O que é preparação de dados?
A classificação, limpeza e estruturação de dados brutos para que possam ser utilizados de forma mais eficaz em business intelligence, análises e aplicações de aprendizado de máquina é conhecida como preparação de dados...
A classificação, limpeza e estruturação de dados brutos para que possam ser utilizados de forma mais eficaz em business intelligence, análises e aplicações de aprendizado de máquina é conhecida como preparação de dados.
Os dados vêm em uma variedade de formatos, mas para este tutorial vamos nos concentrar nos dois tipos de dados mais prevalentes: textuais e numéricos.
A preparação de dados textuais elimina erros gramaticais e específicos de contexto, permitindo que vastos arquivos de texto sejam tabulados e explorados em busca de insights relevantes.
A padronização de dados numéricos é uma prática frequente. Se você tivesse dados de clientes chegando e os percentuais estivessem sendo enviados tanto como percentagens (55 por cento, 80 por cento) quanto como decimais (.55, .80), uma preparação de dados inteligente, como um matemático habilidoso, seria capaz de reconhecer que esses números expressam a mesma coisa e os padronizaria em um único formato.
Como as frases e as palavras que as compõem mudam com a linguagem, o contexto e o formato, o texto tende a ser ruidoso (um e-mail vs. um registro de chat vs. uma avaliação online). Por isso, é benéfico 'limpar' nossos dados de texto eliminando termos repetidos e padronizando significados ao produzir nossos dados de texto.
Como a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina exige que os dados sejam estruturados de uma certa forma, os conjuntos de dados quase sempre precisarão de algum pré-processamento antes de poderem fornecer insights valiosos. Alguns conjuntos de dados contêm valores que estão ausentes, são inválidos ou de outra forma difíceis de serem processados por um algoritmo. O algoritmo não consegue usar dados que estão faltando. Se os dados estiverem incorretos, o algoritmo fornecerá resultados menos precisos ou até falsos. Alguns conjuntos de dados são razoavelmente limpos, mas precisam de transformação (por exemplo, agregados ou rotacionados), enquanto outros simplesmente carecem de contexto de negócios significativo (por exemplo, valores de ID mal definidos), o que requer enriquecimento de recursos. Dados limpos e bem organizados são produzidos por meio de uma boa preparação de dados, o que leva a saídas de modelos mais práticas e precisas.
Etapas da preparação de dados
Há cinco etapas que devem ser consideradas ao preparar dados.
1. Coletar os dados
Encontrar os dados corretos é o primeiro passo no processo de preparação de dados. Isso pode ser extraído de um catálogo de dados existente ou adicionado ao longo do processo.
2. Avaliação e descoberta dos dados
Você só pode aprimorar suas técnicas de preparação de dados se souber com o que está trabalhando. Os gastos com ferramentas de descoberta de dados cresceram mais rápido do que os investimentos em soluções de TI padrão, indicando que se tornaram uma prioridade de gastos principal. Descobrir seus dados simplesmente significa conhecê-los melhor. 'O que posso obter e aprender com meus dados?' e 'como estou coletando?' são exemplos de perguntas relevantes. Garantir que você está usando o método correto de coleta de dados é fundamental para uma análise de dados bem-sucedida.
3. Limpeza e validação dos seus dados
Este é o passo mais importante da preparação de dados. Os dados que você deseja usar devem ser diretos e livres de erros para que o Klassifier forneça os melhores resultados possíveis e resolva suas consultas com uma taxa de sucesso melhor.
Isso implica padronizar os dados, o que envolve garantir que o formato seja compreensível, eliminar informações desnecessárias/supérfluas e preencher quaisquer lacunas. É aqui que o software de preparação de dados é útil, pois pode descobrir ineficiências e corrigir formatação incorreta.
4. Enriquecimento de dados
É aqui que o método que você usa para preparar seus dados conta mais. Agora você pode enriquecer (ou seja, aprimorar) seus dados adicionando o que está faltando, com base nos objetivos agora melhor definidos aos quais chegou na fase de descoberta.
Transformar dados é alterar o formato ou as entradas de valor para alcançar um determinado resultado ou tornar os dados mais compreensíveis para um público mais amplo. Adicionar e vincular dados com outras informações relacionadas para oferecer insights mais profundos é chamado de enriquecimento de dados.
Nosso recurso de treinamento manual ajuda você a adicionar entradas quando quiser e treinar o bot do Klassifier sempre que houver necessidade de vincular dados mais informativos ao processo de classificação.
5. Armazene seus dados
É hora de guardar seus dados limpos e úteis. Propomos selecionar uma solução de armazenamento em nuvem que seja à prova do futuro para que você possa ajustar seus parâmetros de preparação de dados conforme necessário para análises futuras.
A preparação de dados pode ser trabalhosa para os resultados que você deseja obter dos dados específicos, mas com as ferramentas certas, todo o processo pode ser reduzido a uma tarefa simples para os cientistas de dados. Escolher as melhores ferramentas é muito importante para a preparação de dados, e escolher o classificador certo para aproveitar ao máximo os dados também é crucial. Por isso recomendamos que você faça sua classificação pelo Klassifier quando terminar de preparar os dados.
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