Що таке підготовка даних?
Сортування, очищення та структурування необроблених даних таким чином, щоб їх можна було ефективніше використовувати в бізнес-аналітиці, аналізі та застосунках машинного навчання, відоме як підготовка даних...
Сортування, очищення та структурування необроблених даних таким чином, щоб їх можна було ефективніше використовувати в бізнес-аналітиці, аналізі та застосунках машинного навчання, відоме як підготовка даних.
Дані надходять у різних форматах, але для цього посібника ми зосередимося на двох найпоширеніших типах: текстових і числових даних.
Підготовка текстових даних усуває граматичні та контекстно-специфічні текстові помилки, що дозволяє табулювати і досліджувати великі текстові архіви для отримання відповідних висновків.
Стандартизація числових даних є поширеною практикою. Якби дані клієнтів надходили у двох форматах: у вигляді відсотків (55 відсотків, 80 відсотків) та десяткових чисел (.55, .80), то розумна підготовка даних, як досвідчений математик, розпізнала б, що ці числа виражають одне й те саме, та стандартизувала їх до одного формату.
Оскільки речення та слова, з яких вони складаються, змінюються залежно від мови, контексту та формату, текст схильний до «шуму» (електронний лист vs. журнал чату vs. онлайн-відгук). Тому при створенні текстових даних корисно їх «очищати» — видаляти повторювані терміни та стандартизувати значення.
Оскільки більшість алгоритмів машинного навчання вимагають певної структури даних, набори даних майже завжди потребують певної попередньої обробки, перш ніж зможуть надати цінні висновки. Деякі набори даних містять відсутні, недійсні або інші значення, які важко обробити алгоритму. Алгоритм не може використовувати відсутні дані. Якщо дані неправильні, алгоритм видасть менш точні або навіть хибні результати. Деякі набори даних є достатньо чистими, але потребують преобразування (наприклад, агрегування або ротації), тоді як іншим бракує значимого бізнес-контексту (наприклад, погано визначених значень ідентифікаторів), що вимагає збагачення ознак. Хороша підготовка даних забезпечує чисті та добре організовані дані, що призводить до більш практичних і точних результатів моделі.
Кроки підготовки даних
Є п'ять кроків, які слід враховувати при підготовці даних.
1. Збір даних
Пошук правильних даних — перший крок у процесі підготовки даних. Їх можна отримати з наявного каталогу даних або додавати по мірі необхідності.
2. Оцінка та виявлення даних
Ви можете вдосконалювати методи підготовки даних лише тоді, коли знаєте, з чим працюєте. Витрати на інструменти виявлення даних зростали швидше, ніж інвестиції в стандартні ІТ-рішення, що свідчить про те, що це стало пріоритетом витрат. Виявлення даних просто означає краще ознайомлення з ними. «Що я можу отримати та дізнатися зі своїх даних?» і «як я їх збираю?» — це приклади відповідних запитань. Переконатися, що ви використовуєте правильний метод збору даних, є вирішальним для успішного аналізу даних.
3. Очищення та перевірка ваших даних
Це найважливіший крок підготовки даних. Дані, які ви хочете використовувати, мають бути точними та без помилок, щоб Klassifier надавав вам найкращі можливі результати і вирішував ваші запити з вищим рівнем успіху.
Це передбачає стандартизацію даних: забезпечення зрозумілості формату, видалення зайвої/непотрібної інформації та заповнення прогалин. Тут допомагає програмне забезпечення для підготовки даних, яке може виявляти неефективність і виправляти неправильне форматування.
4. Збагачення даних
Саме тут метод підготовки даних має найбільше значення. Тепер ви можете збагатити (тобто покращити) свої дані, додавши те, чого не вистачає, на основі чіткіше визначених цілей, визначених на етапі виявлення.
Трансформація даних — це зміна формату або вхідних значень для досягнення певного результату або зробити дані більш зрозумілими для ширшої аудиторії. Додавання та зв'язування даних з іншою пов'язаною інформацією для надання глибших висновків називається збагаченням даних.
Функція ручного навчання допомагає додавати введення коли завгодно та навчати бота Klassifier щоразу, коли потрібно зв'язати більше інформативних даних з процесом класифікації.
5. Зберігайте свої дані
Настав час зберегти ваші чисті, корисні дані. Ми пропонуємо вибрати хмарне рішення для зберігання, яке є перспективним, щоб ви могли за необхідності змінювати параметри підготовки даних для майбутніх аналізів.
Підготовка даних може бути клопіткою для отримання бажаних результатів з конкретних даних, але за наявності правильних інструментів весь процес можна звести до простого завдання для науковців з даних. Вибір найкращих інструментів дуже важливий для підготовки даних, а вибір правильного класифікатора для максимального використання даних також є важливим. Тому ми рекомендуємо виконувати класифікацію за допомогою Klassifier після завершення підготовки даних.
Зареєструйтесь сьогодні Або Забронюйте безкоштовну демонстрацію З Klassifier, щоб дізнатися більше.
