及下面详述的相同步骤。
1. 数据发现与解析
数据转换过程的第一步涉及数据发现和数据解析。数据发现和数据解析是涉及收集数据、整合数据和重新组织数据以获得特定市场洞察和商业智能的过程。在 Coresignal，我们可以为您提供已解析的、可立即使用的数据。
2. 数据映射和翻译
对数据进行分析并决定如何转换数据后，就可以执行数据映射和转换。数据映射和转换是指映射、聚合和过滤所述数据以便进一步处理的过程。例如，在批量转换中，此步骤将有助于批量过滤和排序数据，以便可执行代码能够顺利运行。
3. 编程和代码创建
数据编程涉及代码生成，开发人员将使用可执行编码语言，例如 SQL、Python、R 或其他可执行指令。在此阶段，开发人员与转换技术（也称为代码生成器）密切合作。代码生成器为开发人员提供了可视化的设计氛围，并且可以在多个平台上运行，因此深受开发人员的喜爱。