ETL过程中的数据转换包括哪些操作？

ETL过程中的数据转换包括以下几种操作：

数据清洗

数据清洗是指对数据进行修正、删除、填充等操作，以消除数据中的错误、缺失或重复项。例如，删除重复记录、填充缺失值、修正错误格式等。

数据规范化

数据规范化是指将数据转换为一致的格式和结构，以便于比较和分析。例如，将日期格式统一为ISO标准日期格式、将单位转换为统一的计量单位等。

数据合并

数据合并是指将来自不同源的数据合并在一起，以创建一个全面的、一致的数据集。例如，将来自不同地区的客户数据合并在一起。

数据拆分

数据拆分是指将单个字段中的数据拆分成多个字段，以便于比较和分析。例如，将地址拆分成省份、城市、街道等字段。

数据转换

数据转换是指对数据进行计算、格式化、转换等操作，以便于比较和分析。例如，将数值转换为百分比、将货币转换为本地货币等。

数据聚合

数据聚合是指对数据进行汇总、分组等操作，以便于比较和分析。例如，计算总数、平均值、最大值、最小值等。

数据标准化

数据标准化是指将数据转换为一致的标准，以便于比较和分析。例如，将电话号码转换为标准格式、将邮政编码转换为标准格式等。