¿Qué es la preparación de datos?
La clasificación, limpieza y estructuración de datos sin procesar para que puedan utilizarse de manera más efectiva en inteligencia empresarial, análisis y aplicaciones de aprendizaje automático se conoce como preparación de datos...
La clasificación, limpieza y estructuración de datos sin procesar para que puedan utilizarse de manera más efectiva en inteligencia empresarial, análisis y aplicaciones de aprendizaje automático se conoce como preparación de datos.
Los datos vienen en una variedad de formatos, pero para este tutorial nos concentraremos en los dos tipos de datos más prevalentes: los textuales y los numéricos.
La preparación de datos textuales elimina errores gramaticales y específicos del contexto, lo que permite tabular y explorar vastos archivos de texto en busca de información relevante.
La estandarización de datos numéricos es una práctica frecuente. Si tuvieras datos de clientes donde los porcentajes se enviaban tanto como porcentajes (55 por ciento, 80 por ciento) como cantidades decimales (.55, .80), una preparación de datos inteligente, como un matemático experto, sería capaz de reconocer que estos números expresan lo mismo y los estandarizaría a un solo formato.
Dado que las oraciones y las palabras que las componen cambian con el idioma, el contexto y el formato, el texto tiende a ser ruidoso (un correo electrónico vs. un registro de chat vs. una reseña en línea). Por ello, es beneficioso 'limpiar' nuestros datos de texto eliminando términos repetidos y estandarizando el significado mientras producimos nuestros datos de texto.
Dado que la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático requieren que los datos estén estructurados de cierta manera, los conjuntos de datos casi siempre requerirán algún preprocesamiento antes de poder proporcionar información valiosa. Algunos conjuntos de datos contienen valores que faltan, son inválidos o de otra manera difíciles de manejar por un algoritmo. El algoritmo no puede usar datos que faltan. Si los datos son incorrectos, el algoritmo proporcionará resultados menos precisos o incluso falsos. Algunos conjuntos de datos son razonablemente limpios pero requieren transformación (por ejemplo, agregados o rotados), mientras que otros simplemente carecen de contexto empresarial significativo (por ejemplo, valores de ID mal definidos), lo que hace necesario el enriquecimiento de características. Los datos limpios y bien curados se producen a través de una buena preparación de datos, lo que conduce a salidas de modelos más prácticas y precisas.
Pasos de la preparación de datos
Hay cinco pasos que deben tenerse en cuenta al preparar datos.
1. Recopilar los datos
Encontrar los datos correctos es el primer paso en el proceso de preparación de datos. Esto puede extraerse de un catálogo de datos existente o añadirse sobre la marcha.
2. Evaluación y descubrimiento de los datos
Solo puedes mejorar tus técnicas de preparación de datos si sabes con qué estás trabajando. El gasto en herramientas de descubrimiento de datos ha crecido más rápido que la inversión en soluciones de TI estándar, lo que indica que se ha convertido en una prioridad de gasto principal. Descubrir tus datos simplemente significa conocerlos mejor. '¿Qué puedo obtener y aprender de mis datos?' y '¿cómo los estoy recopilando?' son ejemplos de preguntas relevantes. Asegurarse de estar usando el método correcto de recopilación de datos es crucial para un análisis de datos exitoso.
3. Limpieza y validación de tus datos
Este es el paso más importante de la preparación de datos. Los datos que deseas utilizar deben ser directos y sin errores para que Klassifier te ofrezca los mejores resultados posibles y resuelva tus consultas con una mejor tasa de éxito.
Esto implica estandarizar los datos, lo que implica asegurarse de que el formato sea comprensible, eliminar información superflua/innecesaria y completar cualquier vacío. Aquí es donde el software de preparación de datos resulta útil, ya que puede descubrir ineficiencias y corregir el formato incorrecto.
4. Enriquecimiento de datos
Aquí es donde el método que utilizas para preparar tus datos cuenta más. Ahora puedes enriquecer (es decir, mejorar) tus datos añadiendo lo que te falta, basándote en los objetivos ahora mejor definidos a los que llegaste en la etapa de descubrimiento.
Transformar datos es cambiar el formato o las entradas de valores para lograr un resultado determinado o hacer que los datos sean más comprensibles para un público más amplio. Añadir y vincular datos con otra información relacionada para ofrecer perspectivas más profundas se denomina enriquecimiento de datos.
Nuestra función de entrenamiento manual te ayuda a añadir entradas cuando quieras y entrenar el bot de Klassifier cuando sea necesario vincular datos más informativos al proceso de clasificación.
5. Almacena tus datos
Es hora de almacenar tus datos limpios y útiles. Proponemos seleccionar una solución de almacenamiento en la nube que sea a prueba de futuro para que puedas ajustar tus parámetros de preparación de datos según sea necesario para análisis futuros.
La preparación de datos puede ser un desafío para los resultados que deseas obtener de los datos específicos, pero con las herramientas adecuadas, todo el proceso puede reducirse a una tarea sencilla para los científicos de datos. Elegir las mejores herramientas es muy importante para la preparación de datos, y elegir el clasificador correcto para obtener lo mejor de los datos también es crucial. Por eso te recomendamos que realices tu clasificación con Klassifier cuando hayas terminado de preparar los datos.
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