M

MLOG

Eesti

Põhjalik juhend andmete eeltöötluse tehnikatest, mis käsitleb andmete puhastamist, teisendamist ja parimaid tavasid globaalsete andmekogumite ettevalmistamiseks analüüsiks ja masinõppeks.

Andmete eeltöötlus: globaalsete andmekogumite puhastamine ja teisendamine

Tänapäeva andmepõhises maailmas kasutavad organisatsioonid üle maailma tohutul hulgal andmeid, et saada teadmisi, teha teadlikke otsuseid ja luua intelligentseid süsteeme. Toorandmed on aga harva täiuslikud. Sageli esineb neis ebakõlasid, vigu, puuduvaid väärtusi ja liiasust. Siin tulebki mängu andmete eeltöötlus. Andmete eeltöötlus on andmekaeve ja masinõppe protsessis kriitiline samm, mis hõlmab toorandmete puhastamist, teisendamist ja ettevalmistamist kasutatavasse vormingusse. See protsess tagab, et andmed on täpsed, järjepidevad ja analüüsiks sobivad, mis viib usaldusväärsemate ja tähendusrikkamate tulemusteni.

Miks on andmete eeltöötlus oluline?

Andmete kvaliteet mõjutab otseselt iga andmeanalüüsi või masinõppe mudeli jõudlust. Ebapuhtad või halvasti ettevalmistatud andmed võivad viia ebatäpsete tulemuste, kallutatud mudelite ja vigaste järeldusteni. Kaaluge neid peamisi põhjuseid, miks andmete eeltöötlus on hädavajalik:

Andmete eeltöötluse peamised etapid

Andmete eeltöötlus hõlmab tavaliselt mitut etappi, millest igaüks tegeleb konkreetsete andmekvaliteedi probleemidega ja valmistab andmeid analüüsiks ette. Need etapid kattuvad sageli ja neid võib olla vaja teha korduvalt.

1. Andmete puhastamine

Andmete puhastamine on protsess, mille käigus tuvastatakse ja parandatakse andmetes esinevaid vigu, ebakõlasid ja ebatäpsusi. See võib hõlmata mitmesuguseid tehnikaid, sealhulgas:

Näide: Kujutage ette globaalset kliendiandmebaasi ebakõlaliste telefoninumbrite vormingutega (nt +1-555-123-4567, 555-123-4567, 0015551234567). Puhastamine hõlmaks nende vormingute standardiseerimist ühtsesse vormingusse, näiteks E.164, mis on rahvusvaheline telefoninumbrite standard.

2. Andmete teisendamine

Andmete teisendamine hõlmab andmete muutmist ühest vormingust või struktuurist teise, et muuta need analüüsiks sobivamaks. Levinumad andmeteisenduse tehnikad on järgmised:

Näide: Globaalses e-kaubanduse andmestikus võivad tehingusummad olla erinevates valuutades. Teisendamine hõlmaks kõigi tehingusummade konverteerimist ühisesse valuutasse (nt USD) kehtivate vahetuskursside alusel. Teine näide võiks olla laialdaselt erinevate kuupäevavormingute (MM/DD/YYYY, DD/MM/YYYY, YYYY-MM-DD) standardiseerimine ühtsesse ISO 8601 vormingusse (YYYY-MM-DD).

3. Andmete vähendamine

Andmete vähendamine hõlmab andmete suuruse ja keerukuse vähendamist olulist teavet ohverdamata. See võib parandada analüüsi ja mudeli treenimise tõhusust. Levinumad andmete vähendamise tehnikad on järgmised:

Näide: Globaalne turunduskampaania võib koguda andmeid sadade klienditunnuste kohta. Tunnuste valik hõlmaks kampaania vastuse ennustamiseks kõige asjakohasemate tunnuste tuvastamist, nagu demograafia, ostuajalugu ja veebisaidi aktiivsus.

