ขั้นตอนในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: สิ่งที่คุณต้องรู้

การขุดข้อมูลทำให้เกิดการแปลงข้อมูลดิบเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ซึ่งสามารถวิเคราะห์และรับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเพิ่มเติมได้ ข้อมูลดิบที่คุณได้รับจากแหล่งที่มามักมีสภาพรกและใช้งานไม่ได้โดยสิ้นเชิง ข้อมูลนี้ต้องได้รับการประมวลผลล่วงหน้าจึงจะวิเคราะห์ได้ และขั้นตอนสำหรับสิ่งเดียวกันมีดังต่อไปนี้

การล้างข้อมูล

การล้างข้อมูลเป็นขั้นตอนแรกของ การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในการทำเหมือง ข้อมูล ข้อมูลที่ได้รับโดยตรงจากแหล่งข้อมูลมักจะมีแถวที่ไม่เกี่ยวข้อง ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ หรือแม้แต่เซลล์ว่างอันธพาล

องค์ประกอบเหล่านี้ทำให้เกิดปัญหามากมายสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มของนักวิเคราะห์อาจไม่รู้จักองค์ประกอบและส่งคืนข้อผิดพลาด เมื่อคุณพบข้อมูลที่ขาดหายไป คุณสามารถละเว้นแถวข้อมูลหรือพยายามเติมค่าที่ขาดหายไปตามแนวโน้มหรือการประเมินของคุณเอง อดีตคือสิ่งที่ทำกันโดยทั่วไป

แต่ปัญหาใหญ่อาจเกิดขึ้นเมื่อคุณต้องเผชิญกับข้อมูลที่ 'เสียงดัง' เพื่อจัดการกับข้อมูลที่มีเสียงดัง ซึ่งรกมากจนไม่สามารถเข้าใจได้โดยแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลหรือแพลตฟอร์มการเข้ารหัสใดๆ มีการใช้เทคนิคมากมาย

หากข้อมูลของคุณสามารถจัดเรียงได้ วิธีการที่ใช้กันทั่วไปในการลดเสียงรบกวนคือวิธี 'binning' ในที่นี้ ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นถังขยะที่มีขนาดเท่ากัน หลังจากนี้ แต่ละถังอาจถูกแทนที่ด้วยค่าเฉลี่ยหรือค่าขอบเขตเพื่อทำการวิเคราะห์เพิ่มเติม

อีกวิธีหนึ่งคือ 'ปรับข้อมูลให้เรียบ' โดยใช้การถดถอย การถดถอยอาจเป็นเส้นตรงหรือทวีคูณ แต่แรงจูงใจคือการแสดงข้อมูลให้ราบรื่นเพียงพอสำหรับแนวโน้มที่จะมองเห็นได้ วิธีที่สาม อีกวิธีหนึ่งที่แพร่หลายเรียกว่า 'การจัดกลุ่ม'

ในวิธีการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ในการขุด ข้อมูล จุดข้อมูลโดยรอบจะจัดกลุ่มเป็นกลุ่มข้อมูลเดียว ซึ่งจะใช้สำหรับการวิเคราะห์ต่อไป

อ่าน: การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง

การแปลงข้อมูล

กระบวนการขุดข้อมูลโดยทั่วไปต้องการให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบหรือไวยากรณ์ที่เฉพาะเจาะจงมาก อย่างน้อยที่สุด ข้อมูลจะต้องอยู่ในรูปแบบที่สามารถวิเคราะห์บนแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลและเข้าใจได้ เพื่อจุดประสงค์นี้ ขั้นตอนการแปลงของการทำเหมืองข้อมูลถูกใช้ มีสองสามวิธีในการแปลงข้อมูล

วิธีที่นิยมคือการทำให้เป็นมาตรฐาน ในแนวทางนี้ ทุกจุดของข้อมูลจะถูกหักออกจากค่าสูงสุดของข้อมูลในฟิลด์นั้น แล้วหารด้วยช่วงของข้อมูลในฟิลด์นั้น สิ่งนี้จะลดข้อมูลจากตัวเลขที่กำหนดเองเป็นช่วงระหว่าง -1 ถึง 1

การเลือกแอตทริบิวต์อาจดำเนินการได้เช่นกัน ซึ่งข้อมูลในรูปแบบปัจจุบันจะถูกแปลงเป็นชุดของแอตทริบิวต์ที่ง่ายกว่าโดยนักวิเคราะห์ข้อมูล การแยกข้อมูลเป็นเทคนิคที่ใช้น้อยกว่าและค่อนข้างเฉพาะบริบท ซึ่งระดับช่วงเวลาจะแทนที่ค่าดิบของฟิลด์เพื่อให้เข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น

ใน 'การสร้างลำดับชั้นแนวคิด' แต่ละจุดข้อมูลของแอตทริบิวต์เฉพาะจะถูกแปลงเป็นระดับลำดับชั้นที่สูงขึ้น อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการแปลงข้อมูลในการทำเหมืองข้อมูล

การลดข้อมูล

เราอาศัยอยู่ในโลกที่มีการสร้างข้อมูลหลายล้านล้านไบต์และแถวข้อมูลทุกวัน ปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นเพิ่มขึ้นในแต่ละวัน และเมื่อเปรียบเทียบแล้ว โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการจัดการข้อมูลไม่ได้ดีขึ้นในอัตราที่เท่ากัน ดังนั้นการจัดการข้อมูลจำนวนมากจึงเป็นเรื่องยากมาก แม้จะเป็นไปไม่ได้สำหรับระบบและเซิร์ฟเวอร์

เนื่องจากปัญหาเหล่านี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลมักใช้การลดข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของ การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในการทำเหมือง ข้อมูล ซึ่งจะช่วยลดปริมาณข้อมูลโดยใช้เทคนิคต่อไปนี้และทำให้วิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น

ในการรวมคิวบ์ข้อมูล องค์ประกอบหนึ่งเรียกว่า 'คิวบ์ข้อมูล' ถูกสร้างขึ้นด้วยข้อมูลจำนวนมาก จากนั้นใช้เลเยอร์ของคิวบ์ทุกชั้นตามความต้องการ คิวบ์สามารถเก็บไว้ในระบบหรือเซิร์ฟเวอร์หนึ่งระบบแล้วนำไปใช้โดยผู้อื่น

ใน 'การเลือกชุดย่อยของแอตทริบิวต์' เฉพาะแอตทริบิวต์ที่มีความสำคัญในทันทีสำหรับการวิเคราะห์เท่านั้นที่จะถูกเลือกและจัดเก็บไว้ในชุดข้อมูลที่เล็กกว่าและแยกจากกัน

การลดจำนวนลงมากคล้ายกับขั้นตอนการถดถอยที่อธิบายไว้ข้างต้น จำนวนจุดข้อมูลจะลดลงโดยการสร้างแนวโน้มผ่านการถดถอยหรือวิธีทางคณิตศาสตร์อื่นๆ

ใน 'การลดขนาด' การเข้ารหัสจะใช้เพื่อลดปริมาณข้อมูลที่ถูกจัดการในขณะที่ดึงข้อมูลทั้งหมด

จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเพิ่มประสิทธิภาพการขุดข้อมูล เนื่องจากข้อมูลจะมีความสำคัญมากขึ้นเท่านั้น ขั้นตอน เหล่านี้ ของการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในการทำเหมืองข้อมูล จะเป็นประโยชน์สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IIIT-B และ upGrad ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1- on-1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เรียนรู้หลักสูตร Executive PG Programs, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว