Этапы предварительной обработки данных: что нужно знать?

Интеллектуальный анализ данных влечет за собой преобразование необработанных данных в полезную информацию, которая может быть дополнительно проанализирована и получена важная информация. Необработанные данные, которые вы получаете из источника, часто могут быть загромождены и совершенно непригодны для использования. Эти данные должны быть предварительно обработаны для анализа, и шаги для этого перечислены ниже.

Очистка данных

Очистка данных — это первый этап предварительной обработки данных при интеллектуальном анализе данных . Данные, полученные непосредственно из источника, как правило, могут содержать некоторые нерелевантные строки, неполную информацию или даже мошеннические пустые ячейки.

Эти элементы вызывают много проблем у любого аналитика данных. Например, платформа аналитика может не распознать элементы и вернуть ошибку. Когда вы сталкиваетесь с отсутствующими данными, вы можете либо игнорировать строки данных, либо попытаться заполнить недостающие значения на основе тенденции или собственной оценки. Первое - это то, что обычно делается.

Но более серьезная проблема может возникнуть, когда вы столкнетесь с «зашумленными» данными. Для работы с зашумленными данными, которые настолько загромождены, что их не могут понять платформы анализа данных или любая платформа кодирования, используется множество методов.

Если ваши данные можно отсортировать, наиболее распространенным методом уменьшения их зашумленности является метод «биннинга». При этом данные делятся на ячейки одинакового размера. После этого каждый бин может быть заменен его средними значениями или граничными значениями для проведения дальнейшего анализа.

Другой метод — «сглаживание» данных с помощью регрессии. Регрессия может быть линейной или множественной, но цель состоит в том, чтобы сделать данные достаточно сглаженными, чтобы тренд был виден. Третий подход, еще один распространенный, известен как «кластеризация».

В этом методе предварительной обработки данных при интеллектуальном анализе данных окружающие точки данных группируются в единую группу данных, которая затем используется для дальнейшего анализа.

Читайте: Предварительная обработка данных в машинном обучении

Преобразование данных

Процесс интеллектуального анализа данных обычно требует, чтобы данные были в очень конкретном формате или синтаксисе. По крайней мере, данные должны быть в такой форме, чтобы их можно было проанализировать на платформе анализа данных и понять. Для этого используется этап преобразования интеллектуального анализа данных. Существует несколько способов преобразования данных.

Популярным способом является нормализация. В этом подходе каждая точка данных вычитается из наибольшего значения данных в этом поле, а затем делится на диапазон данных в этом поле. Это уменьшает данные от произвольных чисел до диапазона от -1 до 1.

Также может выполняться выбор атрибутов, при котором данные в их текущей форме преобразуются аналитиком данных в набор более простых атрибутов. Дискретизация данных — это менее используемый и скорее зависящий от контекста метод, в котором уровни интервалов заменяют необработанные значения поля, чтобы облегчить понимание данных.

При «генерировании концептуальной иерархии» каждая точка данных определенного атрибута преобразуется в более высокий уровень иерархии. Узнайте больше о преобразовании данных в интеллектуальном анализе данных.

Сжатие данных

Мы живем в мире, в котором каждый день генерируются триллионы байтов и строк данных. Объем генерируемых данных увеличивается с каждым днем, и инфраструктура для обработки данных не улучшается с той же скоростью. Следовательно, обработка больших объемов данных часто может быть чрезвычайно сложной, даже невозможной, как для систем, так и для серверов.

Из-за этих проблем аналитики данных часто используют сокращение данных как часть предварительной обработки данных при интеллектуальном анализе данных . Это уменьшает объем данных с помощью следующих методов и упрощает их анализ.

В агрегации куба данных элемент, известный как «куб данных», генерируется с огромным объемом данных, а затем каждый слой куба используется в соответствии с требованиями. Куб может храниться в одной системе или сервере, а затем использоваться другими.

При «выборе подмножества атрибутов» выбираются только атрибуты, имеющие непосредственное значение для анализа, и сохраняются в отдельном наборе данных меньшего размера.

Уменьшение численности очень похоже на шаг регрессии, описанный выше. Количество точек данных уменьшается путем создания тренда с помощью регрессии или другого математического метода.

При «уменьшении размерности» кодирование используется для уменьшения объема обрабатываемых данных при извлечении всех данных.

Очень важно оптимизировать интеллектуальный анализ данных, учитывая, что данные будут становиться все более важными. Эти этапы предварительной обработки данных при интеллектуальном анализе данных обязательно будут полезны любому аналитику данных.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.