6 metod transformacji danych w eksploracji danych

Dane są obecnie jednym z najważniejszych składników sukcesu każdej współczesnej organizacji. Ponieważ nauka o danych jest uznawana za jedną z najbardziej ekscytujących dziedzin, firmy zatrudniają analityków danych, aby nadać sens ich danym biznesowym. Ci specjaliści od danych wykorzystują proces zwany eksploracją danych, aby odkryć ukryte informacje z baz danych firmy.

Ale ponieważ większość tych danych jest nieustrukturyzowana, ich zrozumienie może być trudne. Musi zostać przekonwertowany na format łatwiejszy do analizy. W tym celu technicy używają narzędzi do transformacji danych.

W tym artykule poznamy różne metody transformacji danych w eksploracji danych. Ale najpierw zobaczmy, co oznacza eksploracja danych.

Co to jest eksploracja danych?

Eksploracja danych to metoda analizy danych w celu określenia wzorców, korelacji i anomalii w zestawach danych. Te zbiory danych składają się z danych pochodzących z baz danych pracowników, informacji finansowych, list dostawców, baz danych klientów, ruchu sieciowego i kont klientów. Wykorzystując statystyki, uczenie maszynowe (ML) i sztuczną inteligencję (AI), ogromne zbiory danych można eksplorować ręcznie lub automatycznie.

Eksploracja danych pomaga firmom opracowywać lepsze strategie biznesowe, poprawiać relacje z klientami, obniżać koszty i zwiększać przychody.

W procesie eksploracji danych w pierwszej kolejności określany jest cel biznesowy, który ma zostać osiągnięty przy użyciu danych. Dane są następnie zbierane z różnych źródeł i ładowane do hurtowni danych, które są repozytorium danych analitycznych. Ponadto dane są czyszczone – brakujące dane są dodawane, a zduplikowane dane są usuwane. Wyrafinowane narzędzia i modele matematyczne służą do wyszukiwania wzorców w danych.

Wyniki są porównywane z celami biznesowymi, aby sprawdzić, czy można je wykorzystać do operacji biznesowych. Na podstawie porównania dane są wdrażane w firmie. Następnie jest prezentowany za pomocą łatwych do zrozumienia wykresów lub tabel.

Zastosowania eksploracji danych

Eksploracja danych jest wykorzystywana w kilku sektorach:

• Firmy multimedialne wykorzystują eksplorację danych, aby zrozumieć zachowania konsumentów i rozpocząć odpowiednie kampanie.
• Firmy finansowe używają go do zrozumienia ryzyka rynkowego, wykrywania oszustw finansowych i uzyskania najlepszych zwrotów z inwestycji.
• W firmach detalicznych eksploracja danych służy do zrozumienia wymagań klientów, ich zachowań, prognozowania sprzedaży i uruchamiania bardziej ukierunkowanych kampanii reklamowych za pomocą modeli danych.
• Branże wytwórcze używają narzędzi do eksploracji danych do zarządzania łańcuchem dostaw, poprawy zapewniania jakości i wykorzystywania danych maszynowych do przewidywania usterek maszyn, które pomagają w konserwacji.
• Eksploracja danych służy do aktualizacji systemów bezpieczeństwa, wykrywania włamań i złośliwego oprogramowania. Oprogramowanie do eksploracji danych może być używane do analizy wiadomości e-mail i filtrowania spamu z kont e-mail.

Transformacja danych w eksploracji danych: procesy

Transformacja danych w eksploracji danych jest wykonywana w celu łączenia danych nieustrukturyzowanych z danymi ustrukturyzowanymi w celu ich późniejszej analizy. Jest to również ważne, gdy dane są przenoszone do nowej hurtowni danych w chmurze . Gdy dane są jednorodne i dobrze ustrukturyzowane, łatwiej jest analizować i szukać wzorców.

Na przykład firma przejęła inną firmę i musi teraz skonsolidować wszystkie dane biznesowe. Mniejsza firma może korzystać z innej bazy danych niż firma macierzysta. Ponadto dane w tych bazach danych mogą mieć unikalne identyfikatory, klucze i wartości. Wszystko to musi być sformatowane, aby wszystkie rekordy były podobne i można je było ocenić.

