Предварительная обработка данных является фундаментальным шагом в любом проекте анализа данных и включает в себя очистку, преобразование и подготовку данных, прежде чем их можно будет проанализировать для получения значимой информации. Предварительная обработка данных гарантирует, что данные правильные, непротиворечивые и в формате, подходящем для анализа, поскольку качество данных, используемых в анализе, имеет решающее значение. Ряд шагов в процессе предварительной обработки данных необходим для обеспечения правильных результатов анализа. Эти процессы включают очистку, преобразование, интеграцию, сокращение и форматирование данных. В этой статье мы рассмотрим все этапы предварительной обработки данных и их значение.
Очистка данных
Процесс поиска и исправления любых ошибок, ошибок или неточностей в данных называется очисткой данных. Ошибки могут возникать по ряду причин, включая сбой системы, человеческий фактор и неправильный ввод данных. Чтобы убедиться, что данные точны и заслуживают доверия, их очистка заключается в устранении дубликатов, обработке отсутствующих данных и исправлении несогласованных данных.
Некоторые распространенные методы очистки данных включают в себя:
- Удаление дубликатов: Дублирующиеся данные должны быть идентифицированы и устранены, поскольку они могут повлиять на результаты анализа.
- Обработка отсутствующих данных. С отсутствующими данными следует обращаться надлежащим образом, поскольку они потенциально могут изменить результаты исследования. Удаление строк или столбцов с отсутствующими данными или ввод отсутствующих данных со средним или медианным значением — это два способа справиться с отсутствующими данными.
- Исправление противоречивых данных: сбои сбора данных или сбор данных из нескольких источников могут привести к несогласованности данных. Для обеспечения точности результатов анализа крайне важно найти и исправить противоречивые данные.
Преобразование данных
Преобразование данных — это процесс изменения исходного формата данных на формат, подходящий для анализа. Подходы к преобразованию данных использовались для организации данных, уменьшения искажений и повышения точности. Нормализация данных, дискретизация данных и агрегация данных — это методы, используемые при преобразовании данных. Одним из распространенных методов преобразования данных является нормализация данных. Данные масштабируются до определенного диапазона. Он используется для устранения влияния различных шкал на результаты анализа. Например, нормализация может использоваться для масштабирования всех переменных в наборе данных до одного и того же диапазона, если они имеют разные масштабы в исходном наборе данных.
Интеграция данных
Интеграция данных — это процесс объединения информации из нескольких источников в один набор данных. Поскольку это позволяет аналитикам работать с полным набором данных, а не с несколькими фрагментированными наборами данных, интеграция данных имеет решающее значение для анализа. Присоединение, слияние и добавление — это методы, используемые при интеграции данных.
Сокращение данных
Сокращение данных включает сокращение набора данных без потери важных деталей. сокращение объемов данных имеет решающее значение, поскольку огромные базы данных могут быть трудны для оценки и требуют много времени и ресурсов для управления. Выборка и уменьшение размерности — это два метода сокращения данных.
Форматирование данных
Форматирование данных включает организацию данных таким образом, чтобы их можно было использовать для анализа. Конкретный тип анализа, который будет проводиться, будет определять формат данных. Форматирование даты и времени, а также форматирование от широкого к длинному и от длинного к широкому — это методы, используемые при форматировании данных.
Предварительная обработка данных является важным этапом подготовки данных к анализу и включает в себя несколько передовых методов. Получение глубокого понимания данных путем определения их типа, формата и структуры является одним из фундаментальных подходов. Эта информация позволяет выбрать наилучшие методы предварительной обработки. Обработка отсутствующих данных — еще одна важная процедура, которая является распространенным явлением и может существенно повлиять на результаты анализа. Отсутствующие данные можно исправить, либо удалив их, либо вставив подходящее значение там, где оно принадлежит. Перед предварительной обработкой данных необходимо найти и удалить дубликаты, поскольку они могут повлиять на результаты анализа. Еще одна полезная практика, облегчающая понимание данных и упрощающая их сравнение и анализ, — это нормализация данных путем их масштабирования до общего диапазона. Для этого можно использовать такие методы, как нормализация z-оценки и масштабирование минимум-максимум. Поскольку выбросы оказывают существенное влияние на результаты анализа, обработка их также имеет важное значение. С помощью статистических инструментов, таких как диаграммы рассеяния и ящичковые диаграммы, выбросы могут быть обнаружены и обработаны путем исключения, условного исчисления или независимого анализа. Наконец, выбор признаков — это метод, который помогает найти наиболее важные характеристики набора данных, упростить данные и улучшить результаты анализа.
