Gegevensvoorbewerking is een cruciale stap in het dataminingproces, die dient als een basis voor effectieve analyse en besluitvorming. Het zorgt ervoor dat de onbewerkte gegevens die in verschillende applicaties worden gebruikt nauwkeurig, volledig en relevant zijn, waardoor de algehele kwaliteit van de inzichten uit de gegevens wordt verbeterd.
Wat is voorbewerking van gegevens?
Gegevensvoorbewerking omvat het transformeren van onbewerkte gegevens in een indeling dat schoon en bruikbaar is, met name voor dataminingtaken. Deze essentiële fase behandelt verschillende veel voorkomende uitdagingen die verband houden met gegevens uit de praktijk, zoals inconsistenties, onvolledigheid en onnauwkeurigheden. Door deze problemen aan te pakken, helpt het voorbewerking van gegevens de weg vrij te maken voor betrouwbaardere en zinvolle analyse.
Het belang van voorbewerking van gegevens
De rol van gegevensvoorbewerking kan niet worden overschat, omdat het de kwaliteit van het data -analyseproces aanzienlijk beïnvloedt. Gegevens van hoge kwaliteit zijn van het grootste belang voor het extraheren van kennis en het verwerven van inzichten. Door de gegevenskwaliteit te verbeteren, vergemakkelijkt voorbewerking een betere besluitvorming en verbetert hij de effectiviteit van dataminingtechnieken, wat uiteindelijk leidt tot waardevollere resultaten.
Belangrijkste technieken in data -voorbewerking
Om gegevens effectief te transformeren en schoon te maken, worden verschillende belangrijke technieken gebruikt. Deze technieken spelen een cruciale rol bij het verbeteren van de kwaliteit en de bruikbaarheid van de gegevens.
Gegevensintegratie
Gegevensintegratie is het proces van het combineren van gegevens uit verschillende bronnen in een enkele, uniforme weergave. Deze techniek behandelt de volgende aspecten:
- Schema -integratie: Bijpassende entiteiten uit verschillende databases kunnen een uitdaging zijn, omdat attribuutcorrespondentie moet worden geïdentificeerd (bijvoorbeeld klant -ID versus klantnummer).
- Metadata: Informatie verstrekken die helpt bij het oplossen van problemen met schema -integratie.
- Overwegingen van redundantie: Beheer van dubbele attributen die kunnen voortvloeien uit het samenvoegen van verschillende tabellen.
Gegevenstransformatie
Gegevenstransformatie verwijst naar het omzetten van onbewerkte gegevens in geschikte formaten voor analyse. Verschillende methoden worden vaak gebruikt:
- Normalisatie: Deze methode schaalt de kenmerken naar een gedefinieerd bereik, zoals -1.0 tot 1.0.
- Afvloeien: Technieken zoals binning en regressie worden toegepast om ruis uit de gegevens te verwijderen.
- Aggregatie: Samenvattende gegevens, zoals het omzetten van dagelijkse verkoopcijfers in jaarlijkse totalen voor verbeterde analyse.
- Generalisatie: Gegevens op lager niveau upgraden naar concepten op een hoger niveau, zoals het groeperen van steden naar landen.
Gegevensreiniging
Gegevensreiniging richt zich op het corrigeren van fouten, het beheren van ontbrekende waarden en het identificeren van uitbijters. Belangrijke uitdagingen tijdens deze fase zijn onder meer:
- Lawaaierige gegevens: Dit verwijst naar onnauwkeurigheden als gevolg van fouten van mens of systeem die de gegevensrepresentatie belemmeren.
- Gegevensreinigingsalgoritmen: Deze algoritmen zijn essentieel voor het verminderen van de impact van “vuile” gegevens op mijnbouwresultaten.
Gegevensreductie
Gegevensreductietechnieken verbeteren de efficiëntie van het analyseren van grote datasets door de gegevenssetgroottes te minimaliseren zonder de integriteit van gegevens in gevaar te brengen. Belangrijke methoden zijn onder meer:
- Aggregatie: Vergelijkbaar met die in de gegevenstransformatie, omvat het samenvattende gegevens voor duidelijkheid.
- Dimensie -reductie: Deze techniek omvat het verwijderen van zwak gecorreleerde of overbodige kenmerken, stroomlijningsanalyse.
- Gegevenscompressie: Technieken zoals wavelet -transformatie en principale componentanalyse worden gebruikt om datasetgroottes effectief te verminderen.
Aanvullende overwegingen bij het voorbewerking van gegevens
Testen en betrouwbaarheid zijn cruciale componenten van voorbewerking van gegevens. Het implementeren van continue integratie/continue implementatie (CI/CD) en monitoringpraktijken is essentieel voor het handhaven van de betrouwbaarheid van machine learning-systemen die afhankelijk zijn van hoogwaardige data voorbewerkingstechnieken. Door ervoor te zorgen dat gegevens gedurende zijn hele levenscyclus nauwkeurig en relevant blijven, kunnen organisaties de waarde die ze afleiden uit hun data -analyse -inspanningen maximaliseren.