Dlatego stosuje się metody transformacji danych. I są one opisane poniżej:

Wygładzanie danych

Ta metoda służy do usuwania szumu z zestawu danych. Szum jest określany jako zniekształcone i pozbawione znaczenia dane w zbiorze danych. Wygładzanie wykorzystuje algorytmy do wyróżnienia specjalnych cech danych. Po usunięciu szumu proces może wykryć wszelkie drobne zmiany w danych, aby wykryć specjalne wzorce.

Za pomocą tej metody można zidentyfikować dowolną modyfikację danych lub trend.

Przeczytaj: Projekty Data Mining w Indiach

Agregacja danych

Agregacja to proces zbierania danych z różnych źródeł i przechowywania ich w jednym formacie. Tutaj dane są gromadzone, przechowywane, analizowane i prezentowane w formie raportu lub podsumowania. Pomaga zebrać więcej informacji o konkretnym klastrze danych. Metoda pomaga w zbieraniu ogromnych ilości danych.

Jest to kluczowy krok, ponieważ dokładność i ilość danych jest ważna dla prawidłowej analizy. Firmy zbierają dane o odwiedzających ich witrynę. Daje im to wyobrażenie o danych demograficznych i zachowaniach klientów. Te zagregowane dane pomagają im w projektowaniu spersonalizowanych wiadomości, ofert i rabatów.

Dyskretyzacja

Jest to proces przekształcania danych ciągłych w zestaw interwałów danych. Wartości atrybutów ciągłych są zastępowane małymi etykietami przedziałów. Ułatwia to badanie i analizę danych. Jeśli atrybut ciągły jest obsługiwany przez zadanie eksploracji danych, jego wartości dyskretne można zastąpić atrybutami o stałej jakości. Poprawia to wydajność zadania.

Ta metoda jest również nazywana mechanizmem redukcji danych, ponieważ przekształca duży zestaw danych w zestaw danych kategorycznych. Dyskretyzacja wykorzystuje również algorytmy oparte na drzewie decyzyjnym w celu uzyskania krótkich, zwięzłych i dokładnych wyników przy użyciu wartości dyskretnych.

Uogólnienie

W tym procesie atrybuty danych niskiego poziomu są przekształcane w atrybuty danych wysokiego poziomu przy użyciu hierarchii pojęć. Ta konwersja z niższego poziomu na wyższy poziom koncepcyjny jest przydatna, aby uzyskać wyraźniejszy obraz danych. Na przykład dane dotyczące wieku mogą mieć postać (20, 30) w zestawie danych. Przekształca się w wyższy poziom konceptualny w wartość kategoryczną (młody, stary).

Generalizację danych można podzielić na dwa podejścia – proces kostki danych (OLAP) i podejście indukcji zorientowanej na atrybuty (AOI) .

Budowa atrybutów

W metodzie konstrukcji atrybutów nowe atrybuty są tworzone z istniejącego zestawu atrybutów. Na przykład w zbiorze danych o pracownikach atrybutami może być imię i nazwisko pracownika, identyfikator pracownika i adres. Atrybuty te można wykorzystać do skonstruowania innego zbioru danych, który zawiera informacje o pracownikach, którzy dołączyli tylko w 2019 roku.

Ta metoda rekonstrukcji sprawia, że ​​wydobywanie jest bardziej wydajne i pomaga w szybkim tworzeniu nowych zestawów danych.

Normalizacja

Nazywana również wstępnym przetwarzaniem danych, jest to jedna z kluczowych technik transformacji danych w eksploracji danych. Tutaj dane są przekształcane tak, aby mieściły się w określonym zakresie. Gdy atrybuty znajdują się w różnych zakresach lub skalach, modelowanie i eksploracja danych może być trudne. Normalizacja pomaga w szybszym stosowaniu algorytmów eksploracji danych i wydobywaniu danych.

Popularne metody normalizacji to:

• Normalizacja min-maks
• Skalowanie dziesiętne
• Normalizacja Z-score

Zawijanie

Techniki transformacji danych w eksploracji danych są ważne przy opracowywaniu użytecznego zestawu danych i wykonywaniu operacji, takich jak wyszukiwanie, dodawanie znaczników czasu i dołączanie informacji geolokalizacyjnych. Firmy używają skryptów kodu napisanych w języku Python lub SQL lub opartych na chmurze narzędzi ETL (extract, transform, load ) do transformacji danych.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.