Etapas no pré-processamento de dados: o que você precisa saber?

A mineração de dados envolve a conversão de dados brutos em informações úteis que podem analisar ainda mais e obter insights críticos. Os dados brutos que você obtém de sua fonte geralmente podem estar em uma condição desordenada que é completamente inutilizável. Esses dados precisam ser pré-processados ​​para serem analisados, e as etapas para o mesmo estão listadas abaixo.

Limpeza de dados

A limpeza de dados é a primeira etapa do pré-processamento de dados na mineração de dados . Os dados obtidos diretamente de uma fonte geralmente têm certas linhas irrelevantes, informações incompletas ou até mesmo células vazias desonestas.

Esses elementos causam muitos problemas para qualquer analista de dados. Por exemplo, a plataforma do analista pode não reconhecer os elementos e retornar um erro. Ao encontrar dados ausentes, você pode ignorar as linhas de dados ou tentar preencher os valores ausentes com base em uma tendência ou em sua própria avaliação. O primeiro é o que geralmente é feito.

Mas um problema maior pode surgir quando você se depara com dados 'ruidosos'. Para lidar com dados ruidosos, que são tão confusos que não podem ser entendidos por plataformas de análise de dados ou qualquer plataforma de codificação, muitas técnicas são utilizadas.

Se seus dados puderem ser classificados, um método predominante para reduzir seu ruído é o método de 'binning'. Neste, os dados são divididos em compartimentos de igual tamanho. Depois disso, cada bin pode ser substituído por seus valores médios ou valores de limite para realizar análises posteriores.

Outro método é 'suavizar' os dados usando regressão. A regressão pode ser linear ou múltipla, mas o motivo é tornar os dados suaves o suficiente para que uma tendência seja visível. Uma terceira abordagem, outra predominante, é conhecida como 'agrupamento'.

Neste método de pré-processamento de dados em mineração de dados , os pontos de dados circundantes são agrupados em um único grupo de dados, que é então usado para análise posterior.

Leia: Pré-processamento de dados em aprendizado de máquina

Transformação de dados

O processo de mineração de dados geralmente requer que os dados estejam em um formato ou sintaxe muito particular. No mínimo, os dados devem estar de tal forma que possam ser analisados ​​em uma plataforma de análise de dados e compreendidos. Para isso, é utilizada a etapa de transformação de mineração de dados. Existem algumas maneiras pelas quais os dados podem ser transformados.

Uma maneira popular é a normalização. Nesta abordagem, cada ponto de dados é subtraído do valor mais alto de dados nesse campo e, em seguida, dividido pelo intervalo de dados nesse campo. Isso reduz os dados de números arbitrários para um intervalo entre -1 e 1.

A seleção de atributos também pode ser realizada, na qual os dados em sua forma atual são convertidos em um conjunto de atributos mais simples pelo analista de dados. A discretização de dados é uma técnica menos usada e bastante específica do contexto, na qual os níveis de intervalo substituem os valores brutos de um campo para facilitar o entendimento dos dados.

Na 'geração de hierarquia de conceito', cada ponto de dados de um atributo específico é convertido em um nível de hierarquia mais alto. Leia mais sobre transformação de dados em mineração de dados.

Redução de dados

Vivemos em um mundo em que trilhões de bytes e linhas de dados são gerados todos os dias. A quantidade de dados gerados está aumentando a cada dia e, comparativamente, a infraestrutura para lidar com dados não está melhorando na mesma proporção. Portanto, lidar com grandes quantidades de dados pode ser extremamente difícil, até mesmo impossível, tanto para sistemas quanto para servidores.

Devido a esses problemas, os analistas de dados frequentemente usam a redução de dados como parte do pré-processamento de dados na mineração de dados . Isso reduz a quantidade de dados por meio das técnicas a seguir e facilita a análise.

Na agregação de cubo de dados, um elemento conhecido como 'cubo de dados' é gerado com uma enorme quantidade de dados e, em seguida, cada camada do cubo é usada conforme o requisito. Um cubo pode ser armazenado em um sistema ou servidor e depois ser usado por outros.

Na 'seleção de subconjunto de atributos', apenas os atributos de importância imediata para análise são selecionados e armazenados em um conjunto de dados menor e separado.

A redução de numerosidade é muito semelhante à etapa de regressão descrita acima. O número de pontos de dados é reduzido gerando uma tendência por meio de regressão ou algum outro método matemático.

Na 'redução de dimensionalidade', a codificação é usada para reduzir o volume de dados manipulados ao recuperar todos os dados.

É essencial otimizar a mineração de dados, considerando que os dados só vão se tornar mais importantes. Essas etapas de pré-processamento de dados na mineração de dados são úteis para qualquer analista de dados.

Se você está curioso para aprender sobre ciência de dados, confira o PG Diploma in Data Science do IIIT-B & upGrad, que é criado para profissionais que trabalham e oferece mais de 10 estudos de caso e projetos, workshops práticos práticos, orientação com especialistas do setor, 1- on-1 com mentores do setor, mais de 400 horas de aprendizado e assistência de trabalho com as principais empresas.

Obtenha a certificação em ciência de dados das melhores universidades do mundo. Aprenda Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.