Etapy wstępnego przetwarzania danych: co musisz wiedzieć?

Eksploracja danych wiąże się z przekształcaniem surowych danych w przydatne informacje, które mogą dalej analizować i uzyskiwać krytyczne spostrzeżenia. Surowe dane, które uzyskujesz ze swojego źródła, często mogą być zaśmiecone, co jest całkowicie bezużyteczne. Te dane muszą być wstępnie przetworzone w celu przeanalizowania, a kroki tego samego są wymienione poniżej.

Czyszczenie danych

Czyszczenie danych jest pierwszym etapem wstępnego przetwarzania danych w eksploracji danych . Dane uzyskane bezpośrednio ze źródła zazwyczaj zawierają pewne nieistotne wiersze, niekompletne informacje, a nawet nieuczciwe puste komórki.

Te elementy sprawiają wiele problemów każdemu analitykowi danych. Na przykład platforma analityka może nie rozpoznać elementów i zwrócić błąd. Gdy napotkasz brakujące dane, możesz zignorować wiersze danych lub spróbować uzupełnić brakujące wartości na podstawie trendu lub własnej oceny. Zwykle robi się to pierwsze.

Ale większy problem może pojawić się, gdy masz do czynienia z „zaszumionymi” danymi. Aby poradzić sobie z zaszumionymi danymi, które są tak zaśmiecone, że nie mogą być zrozumiane przez platformy analizy danych lub jakąkolwiek platformę kodowania, stosuje się wiele technik.

Jeśli Twoje dane można posortować, powszechną metodą zmniejszenia ich szumu jest metoda „binning”. W tym przypadku dane są dzielone na pojemniki o jednakowej wielkości. Następnie każdy przedział można zastąpić jego wartościami średnimi lub wartościami granicznymi w celu przeprowadzenia dalszej analizy.

Inną metodą jest „wygładzanie” danych za pomocą regresji. Regresja może być liniowa lub wielokrotna, ale motywem jest wygładzenie danych na tyle, aby trend był widoczny. Trzecie podejście, inne dominujące, znane jest jako „klastrowanie”.

W tej metodzie wstępnego przetwarzania danych w eksploracji danych otaczające punkty danych są grupowane w pojedynczą grupę danych, która jest następnie wykorzystywana do dalszej analizy.

Przeczytaj: Wstępne przetwarzanie danych w uczeniu maszynowym

Transformacja danych

Proces eksploracji danych zazwyczaj wymaga, aby dane miały bardzo szczególny format lub składnię. Dane muszą być przynajmniej w takiej formie, aby można je było przeanalizować na platformie analizy danych i zrozumieć. W tym celu wykorzystywany jest etap transformacji eksploracji danych. Istnieje kilka sposobów przekształcania danych.

Popularnym sposobem jest normalizacja. W tym podejściu każdy punkt danych jest odejmowany od najwyższej wartości danych w tym polu, a następnie dzielony przez zakres danych w tym polu. Zmniejsza to dane z dowolnych liczb do zakresu od -1 do 1.

Można również przeprowadzić selekcję atrybutów, w której dane w obecnej postaci są przekształcane przez analityka danych w zestaw prostszych atrybutów. Dyskretyzacja danych jest mniej używaną i raczej specyficzną dla kontekstu techniką, w której poziomy interwałów zastępują nieprzetworzone wartości pola, aby ułatwić zrozumienie danych.

W „generowaniu hierarchii pojęć” każdy punkt danych określonego atrybutu jest konwertowany na wyższy poziom hierarchii. Przeczytaj więcej na temat transformacji danych w eksploracji danych.

Redukcja danych

Żyjemy w świecie, w którym każdego dnia generowane są biliony bajtów i wierszy danych. Ilość generowanych danych rośnie z dnia na dzień, a infrastruktura do obsługi danych nie poprawia się w tym samym tempie. W związku z tym obsługa dużych ilości danych może być często niezwykle trudna, a nawet niemożliwa, zarówno dla systemów, jak i serwerów.

Z powodu tych problemów analitycy danych często wykorzystują redukcję danych w ramach wstępnego przetwarzania danych w eksploracji danych . Zmniejsza to ilość danych dzięki następującym technikom i ułatwia analizę.

W agregacji kostki danych element znany jako „kostka danych” jest generowany z ogromną ilością danych, a następnie każda warstwa kostki jest używana zgodnie z wymaganiami. Kostka może być przechowywana w jednym systemie lub serwerze, a następnie używana przez inne.

W „wyborze podzbioru atrybutów” tylko atrybuty mające bezpośrednie znaczenie dla analizy są wybierane i przechowywane w oddzielnym, mniejszym zbiorze danych.

Redukcja liczebności jest bardzo podobna do opisanego powyżej kroku regresji. Liczbę punktów danych zmniejsza się, generując trend za pomocą regresji lub innej metody matematycznej.

W „redukowaniu wymiarów” kodowanie służy do zmniejszania ilości przetwarzanych danych podczas pobierania wszystkich danych.

Optymalizacja eksploracji danych jest niezbędna, biorąc pod uwagę, że dane będą tylko zyskiwać na znaczeniu. Te etapy wstępnego przetwarzania danych w eksploracji danych z pewnością przydadzą się każdemu analitykowi danych.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in 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.

Uzyskaj certyfikat data science od najlepszych światowych uniwersytetów. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.