डेटा तैयारी क्या है?

कच्चे डेटा को इस प्रकार क्रमबद्ध, साफ और संरचित करना जिससे इसे बिज़नेस इंटेलिजेंस, एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सके, डेटा तैयारी कहलाता है।

डेटा कई प्रकार के प्रारूपों में आता है, लेकिन इस ट्यूटोरियल के लिए हम दो सबसे प्रचलित प्रकारों पर ध्यान केंद्रित करेंगे: पाठ्य और संख्यात्मक।

पाठ्य डेटा की तैयारी व्याकरणिक और संदर्भ-विशिष्ट पाठ त्रुटियों को समाप्त करती है, जिससे विशाल पाठ संग्रहालयों को सारणीबद्ध किया जा सके और प्रासंगिक जानकारियाँ निकाली जा सकें।

संख्यात्मक डेटा का मानकीकरण एक सामान्य अभ्यास है। यदि ग्राहक डेटा में प्रतिशत दोनों रूपों में आ रहे हों — प्रतिशत के रूप में (55 प्रतिशत, 80 प्रतिशत) और दशमलव संख्याओं के रूप में (.55, .80) — तो स्मार्ट डेटा तैयारी, एक कुशल गणितज्ञ की तरह, यह समझ लेती है कि ये संख्याएँ एक ही बात व्यक्त कर रही हैं और उन्हें एक प्रारूप में मानकीकृत कर देती है।

चूँकि वाक्य और उनमें उपयोग होने वाले शब्द भाषा, संदर्भ और प्रारूप के साथ बदलते रहते हैं, इसलिए पाठ में शोर होने की प्रवृत्ति होती है (एक ईमेल बनाम एक चैट लॉग बनाम एक ऑनलाइन समीक्षा)। इसलिए हमारे पाठ्य डेटा को उत्पन्न करते समय दोहराए जाने वाले शब्दों को हटाकर और अर्थ को मानकीकृत करके इसे 'साफ' करना फायदेमंद है।

चूँकि अधिकांश मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को डेटा को एक निश्चित तरीके से संरचित करने की आवश्यकता होती है, डेटासेट को मूल्यवान जानकारी प्रदान करने से पहले लगभग हमेशा कुछ प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता होगी। कुछ डेटासेट में ऐसे मान होते हैं जो या तो गायब हैं, अमान्य हैं, या किसी एल्गोरिदम के लिए संसाधित करने में कठिन हैं। एल्गोरिदम उस डेटा का उपयोग नहीं कर सकता जो गायब है। यदि डेटा गलत है, तो एल्गोरिदम कम सटीक या यहाँ तक कि गलत परिणाम देगा। कुछ डेटासेट उचित रूप से साफ होते हैं लेकिन उन्हें आकार देने की आवश्यकता होती है (जैसे एकत्रित या घुमाए गए), जबकि अन्य में बस सार्थक व्यावसायिक संदर्भ नहीं होता (जैसे खराब परिभाषित ID मान), जिससे फीचर संवर्धन की आवश्यकता होती है। अच्छी डेटा तैयारी के माध्यम से साफ और अच्छी तरह से क्यूरेट किया गया डेटा तैयार होता है, जिससे अधिक व्यावहारिक और सटीक मॉडल आउटपुट मिलते हैं।

डेटा तैयारी के चरण

डेटा तैयार करते समय पाँच चरणों पर विचार किया जाना चाहिए।

1. डेटा एकत्र करें

सही डेटा खोजना डेटा तैयारी प्रक्रिया का पहला चरण है। इसे मौजूदा डेटा कैटलॉग से लिया जा सकता है या तुरंत जोड़ा जा सकता है।

