Hvad er dataforberedelse?

Sortering, rensning og strukturering af rådata, så de kan anvendes mere effektivt i business intelligence, analyser og maskinlæringsapplikationer, er kendt som dataforberedelse.

Data findes i mange forskellige formater, men i denne vejledning vil vi fokusere på de to mest udbredte datatyper: tekstdata og numeriske data.

Forberedelse af tekstdata eliminerer grammatiske og kontekstspecifikke tekstfejl, hvilket giver mulighed for at tabulere og søge i store tekstarkiver for relevante indsigter.

Standardisering af numeriske data er en hyppig praksis. Hvis du modtog kundedata, hvor procenter blev indsendt både som procenter (55 procent, 80 procent) og som decimaltal (.55, .80), ville smart dataforberedelse, ligesom en dygtig matematiker, kunne afgøre, at disse tal udtrykker det samme og standardisere dem til ét format.

Da sætninger og de ord, der udgør dem, ændrer sig med sprog, kontekst og format, har tekst en tendens til at være støjfyldt (en e-mail vs. en chat-log vs. en online-anmeldelse). Det er derfor gavnligt at 'rense' vores tekstdata ved at fjerne gentagne termer og standardisere betydning, mens vi producerer vores tekstdata.

Da de fleste maskinlæringsalgoritmer kræver, at data er struktureret på en bestemt måde, vil datasæt næsten altid kræve en vis forbehandling, før de kan levere værdifulde indsigter. Nogle datasæt indeholder værdier, der enten mangler, er ugyldige eller på anden måde er vanskelige for en algoritme at håndtere. Algoritmen kan ikke bruge data, der mangler. Hvis dataene er forkerte, vil algoritmen levere mindre nøjagtige eller endda forkerte resultater. Nogle datasæt er rimeligt rene, men kræver formning (f.eks. aggregeret eller roteret), mens andre blot mangler meningsfuld forretningskontekst (f.eks. dårligt definerede ID-værdier), hvilket nødvendiggør funktionsberigelse. Rene og velstrukturerede data produceres gennem god dataforberedelse, hvilket fører til mere praktiske og nøjagtige modeloutput.

Trin i dataforberedelse

Der er fem trin, der bør tages i betragtning ved forberedelse af data.

1. Indsaml data

At finde de rigtige data er det første trin i dataforberedelsesprocessen. Dette kan trækkes fra et eksisterende datakatalog eller tilføjes undervejs.

2. Vurdering og opdagelse af data

Du kan kun forbedre dine dataforberedelsesteknikker, hvis du ved, hvad du arbejder med. Udgifter til dataoppdagelsesværktøjer er steget hurtigere end investeringer i standard IT-løsninger, hvilket indikerer, at det er blevet en topprioritet for udgifter. At opdage dine data betyder blot at lære dem bedre at kende. 'Hvad kan jeg få og lære af mine data?' og 'hvordan indsamler jeg dem?' er eksempler på relevante spørgsmål. At sikre sig, at du bruger den rigtige dataindsamlingsmetode, er afgørende for en succesfuld dataanalyse.

3. Rensning og validering af dine data

Dette er det vigtigste trin i dataforberedelse. De data, du ønsker at bruge, skal være direkte og fejlfrie, så Klassifier giver dig de bedst mulige resultater og løser dine forespørgsler med en bedre succesrate.

Dette indebærer standardisering af dataene, hvilket indebærer at sikre, at formatet er forståeligt, fjerne irrelevante/unødvendige oplysninger og udfylde eventuelle huller. Det er her, dataforberedelsessoftware er praktisk, da den kan opdage ineffektivitet og rette forkert formatering.

4. Databerigelse

Det er her, den metode, du bruger til at forberede dine data, tæller mest. Du kan nu berige (dvs. forbedre) dine data ved at tilføje det, du mangler, baseret på de nu bedre definerede mål, du nåede frem til i opdagelsesfasen.

Transformation af data er at ændre format- eller værdiinput for at opnå et bestemt resultat eller gøre dataene mere forståelige for et større publikum. At tilføje og forbinde data med anden relateret information for at tilbyde dybere indsigter omtales som databerigelse.

Vores manuelle træningsfunktion hjælper dig med at tilføje input, når du vil, og træne Klassifier-botten, når der er behov for at forbinde mere informative data med klassificeringsprocessen.

5. Gem dine data

Det er tid til at gemme dine rene, nyttige data. Vi foreslår at vælge en skybaseret lagringsløsning, der er fremtidssikret, så du kan ændre dine dataforberedelsesparametre efter behov til fremtidige analyser.

Dataforberedelse kan være besværlig for de resultater, du ønsker at få fra de specifikke data, men med de rigtige værktøjer kan hele processen reduceres til en let opgave for dataforskerne. At vælge de bedste værktøjer er meget vigtigt for dataforberedelse, og at vælge den rigtige klassificator for at få det bedste ud af dataene er også afgørende. Så vi anbefaler dig at få din klassificering udført af Klassifier, når du er færdig med at forberede data.

Tilmeld dig i dag Eller Book en gratis demo Med Klassifier for at lære mere.