Что такое предварительная обработка данных и кто ее использует?

29 июля 2021 г.

Цифровые данные используются почти во всех отраслях, будь то архивирование записей, установление тенденций транзакций, прогнозирование или ведение другого бизнеса. Компании и организации часто просматривают и обрабатывают свои данные для принятия обоснованных бизнес-решений, хотя для получения точных результатов данные сначала подвергаются предварительной обработке. Дополнительные знания о предварительной обработке данных могут помочь вам развить профессиональные навыки, особенно тем, кто хочет продолжить карьеру в области ИТ. В этой статье мы рассмотрим, что такое предварительная обработка данных, почему это важно делать, какие специалисты выполняют предварительную обработку данных и какие шаги необходимо предпринять, чтобы помочь вам лучше понять этот ИТ-термин.

Что такое предварительная обработка данных?

Предварительная обработка данных — это процесс получения необработанных данных и преобразования их в чистые, сформированные наборы, которые позволяют проводить интеллектуальный анализ, обработку и анализ данных. Поскольку вы слабо контролируете сбор данных или используете различные входные данные, предварительная обработка данных является необходимым шагом, поскольку необработанные данные обычно неполны или непоследовательны в своем форматировании. Правильная предварительная обработка данных часто может повлиять на точность и адекватность вашего проекта, сделав его более надежным и тщательным.

Почему важно предварительно обрабатывать данные?

Важно предварительно обработать данные в качестве подготовительного шага к анализу данных. Вот четыре различные причины, по которым предварительная обработка данных может помочь вам достичь лучших результатов:

• Это увеличивает точность. Удаляя отсутствующие или несогласованные значения данных, вызванные человеческими или компьютерными ошибками, точность вашего набора данных повышается.

• Это увеличивает консистенцию. Дубликаты данных могут возникать, и их удаление во время предварительной обработки помогает обеспечить анализ более согласованных значений данных и получение надежных результатов, которые не будут искажены.

• Это делает данные более полными. Предварительная обработка данных позволяет добавлять отсутствующие данные там, где это необходимо.

• Он подготавливает данные для облегчения чтения алгоритма. Предварительная обработка обычно упрощает чтение, использование и интерпретацию данных, особенно при использовании автоматизированного программного обеспечения для машинного обучения.

Каковы особенности предварительной обработки данных?

Двумя основными функциями предварительной обработки данных являются проверка данных и вменение данных. Вот объяснение каждого:

• Проверка данных: проверка данных оценивает, являются ли данные для проекта полными и точными, чтобы впоследствии получить наилучшие результаты.

• Вменение данных. Вменение данных — это ввод отсутствующих значений или исправление ошибок в данных, которые могут быть обнаружены в процессе проверки. Вы можете сделать это вручную или с помощью программирования, такого как автоматизация бизнес-процессов (BPA).

Независимо от того, проводите ли вы анализ приложений на основе базы данных или правил, предварительная обработка данных необходима для обеспечения надежных и достоверных результатов, когда придет время анализа. При использовании инструментов машинного обучения особенно важно предварительно обработать данные, чтобы убедиться, что алгоритмы могут считывать большие наборы данных и интерпретировать их.

Как предварительно обработать данные

Попробуйте выполнить следующие пять шагов для предварительной обработки данных, которые вы планируете использовать в проекте анализа:

1. Оцените данные

Проведение оценки качества данных помогает вам установить, насколько достоверны данные, и на этом этапе вы обычно выполняете как проверку данных, так и импутацию данных. Внимательно просмотрите данные и найдите:

• Смешанные значения данных: сбор данных из разных источников часто приводит к уникальным значениям данных, например, наличие в наборе мужского и мужского пола в качестве описания пола. Вы должны пометить эти данные, выбрать, какое значение вы хотите присвоить вместо обоих, и изменить любые соответствующие данные на следующем этапе предварительной обработки.

• Несоответствие данных: при сборе данных распространены различные числовые форматы данных. Например, вы можете увидеть целое число без десятичных знаков или форматы с плавающей запятой с десятичными знаками.

