Что такое подготовка данных?

Сортировка, очистка и структурирование необработанных данных для их более эффективного использования в бизнес-аналитике, аналитических и машинообучающихся приложениях называется подготовкой данных.

Данные представлены в различных форматах, но в рамках этого руководства мы сосредоточимся на двух наиболее распространённых типах: текстовых и числовых данных.

Подготовка текстовых данных устраняет грамматические и контекстуальные ошибки, что позволяет табулировать обширные текстовые архивы и извлекать из них полезные сведения.

Стандартизация числовых данных — распространённая практика. Если данные о клиентах поступали в двух форматах: в виде процентов (55 процентов, 80 процентов) и в виде десятичных чисел (.55, .80), то умная подготовка данных, подобно опытному математику, распознала бы, что эти числа выражают одно и то же, и привела бы их к единому формату.

Поскольку предложения и составляющие их слова меняются в зависимости от языка, контекста и формата, в тексте нередко содержится «шум» (электронное письмо vs. журнал чата vs. онлайн-отзыв). Поэтому при создании текстовых данных полезно «очищать» их — удалять повторяющиеся термины и стандартизировать значения.

Поскольку большинство алгоритмов машинного обучения требуют определённой структуры данных, наборы данных почти всегда нуждаются в предварительной обработке, прежде чем смогут предоставить ценную информацию. Некоторые наборы данных содержат значения, которые отсутствуют, некорректны или иным образом трудно поддаются обработке алгоритмом. Алгоритм не может использовать отсутствующие данные. Если данные некорректны, алгоритм выдаст менее точные или даже ложные результаты. Одни наборы данных относительно чисты, но требуют преобразования (например, агрегирования или поворота), другим просто не хватает значимого бизнес-контекста (например, плохо определённых значений идентификаторов), что делает необходимым обогащение признаков. Хорошая подготовка данных обеспечивает чистые и хорошо упорядоченные данные, что приводит к более практичным и точным результатам модели.

Этапы подготовки данных

При подготовке данных необходимо учитывать пять шагов.

1. Сбор данных

Найти правильные данные — первый шаг в процессе подготовки данных. Их можно получить из существующего каталога данных или добавить по мере необходимости.

2. Оценка и изучение данных

Улучшать методы подготовки данных можно только зная, с чем вы работаете. Расходы на инструменты обнаружения данных растут быстрее, чем инвестиции в стандартные ИТ-решения, что свидетельствует о том, что это стало приоритетом. Изучение данных просто означает более глубокое знакомство с ними. Примеры актуальных вопросов: «Что я могу получить и чему научиться из своих данных?» и «как именно я их собираю?». Использование правильного метода сбора данных имеет решающее значение для успешного анализа.

3. Очистка и проверка данных

Это наиболее важный этап подготовки данных. Используемые данные должны быть точными и свободными от ошибок, чтобы Klassifier давал наилучшие результаты и решал ваши запросы с более высоким показателем успеха.

Это предполагает стандартизацию данных: обеспечение понятного формата, удаление лишней/ненужной информации и заполнение пробелов. Здесь на помощь приходит программное обеспечение для подготовки данных, способное выявлять неэффективность и исправлять неправильное форматирование.

4. Обогащение данных

Именно здесь наиболее важна используемая методология подготовки данных. Теперь вы можете обогатить (то есть улучшить) свои данные, добавив недостающее, опираясь на более чётко сформулированные цели, выявленные на этапе изучения.

Трансформация данных — изменение формата или входных значений для достижения определённого результата или для того, чтобы сделать данные более понятными широкой аудитории. Добавление данных и их связывание с другой сопутствующей информацией для получения более глубоких выводов называется обогащением данных.

Функция ручного обучения помогает добавлять входные данные в любой момент и обучать бот Klassifier всякий раз, когда требуется связать более информативные данные с процессом классификации.

5. Хранение данных

Настало время сохранить чистые и полезные данные. Мы рекомендуем выбрать перспективное облачное решение для хранения данных, чтобы при необходимости менять параметры подготовки данных для будущих анализов.

Подготовка данных может быть трудоёмкой при получении нужных результатов из конкретных данных, но при наличии правильных инструментов весь процесс может быть сведён к несложной задаче для специалистов по данным. Выбор лучших инструментов очень важен для подготовки данных, а выбор правильного классификатора для максимального использования данных также имеет ключевое значение. Поэтому мы рекомендуем выполнять классификацию с помощью Klassifier после завершения подготовки данных.

Зарегистрируйтесь сегодня Или Запишитесь на бесплатную демонстрацию С Klassifier, чтобы узнать больше.