Mitä on datan valmistelu?

Raakadatan lajittelu, puhdistaminen ja jäsentäminen niin, että sitä voidaan hyödyntää tehokkaammin liiketoimintatiedon hallinnassa, analytiikassa ja koneoppimissovelluksissa, tunnetaan datan valmisteluna.

Data on saatavilla erilaisissa muodoissa, mutta tässä opetusohjelmassa keskitymme kahteen yleisimpään datatyyppiin: tekstuaaliseen ja numeeriseen dataan.

Tekstidatan valmistelu poistaa kieliopilliset ja kontekstikohtaiset tekstivirheet, minkä ansiosta laajoja tekstiarkistoja voidaan taulukoida ja louhia relevanttien oivallusten löytämiseksi.

Numeerisen datan standardointi on yleinen käytäntö. Jos asiakasdata sisältäisi prosentteja sekä prosentteina (55 prosenttia, 80 prosenttia) että desimaalilukuina (.55, .80), älykäs datan valmistelu – kuten taitava matemaatikko – osaisi tunnistaa näiden lukujen tarkoittavan samaa asiaa ja standardoisi ne yhteen muotoon.

Koska lauseet ja niiden muodostamat sanat muuttuvat kielen, kontekstin ja muodon mukaan, tekstillä on taipumus olla epäjärjestelmällistä (sähköposti vs. chat-loki vs. verkkoarvostelu). Siksi on hyödyllistä 'puhdistaa' tekstidatamme poistamalla toistuvia termejä ja standardoimalla merkityksiä tekstidataa tuottaessamme.

Koska useimmat koneoppimisalgoritmit vaativat datan tietynlaista jäsentämistä, tietojoukot tarvitsevat lähes aina jonkinlaista esikäsittelyä ennen kuin ne voivat tuottaa arvokkaita oivalluksia. Jotkin tietojoukot sisältävät arvoja, jotka puuttuvat, ovat virheellisiä tai muuten vaikeita algoritmin käsiteltäväksi. Algoritmi ei pysty käyttämään puuttuvaa dataa. Jos data on virheellistä, algoritmi tuottaa epätarkempia tai jopa vääriä tuloksia. Jotkut tietojoukot ovat kohtuullisen puhtaita mutta vaativat muotoilua (esim. koostettuja tai kierrettyjä), kun taas toisilta puuttuu mielekäs liiketoimintakonteksti (esim. heikosti määritetyt ID-arvot), mikä edellyttää ominaisuuksien rikastamista. Puhdas ja hyvin kuratoitu data syntyy hyvän datan valmistelun kautta, mikä johtaa käytännöllisempiin ja tarkempiin mallilähtöihin.

Datan valmistelun vaiheet

On viisi vaihetta, jotka tulee ottaa huomioon dataa valmisteltaessa.

1. Kerää data

Oikean datan löytäminen on ensimmäinen vaihe datan valmisteluprosessissa. Tämä voidaan hakea olemassa olevasta dataluettelosta tai lisätä tarpeen mukaan.

2. Datan arviointi ja löytäminen

Voit parantaa datan valmistelutekniikkaasi vain, jos tiedät, mitä olet tekemässä. Datan löytämistyökaluihin käytetyt menot ovat kasvaneet nopeammin kuin investoinnit tavallisiin IT-ratkaisuihin, mikä osoittaa sen muodostuneen tärkeimmäksi menoprioriteeksi. Datasi löytäminen tarkoittaa yksinkertaisesti sen parempaa tuntemista. 'Mitä voin saada ja oppia datastani?' ja 'miten kerään sitä?' ovat esimerkkejä asiaankuuluvista kysymyksistä. Oikean tiedonkeruumenetelmän varmistaminen on ratkaisevaa onnistuneen data-analyysin kannalta.

3. Datan puhdistaminen ja validointi

Tämä on datan valmistelun tärkein vaihe. Käyttää haluamasi datan tulee olla suoraa ja virheetöntä, jotta Klassifier antaa sinulle parhaat mahdolliset tulokset ja ratkaisee kyselysit paremman onnistumisprosentin avulla.

Tähän kuuluu datan standardointi, mikä tarkoittaa formaatin ymmärrettävyyden varmistamista, tarpeettomien/ylimääräisten tietojen poistamista ja mahdollisten puutteiden täyttämistä. Tässä datan valmisteliohjelmisto on hyödyllinen, sillä se voi löytää tehottomuuksia ja korjata virheellisen muotoilun.

4. Datan rikastaminen

Tässä käyttämäsi datan valmistelumenetelmä on tärkeintä. Voit nyt rikastaa (eli parantaa) dataasi lisäämällä puuttuvan osan löytövaiheen aikana saavuttamiesi nyt paremmin määriteltyjen tavoitteiden perusteella.

Datan muuntaminen tarkoittaa muodon tai arvosyötteiden muuttamista tietyn tuloksen saavuttamiseksi tai datan tekemistä ymmärrettävämmäksi laajemmalle yleisölle. Datan lisäämistä ja linkittämistä muuhun asiaan liittyvään tietoon syvempien oivallusten tarjoamiseksi kutsutaan datan rikastamiseksi.

Manuaalinen koulutusominaisuutemme auttaa sinua lisäämään syötteitä milloin haluat ja kouluttamaan Klassifier-bottia aina kun on tarpeen linkittää lisää informatiivista dataa luokitteluprosessiin.

5. Tallenna datasi

On aika tallentaa puhdas, hyödyllinen datasi. Ehdotamme tulevaisuudenkestävän pilvipohjaisen tallennusratkaisun valitsemista, jotta voit muokata datan valmistelun parametrejä tarpeen mukaan tulevia analyyseja varten.

Datan valmistelu voi olla hankalaa tietyistä datoista haluamiesi tulosten vuoksi, mutta oikeilla työkaluilla koko prosessi voidaan supistaa helpoksi tehtäväksi data-tutkijoille. Parhaiden työkalujen valitseminen on erittäin tärkeää datan valmistelussa, ja oikean luokittelijan valitseminen datasta parhaan hyödyn saamiseksi on myös ratkaisevan tärkeää. Siksi suosittelemme teettämään luokittelusi Klassifierilla, kun olet valmis datan valmistelun kanssa.

Rekisteröidy tänään Tai Varaa ilmainen demo Klassifierin kanssa oppiaksesi lisää.