M

MLOG

Български

Изчерпателно ръководство за техниките за предварителна обработка на данни, обхващащо почистване, трансформация и най-добри практики за подготовка на глобални набори от данни за анализ и машинно обучение.

Предварителна обработка на данни: Почистване и трансформация за глобални набори от данни

В днешния свят, управляван от данни, организациите по целия свят използват огромни количества данни, за да получат прозрения, да вземат информирани решения и да изграждат интелигентни системи. Суровите данни обаче рядко са перфектни. Те често страдат от несъответствия, грешки, липсващи стойности и излишъци. Тук се намесва предварителната обработка на данни. Предварителната обработка на данни е критична стъпка в процеса на извличане на данни и машинно обучение, включваща почистване, трансформиране и подготовка на сурови данни в използваем формат. Този процес гарантира, че данните са точни, последователни и подходящи за анализ, което води до по-надеждни и смислени резултати.

Защо е важна предварителната обработка на данни?

Качеството на данните пряко влияе върху производителността на всеки анализ на данни или модел на машинно обучение. „Мръсните“ или лошо подготвени данни могат да доведат до неточни резултати, пристрастни модели и погрешни прозрения. Обмислете тези ключови причини, поради които предварителната обработка на данни е от съществено значение:

Ключови етапи на предварителната обработка на данни

Предварителната обработка на данни обикновено включва няколко етапа, всеки от които се занимава със специфични проблеми с качеството на данните и подготвя данните за анализ. Тези етапи често се припокриват и може да се наложи да се изпълняват итеративно.

1. Почистване на данни

Почистването на данни е процес на идентифициране и коригиране на грешки, несъответствия и неточности в данните. Това може да включва различни техники, включително:

Пример: Представете си глобална база данни с клиенти с непоследователни формати на телефонни номера (напр. +1-555-123-4567, 555-123-4567, 0015551234567). Почистването би включвало стандартизиране на тези формати до последователен формат, като E.164, който е международен стандарт за телефонни номера.

2. Трансформация на данни

Трансформацията на данни включва преобразуване на данни от един формат или структура в друг, за да станат по-подходящи за анализ. Често срещаните техники за трансформация на данни включват:

Пример: В глобален набор от данни за електронна търговия, сумите на транзакциите може да са в различни валути. Трансформацията би включвала преобразуване на всички суми на транзакциите в обща валута (напр. USD) с помощта на текущите обменни курсове. Друг пример може да бъде стандартизирането на форматите на дати, които варират значително в зависимост от локацията (ММ/ДД/ГГГГ, ДД/ММ/ГГГГ, ГГГГ-ММ-ДД), в унифициран формат ISO 8601 (ГГГГ-ММ-ДД).

3. Намаляване на данните

Намаляването на данните включва намаляване на размера и сложността на данните без да се жертва важна информация. Това може да подобри ефективността на анализа и обучението на модела. Често срещаните техники за намаляване на данните включват:

Пример: Глобална маркетингова кампания може да събира данни за стотици атрибути на клиенти. Изборът на признаци би включвал идентифициране на най-релевантните атрибути за прогнозиране на отговора на кампанията, като демографски данни, история на покупките и активност на уебсайта.

4. Интеграция на данни

Интеграцията на данни включва комбиниране на данни от множество източници в унифициран набор от данни. Това често е необходимо, когато данните се съхраняват в различни формати, бази данни или системи. Често срещаните техники за интеграция на данни включват:

Пример: Мултинационална корпорация може да има клиентски данни, съхранявани в различни бази данни за всеки регион. Интеграцията на данни би включвала комбиниране на тези бази данни в единен изглед на клиента, осигурявайки последователност в идентификацията на клиентите и форматите на данните.

Практически примери и фрагменти от код (Python)

Ето няколко практически примера за техники за предварителна обработка на данни с помощта на Python и библиотеката Pandas:

Обработка на липсващи стойности

import pandas as pd
import numpy as np

# Създаване на примерен DataFrame с липсващи стойности
data = {
 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
 'Age': [25, 30, None, 35, 28],
 'Salary': [50000, None, 60000, 70000, 55000],
 'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', None, 'Australia']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Заместване на липсващите стойности за 'Age' със средната
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# Заместване на липсващите стойности за 'Salary' с медианата
df['Salary'].fillna(df['Salary'].median(), inplace=True)

# Заместване на липсващите стойности за 'Country' с модата
df['Country'].fillna(df['Country'].mode()[0], inplace=True)

print(df)

Откриване и премахване на отклонения

import pandas as pd
import numpy as np

# Създаване на примерен DataFrame с отклонения
data = {
 'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Изчисляване на Z-резултата за всяка стойност
df['Z-Score'] = np.abs((df['Value'] - df['Value'].mean()) / df['Value'].std())

# Идентифициране на отклонения на базата на праг за Z-резултат (напр. 3)
outliers = df[df['Z-Score'] > 3]

# Премахване на отклоненията от DataFrame
df_cleaned = df[df['Z-Score'] <= 3]

print("Оригинален DataFrame:\n", df)
print("Отклонения:\n", outliers)
print("Почистен DataFrame:\n", df_cleaned)

Нормализация на данни

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Създаване на примерен DataFrame
data = {
 'Feature1': [10, 20, 30, 40, 50],
 'Feature2': [100, 200, 300, 400, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Инициализиране на MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()

# Обучение и трансформация на данните
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

Стандартизация на данни

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Създаване на примерен DataFrame
data = {
 'Feature1': [10, 20, 30, 40, 50],
 'Feature2': [100, 200, 300, 400, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Инициализиране на StandardScaler
scaler = StandardScaler()

# Обучение и трансформация на данните
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

One-Hot кодиране

import pandas as pd

# Създаване на примерен DataFrame с категориална променлива
data = {
 'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Извършване на one-hot кодиране
df = pd.get_dummies(df, columns=['Color'])

print(df)

Най-добри практики за предварителна обработка на данни

За да осигурите ефективна предварителна обработка на данни, обмислете тези най-добри практики:

Инструменти и технологии за предварителна обработка на данни

Налични са няколко инструмента и технологии за предварителна обработка на данни, включително:

Предизвикателства при предварителната обработка на данни за глобални набори от данни

Предварителната обработка на данни от разнообразни глобални източници представлява уникални предизвикателства:

Справяне с глобалните предизвикателства пред данните

За да преодолеете тези предизвикателства, обмислете следните подходи:

Заключение

Предварителната обработка на данни е основна стъпка в процеса на анализ на данни и машинно обучение. Чрез ефективно почистване, трансформиране и подготовка на данни, организациите могат да отключат ценни прозрения, да изградят по-точни модели и да вземат по-добри решения. Когато работите с глобални набори от данни, е от решаващо значение да се вземат предвид уникалните предизвикателства и най-добрите практики, свързани с разнообразни източници на данни и разпоредби за поверителност. Като възприемат тези принципи, организациите могат да използват силата на данните, за да стимулират иновациите и да постигнат успех в глобален мащаб.

Допълнителни материали за учене

Предварителна обработка на данни: Почистване и трансформация за глобални набори от данни | MLOG