Hva er dataforberedelse?

Sortering, rensing og strukturering av rådata slik at de kan brukes mer effektivt i forretningsintelligens, analyse og maskinlæringsapplikasjoner er kjent som dataforberedelse.

Data finnes i en rekke formater, men for dette kurset vil vi konsentrere oss om de to mest utbredte datatypene: tekstdata og numeriske data.

Forberedelse av tekstdata eliminerer grammatiske og kontekstspesifikke tekstfeil, og gjør det mulig å tabulere og gjennomsøke store tekstarkiver for relevante innsikter.

Standardisering av numeriske data er en vanlig praksis. Hvis kundedata kom inn og prosentene ble sendt inn som både procentandeler (55 prosent, 80 prosent) og desimalbeløp (.55, .80), ville smart dataforberedelse, som en smart matematiker, være i stand til å se at disse tallene uttrykker det samme og standardisere dem til ett format.

Ettersom setninger og ordene som utgjør dem endres med språk, kontekst og format, har tekst en tendens til å være støyete (en e-post vs. en chat-logg vs. en nettanmeldelse). Det er derfor gunstig å 'renske' tekstdataene våre ved å eliminere gjentatte termer og standardisere betydning mens vi produserer tekstdataene våre.

Siden de fleste maskinlæringsalgoritmer krever at data er strukturert på en bestemt måte, vil datasett nesten alltid kreve en viss forbehandling før de kan gi verdifulle innsikter. Noen datasett inneholder verdier som enten mangler, er ugyldige eller på annen måte vanskelige for en algoritme å håndtere. Algoritmen kan ikke bruke data som mangler. Hvis dataene er feil, vil algoritmen gi mindre nøyaktige eller til og med false resultater. Noen datasett er rimelig rene men krever forming (f.eks. aggregert eller rotert), mens andre rett og slett mangler meningsfull forretningskontekst (f.eks. dårlig definerte ID-verdier), noe som nødvendiggjør funksjonsberikelse. Rene og godt kuraterte data produseres gjennom god dataforberedelse, noe som fører til mer praktiske og nøyaktige modellutdata.

Trinn for dataforberedelse

Det er fem trinn som bør tas i betraktning ved forberedelse av data.

1. Samle data

Å finne de riktige dataene er det første trinnet i dataforberedelsesprosessen. Dette kan hentes fra en eksisterende datakatalog eller legges til underveis.

2. Vurdere og oppdage data

Du kan bare forbedre dataforberedelsesteknikker hvis du vet hva du jobber med. Utgifter til dataoppdagelsesverktøy har økt raskere enn investeringer i standard IT-løsninger, noe som indikerer at det har blitt en topp utgiftsprioritet. Å oppdage dataene dine betyr ganske enkelt å bli bedre kjent med dem. 'Hva kan jeg få og lære av dataene mine?' og 'hvordan samler jeg dem inn?' er eksempler på relevante spørsmål. Å sørge for at du bruker riktig datainnsamlingsmetode er avgjørende for en vellykket dataanalyse.

3. Rensing og validering av dataene dine

Dette er det viktigste trinnet i dataforberedelse. Dataene du ønsker å bruke bør være direkte og feilfrie slik at Klassifier gir deg de best mulige resultatene og løser forespørslene dine med en bedre suksessrate.

Dette innebærer standardisering av dataene, noe som innebærer å sikre at formatet er forståelig, fjerne overflødige/unødvendige opplysninger og fylle eventuelle hull. Det er her dataforberedelsesprogramvare er nyttig, da den kan oppdage ineffektivitet og rette opp feil formatering.

4. Databerikelse

Det er her metoden du bruker for å forberede dataene dine teller mest. Du kan nå berike (det vil si forbedre) dataene dine ved å legge til det du mangler, basert på de nå bedre definerte målene du kom fram til i oppdagelsesfasen.

Transformering av data er å endre format- eller verdiinnganger for å oppnå et bestemt resultat eller gjøre dataene mer forståelige for et bredere publikum. Å legge til og koble data med annen relatert informasjon for å tilby dypere innsikter kalles databerikelse.

Vår manuelle treningsfunksjon hjelper deg med å legge til innganger når du vil og trene Klassifier-boten når det er behov for å koble mer informative data til klassifiseringsprosessen.

5. Lagre dataene dine

Det er på tide å lagre dine rene, nyttige data. Vi foreslår å velge en skybasert lagringsløsning som er fremtidssikker slik at du kan endre dataforberedelsesparameterne dine etter behov for fremtidige analyser.

Dataforberedelse kan være en utfordring for resultatene du ønsker å få fra de spesifikke dataene, men med de riktige verktøyene kan hele prosessen reduseres til en enkel oppgave for dataforskere. Å velge de beste verktøyene er svært viktig for dataforberedelse, og å velge den riktige klassifikatoren for å få det beste ut av dataene er også avgjørende. Vi anbefaler deg derfor å få klassifiseringen din utført av Klassifier når du er ferdig med å forberede data.

Registrer deg i dag Eller Bestill en gratis demo Med Klassifier for å lære mer.