• Различные массивы данных. Объединение агрегированных данных из отдельных наборов данных часто означает, что некоторые наборы содержат поля, которых нет в других.

• Выбросы данных. Экстремальные выбросы в ваших данных могут повлиять на результаты, особенно при автоматическом анализе с помощью машинного обучения. Рассмотрите возможность просмотра любых выбросов, чтобы выяснить, являются ли они законными и должны ли они быть частью обработки данных или были ошибкой, допущенной во время сбора данных.

2. Очистите данные

После оценки ваших данных вы очищаете их на основе результатов, полученных на первом этапе. Очистка данных направлена ​​на создание простых и полных наборов данных для программ, позволяющих выполнять анализ. Две распространенные причины, по которым вы можете очистить данные, включают:

• Отсутствующие данные: это может произойти из-за человеческой ошибки, сбоев в работе программы или других факторов, а замена отсутствующих данных помогает обеспечить точность и надежность будущего анализа.

• Зашумленные данные: данные, которые не имеют значимой ценности, представляют собой шум, например дублирующиеся входные данные или поля данных, не относящиеся к вашему анализу.

При обнаружении отсутствующих данных в наборах данных вы часто удаляете столбцы, строки и поля перед объединением ваших данных. Чтобы решить проблему зашумленных данных, существуют следующие варианты, чтобы убедиться, что машины в конечном итоге смогут читать ваши данные:

• Регрессия. Подгонка данных под функции множественной или линейной регрессии особенно полезна при наличии большого набора данных.

• Биннинг: разделение ваших данных на сглаженные сегменты или ячейки одинакового размера, например, когда у вас есть набор данных возрастного диапазона, является бинированием. Вы можете сгруппировать данные по группам категорий, например, по возрасту 21–39 лет, 40–58 лет и 58–76 лет.

• Кластеризация: группировка ваших данных в пакеты похожих данных с учетом экстремальных выбросов — это кластеризация.

3. Интегрируйте и преобразуйте данные

На этом этапе вы интегрируете различные наборы данных после их полной очистки. Хотя ваши данные уже изменены, вы используете преобразование для дальнейшего преобразования данных в надлежащие форматы, которые компьютерное программное обеспечение и машинное обучение могут читать и интерпретировать. Существует множество способов преобразования данных, в том числе:

• Агрегация: этот процесс объединяет данные, файлы и записи для уменьшения общего объема. Например, вместо этого вы можете объединять тысячи ежедневных бизнес-транзакций в недельные или месячные значения.

• Нормализация: этот процесс проверяет данные, чтобы убедиться, что они хранятся в одном месте и не существует избыточности.

• Дискретизация: необработанные значения заменяются уровнями интервалов путем деления диапазона интервалов атрибутов. Например, используя термины «подросток», «средний возраст» или «старший» вместо числовых значений возраста или кластеров.

• Обобщение: этот метод можно использовать для перемещения точек данных более низкого уровня в точки данных более высокого уровня в зависимости от целей вашего анализа. Например, данные, содержащие домашние адреса, названия улиц и почтовые индексы, могут быть обобщены и перемещены в категории высокого уровня, такие как города, округа, регионы или штаты.

4. Сократите данные

Большие наборы данных иногда могут сделать вашу базу данных медленной, дорогой и сложной для хранения и извлечения данных. Вместо этого вы часто используете сокращение данных, чтобы иметь меньшее представление данных в вашей базе данных, обычно используя методы кодирования. Некоторые методы, используемые при преобразовании данных, применимы и к сокращению. Вот еще несколько вариантов:

• Выбор атрибута: объединение новых и существующих функций в наборе данных для более эффективного анализа называется выбором атрибута. Например, вы можете добавить «студент» в поля для мужчин и женщин, чтобы проанализировать, сколько мужчин и женщин являются студентами, независимо от их конкретных областей обучения.

• Уменьшение размерности: вы можете использовать уменьшение размерности, когда наборы данных, связанные с реальными задачами, требуют качественного анализа, а не скорости, например, с компьютерным зрением, языковым переводом или генерацией речи.