- Предварительная обработка данных дает ряд важных преимуществ, в том числе более высокое качество данных, более точный анализ, экономию времени и ресурсов, лучшую интеграцию данных и лучшее принятие решений. Организации могут получить конкурентное преимущество за счет более эффективного использования своих данных с помощью эффективных подходов к предварительной обработке данных.
- Улучшение качества данных: за счет выявления и исправления ошибок, несоответствий и неточностей в данных предварительная обработка помогает повысить качество данных. Данные становятся надежными, точными и непротиворечивыми за счет устранения дубликатов, устранения отсутствующих данных и исправления несогласованных данных.
- Более точный анализ. Предварительная обработка данных помогает упростить данные, уменьшить шум и повысить точность. Данные можно сделать более управляемыми и простыми для оценки, изменив их, уменьшив их размер и точно отформатировав. В свою очередь, это дает более точные аналитические выводы.
- Экономия времени и ресурсов: подходы к предварительной обработке данных, такие как сокращение данных, позволяют уменьшить набор данных без потери важной информации. Следовательно, вкладывается меньше времени и денег, чем было бы необходимо для анализа всего набора данных. Предварительная обработка данных также помогает предотвратить трату времени на изучение неточных данных за счет повышения качества и точности данных.
- Улучшенная интеграция данных: при выполнении анализа интеграция данных имеет решающее значение, поскольку она позволяет аналитикам работать с одним комплексным набором данных, а не с несколькими фрагментированными наборами данных. Методы предварительной обработки данных, такие как интеграция данных, помогают объединять данные из нескольких источников в один набор данных, что упрощает анализ.
- Способствует лучшему принятию решений: предварительная обработка данных упрощает получение ценной информации путем подготовки данных для анализа. Организации могут принимать мудрые решения, которые принесут пользу их прибыли, изучая данные.
Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, бизнес-аналитика, исследования и визуализация данных — это лишь некоторые из областей, в которых предварительная обработка данных имеет решающее значение. Предварительная обработка, которая может привести к большей точности и производительности машинного обучения, влечет за собой очистку и подготовку данных для использования алгоритмами. Параллельно с предварительной обработкой данных при интеллектуальном анализе данных интеллектуальный анализ данных опирается на точную и исчерпывающую информацию для поиска закономерностей и получения информации. Предварительная обработка данных имеет важное значение в бизнес-аналитике, чтобы гарантировать, что данные четкие, точные и актуальные, чтобы предприятия могли принимать разумные решения. Для повышения качества и точности их исследования предварительная обработка имеет решающее значение во всех видах исследований, особенно важна предварительная обработка в социальных науках и медицинских профессиях. Наконец, предварительная обработка при визуализации данных гарантирует, что данные ясны, уместны и подходят для отображения, что приводит к более точным и практичным представлениям. Предварительная обработка данных может повысить надежность и точность анализа в каждой из этих областей, позволяя людям и организациям получить больше от своих данных.
В заключение, предварительная обработка данных гарантирует, что данные верны, удовлетворительны и актуальны, что делает ее важным этапом машинного обучения. Предварительная обработка данных может повысить точность и надежность результатов анализа за счет очистки и подготовки данных, позволяя людям и организациям принимать взвешенные решения и получать ценную информацию из своих данных. Процесс включает в себя ряд методов, в том числе устранение отсутствующих данных, избавление от повторяющихся данных, нормализацию данных, работу с выбросами и выбор признаков. Чтобы обеспечить точность и эффективность анализа, важно понимать данные и выбирать правильные методы предварительной обработки. В целом, предварительная обработка данных является важным шагом, который может оказать большое влияние на точность и полезность анализа данных, что делает его важным фактором, который следует учитывать в каждом проекте, в котором используются данные.
Интересно, что обо всем этом говорит Чамира де Сильва.