2. डेटा का मूल्यांकन और खोज

आप अपनी डेटा तैयारी तकनीकों को तभी बेहतर बना सकते हैं जब आप जानते हों कि आप किसके साथ काम कर रहे हैं। डेटा डिस्कवरी टूल पर खर्च मानक आईटी समाधानों में निवेश की तुलना में तेज़ी से बढ़ा है, जो दर्शाता है कि यह एक शीर्ष खर्च प्राथमिकता बन गई है। अपने डेटा को खोजने का सीधा सा मतलब है उसे बेहतर तरीके से जानना। 'मैं अपने डेटा से क्या प्राप्त कर सकता हूँ और क्या सीख सकता हूँ?' और 'मैं इसे कैसे एकत्र कर रहा हूँ?' प्रासंगिक प्रश्नों के उदाहरण हैं। यह सुनिश्चित करना कि आप सही डेटा संग्रह विधि का उपयोग कर रहे हैं, सफल डेटा विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण है।

3. अपने डेटा को साफ करना और सत्यापित करना

यह डेटा तैयारी का सबसे महत्वपूर्ण चरण है। आप जो डेटा उपयोग करना चाहते हैं वह सीधा और त्रुटि-रहित होना चाहिए ताकि Klassifier आपको सर्वोत्तम संभव परिणाम दे और आपकी क्वेरी को बेहतर सफलता दर के साथ हल करे।

इसमें डेटा का मानकीकरण शामिल है, जिसमें यह सुनिश्चित करना शामिल है कि प्रारूप समझ में आता हो, अतिरिक्त/अनावश्यक जानकारी को हटाना और किसी भी अंतराल को भरना। यहीं पर डेटा तैयारी सॉफ्टवेयर काम आता है, क्योंकि यह अक्षमताओं का पता लगा सकता है और गलत प्रारूपण को ठीक कर सकता है।

4. डेटा संवर्धन

यहाँ वह विधि सबसे अधिक मायने रखती है जिसका उपयोग आप अपना डेटा तैयार करने के लिए करते हैं। अब आप खोज चरण में पहुँचे अब बेहतर परिभाषित उद्देश्यों के आधार पर जो कुछ भी गायब है उसे जोड़कर अपने डेटा को समृद्ध (यानी बेहतर बना) सकते हैं।

डेटा को रूपांतरित करना एक निश्चित परिणाम प्राप्त करने के लिए या डेटा को व्यापक दर्शकों के लिए अधिक समझने योग्य बनाने के लिए प्रारूप या मूल्य इनपुट को बदलना है। गहरी जानकारी प्रदान करने के लिए डेटा को अन्य संबंधित जानकारी के साथ जोड़ना और लिंक करना डेटा संवर्धन कहलाता है।

हमारी मैनुअल ट्रेनिंग सुविधा आपको जब चाहें इनपुट जोड़ने और Klassifier बॉट को प्रशिक्षित करने में मदद करती है जब भी वर्गीकरण प्रक्रिया से अधिक जानकारीपूर्ण डेटा को जोड़ने की आवश्यकता हो।

5. अपना डेटा संग्रहीत करें

अब आपके साफ, उपयोगी डेटा को संग्रहीत करने का समय आ गया है। हम एक क्लाउड-आधारित संग्रहण समाधान चुनने का प्रस्ताव करते हैं जो भविष्य-प्रमाण हो ताकि आप भविष्य के विश्लेषण के लिए आवश्यकतानुसार अपने डेटा तैयारी मापदंडों को बदल सकें।

विशिष्ट डेटा से वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा तैयारी कठिन हो सकती है, लेकिन सही उपकरणों के साथ, पूरी प्रक्रिया को डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक आसान काम में कम किया जा सकता है। डेटा तैयारी के लिए सर्वोत्तम उपकरण चुनना बहुत महत्वपूर्ण है, और डेटा से अधिकतम लाभ उठाने के लिए सही क्लासिफायर चुनना भी महत्वपूर्ण है। इसलिए हम आपको सलाह देते हैं कि डेटा तैयार करने के बाद अपना वर्गीकरण Klassifier द्वारा कराएं।

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