• Уменьшение количества: этот процесс заменяет исходные данные меньшими формами, которые служат для представления с использованием параметрических или непараметрических методов. Параметрический подход использует модели, обычно генерируемые с помощью регрессии, тогда как непараметрические методы используют выборку данных, агрегацию куба данных и гистограммы.

5. Образец данных

В зависимости от ситуации данные могут быть простыми или более сложными для работы, и альтернативным вариантом может быть выборка данных. Например, у вас могут быть ограничения по памяти, хранилищу или времени при работе с большими наборами данных, и вместо этого вы можете использовать часть подмножества для проведения анализа. Выборка данных часто дает одинаковые результаты, если подмножество данных имеет те же свойства, что и исходное.

Какие специалисты могут выполнять предварительную обработку данных?

Многие ИТ-специалисты в разных отраслях используют анализ данных в своей работе и часто предварительно обрабатывают данные. Вот семь профессий, которые вы можете рассмотреть, если хотите продолжить карьеру, ориентированную на данные:

Аналитик данных

Аналитик данных работает с наборами данных, проводит анализ и интерпретирует данные простым для понимания способом, чтобы бизнес-лидеры могли принимать обоснованные решения. Они часто работают с необработанными данными и руководят процессом преобразования данных в содержательные отчеты. Аналитики данных имеют опыт работы со статистикой, уравнениями и интерпретацией данных, чтобы помочь определить тенденции или предсказать потенциальные результаты.

Специалист по данным

Data Scientist сочетает в себе элементы компьютерного программирования, анализа данных, бизнес-знаний и конкретного отраслевого опыта, чтобы анализировать данные и делать выводы, влияющие на бизнес-решения или решения в реальной жизни. Например, специалист по данным может работать в политике, интерпретируя данные опросов и исторические модели голосования, чтобы предсказывать результаты выборов или тенденции голосования. Специалисты по данным часто сотрудничают с другими профессионалами отрасли для создания проектов данных и интерпретации результатов.

Архитектор данных

Архитектор данных управляет хранением, безопасностью и безопасностью данных организации. Они часто создают и проектируют системы, исходя из потребностей компании или бизнеса и того, как они планируют доступ к своим данным и их использование. Архитекторы данных обычно работают с политиками соответствия, гарантируя, что компания поддерживает местные, государственные, федеральные и отраслевые практики, правила и стандарты.

Менеджер данных

Менеджер данных наблюдает за различными системами данных, отслеживая их необычную активность и помогая сотрудникам с задачами поиска данных. Менеджеры данных часто помогают в разработке политик и процедур, направленных на обеспечение безопасности важных данных. Они могут устанавливать надлежащие параметры пароля, разрешать ИТ-доступ к определенным файлам или устройствам и делиться отчетами с руководителями высокого уровня.

Аналитик бизнес-аналитики

Аналитик бизнес-аналитики специально использует данные для анализа сильных и слабых сторон организации и областей возможностей. Они часто оценивают прогнозы данных, предоставляют прогнозируемые результаты и анализируют эффективность конкурентов для разработки стратегий. Аналитики бизнес-аналитики часто сотрудничают с другими ролями по анализу данных и могут занимать должности более высокого уровня.

Инженер по машинному обучению

Инженер по машинному обучению специально работает с программами и алгоритмами машинного обучения, чтобы обеспечить их эффективную и действенную работу без ручного вмешательства. Они могут работать в самых разных областях, таких как социальные сети, магазины электронной коммерции, транспорт, аэрокосмическая промышленность и авиация. Инженеры по машинному обучению традиционно сотрудничают с другими ИТ-специалистами, чтобы программировать и обучать платформы искусственного интеллекта для работы с конкретными потребностями организации.

Разработчик программного обеспечения

Разработчик программного обеспечения создает и проектирует приложения, программы и платформы, которые помогают людям и компаниям выполнять различные компьютеризированные задачи. Например, они могут создавать приложения для мобильных телефонов, которые показывают погоду, или разрабатывать платформы электронной почты для бизнеса. Сложные знания в области ИТ, необходимые для работы разработчиком программного обеспечения, часто включают методы и методы обработки данных и предварительной обработки.