Pasos en el preprocesamiento de datos: ¿Qué necesita saber?

La extracción de datos implica convertir datos sin procesar en información útil que puede analizarse más a fondo y obtener información crítica. Los datos sin procesar que obtiene de su fuente a menudo pueden estar en una condición desordenada que es completamente inutilizable. Estos datos deben ser preprocesados ​​para ser analizados, y los pasos para los mismos se enumeran a continuación.

Limpieza de datos

La limpieza de datos es el primer paso del preprocesamiento de datos en la minería de datos . Por lo general, es probable que los datos obtenidos directamente de una fuente tengan ciertas filas irrelevantes, información incompleta o incluso celdas vacías no autorizadas.

Estos elementos causan muchos problemas para cualquier analista de datos. Por ejemplo, la plataforma del analista podría no reconocer los elementos y devolver un error. Cuando encuentre datos faltantes, puede ignorar las filas de datos o intentar completar los valores faltantes según una tendencia o su propia evaluación. Lo primero es lo que generalmente se hace.

Pero puede surgir un problema mayor cuando se enfrenta a datos 'ruidosos'. Para lidiar con datos ruidosos, que están tan desordenados que no pueden ser entendidos por las plataformas de análisis de datos o cualquier plataforma de codificación, se utilizan muchas técnicas.

Si sus datos se pueden ordenar, un método predominante para reducir su ruido es el método de 'binning'. En esto, los datos se dividen en contenedores de igual tamaño. Después de esto, cada contenedor se puede reemplazar por sus valores medios o valores límite para realizar un análisis más detallado.

Otro método es 'suavizar' los datos mediante regresión. La regresión puede ser lineal o múltiple, pero el motivo es hacer que los datos sean lo suficientemente uniformes para que sea visible una tendencia. Un tercer enfoque, otro frecuente, se conoce como 'agrupamiento'.

En este método de preprocesamiento de datos en minería de datos , los puntos de datos circundantes se agrupan en un solo grupo de datos, que luego se utiliza para un análisis posterior.

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Transformación de datos

El proceso de minería de datos generalmente requiere que los datos estén en un formato o sintaxis muy particular. Como mínimo, los datos deben estar en tal forma que puedan analizarse en una plataforma de análisis de datos y comprenderse. Para este propósito, se utiliza el paso de transformación de la minería de datos. Hay algunas formas en que los datos pueden transformarse.

Una forma popular es la normalización. En este enfoque, cada punto de datos se resta del valor más alto de datos en ese campo y luego se divide por el rango de datos en ese campo. Esto reduce los datos de números arbitrarios a un rango entre -1 y 1.

También se puede llevar a cabo la selección de atributos, en la que el analista de datos convierte los datos en su forma actual en un conjunto de atributos más simples. La discretización de datos es una técnica menos utilizada y bastante específica del contexto, en la que los niveles de intervalo reemplazan los valores sin procesar de un campo para facilitar la comprensión de los datos.

En la 'generación de jerarquía de conceptos', cada punto de datos de un atributo en particular se convierte a un nivel de jerarquía superior. Obtenga más información sobre la transformación de datos en la minería de datos.

Reducción de datos

Vivimos en un mundo en el que se generan billones de bytes y filas de datos todos los días. La cantidad de datos que se generan aumenta día a día y, comparativamente, la infraestructura para el manejo de datos no mejora al mismo ritmo. Por lo tanto, el manejo de grandes cantidades de datos a menudo puede ser extremadamente difícil, incluso imposible, tanto para los sistemas como para los servidores.

Debido a estos problemas, los analistas de datos utilizan con frecuencia la reducción de datos como parte del preprocesamiento de datos en la minería de datos . Esto reduce la cantidad de datos a través de las siguientes técnicas y facilita su análisis.

En la agregación de cubos de datos, un elemento se conoce como "cubo de datos" y se genera con una gran cantidad de datos, y luego cada capa del cubo se usa según los requisitos. Un cubo se puede almacenar en un sistema o servidor y luego ser utilizado por otros.

En la 'selección de subconjuntos de atributos', solo los atributos de importancia inmediata para el análisis se seleccionan y almacenan en un conjunto de datos más pequeño e independiente.

La reducción de numerosidad es muy similar al paso de regresión descrito anteriormente. El número de puntos de datos se reduce generando una tendencia mediante regresión o algún otro método matemático.

En la "reducción de la dimensionalidad", la codificación se utiliza para reducir el volumen de datos que se manejan mientras se recuperan todos los datos.

Es esencial optimizar la minería de datos, considerando que los datos solo van a ser más importantes. Estos pasos de preprocesamiento de datos en la minería de datos seguramente serán útiles para cualquier analista de datos.

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