Vad är dataförberedelse?

Sortering, rensning och strukturering av rådata så att de kan användas mer effektivt i business intelligence, analys och maskininlärningsapplikationer kallas dataförberedelse.

Data finns i en mängd olika format, men för det här handledningen koncentrerar vi oss på de två vanligaste datatyperna: textdata och numeriska data.

Förberedelse av textdata eliminerar grammatiska och kontextspecifika textfel, vilket gör det möjligt att tabulera och söka igenom stora textarkiv för relevanta insikter.

Standardisering av numeriska data är en vanlig praxis. Om kunddata kom in och procenten skickades in som både procenttal (55 procent, 80 procent) och decimalbelopp (.55, .80), skulle smart dataförberedelse, liksom en skicklig matematiker, kunna avgöra att dessa siffror uttrycker samma sak och standardisera dem till ett format.

Eftersom meningar och de ord som utgör dem förändras med språk, kontext och format tenderar text att vara brusig (ett e-postmeddelande kontra en chattlogg kontra en onlinerecension). Därför är det fördelaktigt att 'rensa' vår textdata genom att eliminera upprepade termer och standardisera betydelse när vi producerar vår textdata.

Eftersom de flesta maskininlärningsalgoritmer kräver att data är strukturerade på ett visst sätt, kommer datamängder nästan alltid att kräva viss förbehandling innan de kan ge värdefulla insikter. Vissa datamängder innehåller värden som antingen saknas, är ogiltiga eller på annat sätt är svåra för en algoritm att hantera. Algoritmen kan inte använda data som saknas. Om data är felaktiga kommer algoritmen att ge mindre exakta eller till och med falska resultat. Vissa datamängder är rimligt rena men kräver formgivning (t.ex. aggregerade eller roterade), medan andra helt enkelt saknar meningsfull affärskontext (t.ex. dåligt definierade ID-värden), vilket kräver funktionsberikning. Rena och välkurerade data produceras genom god dataförberedelse, vilket leder till mer praktiska och exakta modellutdata.

Steg för dataförberedelse

Det finns fem steg som bör beaktas vid förberedelse av data.

1. Samla in data

Att hitta rätt data är det första steget i dataförberedelsesprocessen. Detta kan hämtas från en befintlig datakatalog eller läggas till allteftersom.

2. Bedömning och upptäckt av data

Du kan bara förbättra dina dataförberedelsetekniker om du vet vad du arbetar med. Utgifterna för dataupptäcktsverktyg har ökat snabbare än investeringarna i standard IT-lösningar, vilket indikerar att det har blivit en topprioritet för utgifter. Att upptäcka dina data innebär helt enkelt att lära känna dem bättre. 'Vad kan jag få ut av och lära mig från mina data?' och 'hur samlar jag in dem?' är exempel på relevanta frågor. Att se till att du använder rätt datainsamlingsmetod är avgörande för en framgångsrik dataanalys.

3. Rensning och validering av dina data

Detta är det viktigaste steget för dataförberedelse. Den data du vill använda bör vara direkt och felfri så att Klassifier ger dig bästa möjliga resultat och löser dina frågor med en bättre framgångsfrekvens.

Det innebär att standardisera data, vilket innebär att säkerställa att formatet är begripligt, eliminera onödig/irrelevant information och fylla eventuella luckor. Det är här dataförberedelseprogramvara är till hjälp, eftersom den kan upptäcka ineffektivitet och åtgärda felaktig formatering.

4. Databerikning

Det är här metoden du använder för att förbereda dina data har störst betydelse. Du kan nu berika (det vill säga förbättra) dina data genom att lägga till det du saknar, baserat på de nu bättre definierade målen du nådde fram till under identifieringsfasen.

Att transformera data innebär att ändra format- eller värdeindata för att uppnå ett visst resultat eller göra data mer begripliga för en större publik. Att lägga till och länka data med annan relaterad information för att erbjuda djupare insikter kallas databerikning.

Vår manuella träningsfunktion hjälper dig att lägga till indata när du vill och träna Klassifier-boten när det finns behov av att koppla mer informativa data till klassificeringsprocessen.

5. Lagra dina data

Det är dags att lagra dina rena, användbara data. Vi föreslår att du väljer en molnbaserad lagringslösning som är framtidssäkrad så att du kan justera dina dataförberedelseparametrar efter behov för framtida analyser.

Dataförberedelse kan vara besvärlig för de resultat du vill få från specifika data, men med rätt verktyg kan hela processen reduceras till ett enkelt uppdrag för dataforskarna. Att välja de bästa verktygen är mycket viktigt för dataförberedelse, och att välja rätt klassificerare för att maximera utbytet av data är också avgörande. Därför rekommenderar vi dig att låta Klassifier utföra din klassificering när du är klar med att förbereda data.

Registrera dig idag Eller Boka en gratis demo Med Klassifier för att lära dig mer.