4. Andmete integreerimine

Andmete integreerimine hõlmab andmete kombineerimist mitmest allikast ühtseks andmekogumiks. See on sageli vajalik, kui andmed on salvestatud erinevates vormingutes, andmebaasides või süsteemides. Levinumad andmete integreerimise tehnikad on järgmised:

Näide: Rahvusvahelisel korporatsioonil võib olla kliendiandmeid, mis on salvestatud iga piirkonna jaoks erinevates andmebaasides. Andmete integreerimine hõlmaks nende andmebaaside kombineerimist ühtseks kliendivaateks, tagades kliendi identifitseerimise ja andmevormingute järjepidevuse.

Praktilised näited ja koodilõigud (Python)

Siin on mõned praktilised näited andmete eeltöötluse tehnikatest, kasutades Pythonit ja Pandas teeki:

Puuduvate väärtuste käsitlemine

import pandas as pd
import numpy as np

# Loome näidis-DataFrame'i puuduvate väärtustega
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)

# Asendame puuduvad vanuse väärtused keskmisega
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# Asendame puuduvad palga väärtused mediaaniga
df['Salary'].fillna(df['Salary'].median(), inplace=True)

# Asendame puuduvad riigi väärtused moodiga
df['Country'].fillna(df['Country'].mode()[0], inplace=True)

print(df)

Erindite tuvastamine ja eemaldamine

import pandas as pd
import numpy as np

# Loome näidis-DataFrame'i erinditega
data = {
 'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Arvutame Z-skoori iga väärtuse jaoks
df['Z-Score'] = np.abs((df['Value'] - df['Value'].mean()) / df['Value'].std())

# Tuvastame erindid Z-skoori läve alusel (nt 3)
outliers = df[df['Z-Score'] > 3]

# Eemaldame erindid DataFrame'ist
df_cleaned = df[df['Z-Score'] <= 3]

print("Algne DataFrame:\n", df)
print("Erindid:\n", outliers)
print("Puhastatud DataFrame:\n", df_cleaned)

Andmete normaliseerimine

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

# Initsialiseerime MinMaxScaler'i
scaler = MinMaxScaler()

# Sobitame ja teisendame andmed
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

Andmete standardimine

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

# Initsialiseerime StandardScaler'i
scaler = StandardScaler()

# Sobitame ja teisendame andmed
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

One-Hot kodeerimine

import pandas as pd

# Loome näidis-DataFrame'i kategoorilise muutujaga
data = {
 'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Teostame one-hot kodeerimise
df = pd.get_dummies(df, columns=['Color'])

print(df)

Andmete eeltöötluse parimad tavad

Tõhusa andmete eeltöötluse tagamiseks kaaluge järgmisi parimaid tavasid:

Tööriistad ja tehnoloogiad andmete eeltöötluseks

Andmete eeltöötluseks on saadaval mitmeid tööriistu ja tehnoloogiaid, sealhulgas:

Väljakutsed globaalsete andmekogumite eeltöötluses

Erinevatest globaalsetest allikatest pärinevate andmete eeltöötlemine esitab ainulaadseid väljakutseid:

Globaalsete andmeprobleemide lahendamine

Nende väljakutsete ületamiseks kaaluge järgmisi lähenemisviise:

Kokkuvõte

Andmete eeltöötlus on andmeanalüüsi ja masinõppe protsessis fundamentaalne samm. Andmeid tõhusalt puhastades, teisendades ja ette valmistades saavad organisatsioonid avada väärtuslikke teadmisi, luua täpsemaid mudeleid ja teha paremaid otsuseid. Globaalsete andmekogumitega töötades on oluline arvestada mitmekesiste andmeallikate ja privaatsusmäärustega seotud ainulaadsete väljakutsete ja parimate tavadega. Neid põhimõtteid omaks võttes saavad organisatsioonid rakendada andmete jõudu innovatsiooni edendamiseks ja edu saavutamiseks globaalses mastaabis.

Lisalugemist