Pași în preprocesarea datelor: Ce trebuie să știți?

Exploatarea datelor implică conversia datelor brute în informații utile care pot analiza în continuare și obține informații critice. Datele brute pe care le obțineți de la sursa dvs. pot fi adesea într-o stare aglomerată care este complet inutilizabilă. Aceste date trebuie să fie preprocesate pentru a fi analizate, iar pașii pentru acestea sunt enumerați mai jos.

Curățarea datelor

Curățarea datelor este primul pas al preprocesării datelor în data mining . Datele obținute direct dintr-o sursă sunt, în general, probabil să aibă anumite rânduri irelevante, informații incomplete sau chiar celule goale necinstite.

Aceste elemente cauzează o mulțime de probleme oricărui analist de date. De exemplu, platforma analistului ar putea să nu recunoască elementele și să returneze o eroare. Când întâlniți date lipsă, puteți fie să ignorați rândurile de date, fie să încercați să completați valorile lipsă pe baza unei tendințe sau a propriei evaluări. Primul este ceea ce se face în general.

Dar o problemă mai mare poate apărea atunci când vă confruntați cu date „zgomotoase”. Pentru a trata datele zgomotoase, care sunt atât de aglomerate încât nu pot fi înțelese de platformele de analiză a datelor sau de orice platformă de codare, sunt utilizate multe tehnici.

Dacă datele dumneavoastră pot fi sortate, o metodă răspândită pentru a-și reduce zgomotul este metoda „binning”. În aceasta, datele sunt împărțite în coșuri de dimensiuni egale. După aceasta, fiecare bin poate fi înlocuit cu valorile sale medii sau cu valorile limită pentru a efectua analize suplimentare.

O altă metodă este „netezirea” datelor prin utilizarea regresiei. Regresia poate fi liniară sau multiplă, dar motivul este acela de a face datele suficient de netede pentru ca o tendință să fie vizibilă. O a treia abordare, o alta predominanta, este cunoscuta sub numele de „clustering”.

În această metodă de preprocesare a datelor în data mining , punctele de date din jur sunt grupate într-un singur grup de date, care este apoi utilizat pentru analize ulterioare.

Citiți: Preprocesarea datelor în Machine Learning

Transformarea datelor

Procesul de extragere a datelor necesită, în general, ca datele să fie într-un format sau sintaxă foarte specială. Cel puțin, datele trebuie să fie într-o asemenea formă încât să poată fi analizate pe o platformă de analiză a datelor și înțelese. În acest scop, se utilizează etapa de transformare a minării de date. Există câteva moduri prin care datele pot fi transformate.

O modalitate populară este normalizarea. În această abordare, fiecare punct de date este scăzut din cea mai mare valoare a datelor din acel câmp și apoi împărțit la intervalul de date din acel câmp. Acest lucru reduce datele de la numere arbitrare la un interval între -1 și 1.

De asemenea, poate fi efectuată selecția atributelor, în care datele în forma sa curentă sunt convertite într-un set de atribute mai simple de către analistul de date. Discretizarea datelor este o tehnică mai puțin utilizată și mai degrabă specifică contextului, în care nivelurile de interval înlocuiesc valorile brute ale unui câmp pentru a ușura înțelegerea datelor.

În „generarea ierarhiei de concept”, fiecare punct de date al unui anumit atribut este convertit la un nivel de ierarhie superior. Citiți mai multe despre transformarea datelor în data mining.

Reducerea datelor

Trăim într-o lume în care se generează zilnic trilioane de octeți și rânduri de date. Cantitatea de date generate crește pe zi ce trece și, comparativ, infrastructura de gestionare a datelor nu se îmbunătățește în același ritm. Prin urmare, gestionarea unor cantități mari de date poate fi adesea extrem de dificilă, chiar imposibilă, atât pentru sisteme, cât și pentru servere.

Din cauza acestor probleme, analiștii de date folosesc frecvent reducerea datelor ca parte a preprocesării datelor în data mining . Acest lucru reduce cantitatea de date prin următoarele tehnici și face mai ușor de analizat.

În agregarea cubului de date, un element cunoscut sub numele de „cub de date” este generat cu o cantitate imensă de date, iar apoi fiecare strat al cubului este utilizat conform cerințelor. Un cub poate fi stocat într-un sistem sau server și apoi poate fi folosit de alții.

În „selecția subsetului de atribute”, doar atributele de importanță imediată pentru analiză sunt selectate și stocate într-un set de date separat, mai mic.

Reducerea numerozității este foarte asemănătoare cu pasul de regresie descris mai sus. Numărul de puncte de date este redus prin generarea unei tendințe prin regresie sau altă metodă matematică.

În „reducerea dimensionalității”, codificarea este folosită pentru a reduce volumul de date manipulate în timp ce se regăsesc toate datele.

Este esențial să optimizați data mining-ul, având în vedere că datele vor deveni mai importante. Acești pași de preprocesare a datelor în data mining vor fi cu siguranță utili pentru orice analist de date.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Învață programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.