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:

• Parem täpsus: Puhtad ja järjepidevad andmed viivad täpsemate tulemuste ja usaldusväärsemate ennustusteni.
• Parem mudeli jõudlus: Hästi eeltöödeldud andmed aitavad masinõppe mudelitel tõhusamalt õppida ja paremini üldistada nägemata andmetele.
• Vähendatud kallutatus: Selliste probleemide nagu puuduvate andmete ja erindite lahendamine võib leevendada andmete kallutatust, mis viib õiglasemate ja võrdsemate tulemusteni.
• Kiirem töötlemine: Andmete suuruse ja keerukuse vähendamisega saab eeltöötlus märkimisväärselt kiirendada analüüsi ja mudeli treenimist.
• Parem tõlgendatavus: Puhtaid ja teisendatud andmeid on lihtsam mõista ja tõlgendada, mis teeb leidude ja teadmiste edastamise lihtsamaks.

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:

• Puuduvate väärtuste käsitlemine: Puuduvad väärtused on reaalsetes andmekogumites tavaline probleem. Strateegiad puuduvate väärtuste käsitlemiseks hõlmavad:
• Kustutamine: Puuduvate väärtustega ridade või veergude eemaldamine. See on lihtne lähenemine, kuid võib põhjustada märkimisväärset andmekadu, kui puuduvad väärtused on levinud.
• Asendamine (Imputation): Puuduvate väärtuste asendamine hinnanguliste väärtustega. Levinud asendamistehnikad on järgmised:
• Keskmise/mediaaniga asendamine: Puuduvate väärtuste asendamine veeru keskmise või mediaaniga. See on lihtne ja laialdaselt kasutatav tehnika. Näiteks andmestikus puuduvate sissetulekuväärtuste asendamine selle demograafilise rühma mediaansissetulekuga.
• Moodiga asendamine: Puuduvate väärtuste asendamine veeru kõige sagedasema väärtusega (moodiga). See sobib kategooriliste andmete jaoks.
• K-lähima naabri (KNN) asendamine: Puuduvate väärtuste asendamine k-lähima naabri väärtuste keskmisega. See on keerukam tehnika, mis suudab tabada muutujate vahelisi seoseid.
• Mudelipõhine asendamine: Masinõppe mudeli kasutamine puuduvate väärtuste ennustamiseks teiste muutujate põhjal.
• Erindite tuvastamine ja eemaldamine: Erindid on andmepunktid, mis erinevad oluliselt ülejäänud andmetest. Need võivad moonutada analüüsi ja negatiivselt mõjutada mudeli jõudlust. Erindite tuvastamise tehnikad hõlmavad:
• Z-skoor: Andmepunktide tuvastamine, mis jäävad keskmisest teatud arvu standardhälvete kaugusele. Tavaline lävi on 3 standardhälvet.
• Kvartiiilide vahemik (IQR): Andmepunktide tuvastamine, mis jäävad allapoole Q1 - 1.5 * IQR või ülespoole Q3 + 1.5 * IQR, kus Q1 ja Q3 on vastavalt esimene ja kolmas kvartiil.
• Karpdiagrammid: Andmete jaotuse visualiseerimine ja erindite tuvastamine punktidena, mis jäävad karpdiagrammi vurrudest väljapoole.
• Klastrialgoritmid: Klastrialgoritmide, nagu K-Means või DBSCAN, kasutamine andmepunktide tuvastamiseks, mis ei kuulu ühtegi klastrisse ja mida peetakse erinditeks.
• Andmetüübi teisendamine: Veendumine, et andmetüübid on järjepidevad ja analüüsiks sobivad. Näiteks numbrilisi väärtusi esindavate stringide teisendamine täisarvudeks või ujukomaarvudeks.
• Duplikaatandmete eemaldamine: Dubleerivate kirjete tuvastamine ja eemaldamine kallutatuse ja liiasuse vältimiseks. Seda saab teha täpsete vastete põhjal või kasutades hägusa sobitamise tehnikaid peaaegu duplikaatide tuvastamiseks.
• Ebakõlaliste andmete käsitlemine: Ebakõlade käsitlemine andmetes, nagu erinevad mõõtühikud või vastuolulised väärtused. Näiteks tagamine, et kõik valuutaväärtused teisendatakse vahetuskursside abil ühisesse valuutasse. Aadressivormingute ebakõlade käsitlemine erinevates riikides, standardiseerides need ühisesse vormingusse.

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:

• Andmete normaliseerimine: Numbriliste andmete skaleerimine kindlasse vahemikku, tavaliselt 0 ja 1 vahele. See on kasulik, kui muutujatel on erinevad skaalad ja see aitab vältida suuremate väärtustega muutujate domineerimist analüüsis. Levinud normaliseerimistehnikad on järgmised:
• Min-Max skaleerimine: Andmete skaleerimine vahemikku [0, 1] valemiga: (x - min) / (max - min).
• Z-skoori standardimine: Andmete skaleerimine nii, et keskmine oleks 0 ja standardhälve 1, kasutades valemit: (x - keskmine) / std.
• Andmete standardimine: Numbriliste andmete skaleerimine nii, et keskmine on 0 ja standardhälve 1. See on kasulik, kui muutujatel on erinevad jaotused ja see võib aidata parandada mõnede masinõppe algoritmide jõudlust.
• Logaritmiline teisendus: Logaritmilise funktsiooni rakendamine andmetele. See võib olla kasulik andmete viltususe vähendamiseks ja nende normaaljaotusele lähendamiseks.
• Kategoriseerimine (Binning): Pidevate väärtuste rühmitamine diskreetsetesse kategooriatesse. See võib olla kasulik andmete lihtsustamiseks ja unikaalsete väärtuste arvu vähendamiseks. Näiteks vanuseväärtuste rühmitamine vanuserühmadesse (nt 18-25, 26-35, 36-45).
• One-Hot kodeerimine: Kategooriliste muutujate teisendamine numbrilisteks muutujateks, luues iga kategooria jaoks binaarse veeru. Näiteks muutuja „värv” väärtustega „punane”, „roheline” ja „sinine” teisendamine kolmeks binaarseks veeruks: „värv_punane”, „värv_roheline” ja „värv_sinine”.
• Tunnuste skaleerimine: Numbriliste tunnuste skaleerimine sarnasesse vahemikku, et vältida suuremate väärtustega tunnuste domineerimist analüüsis. See on eriti oluline algoritmide puhul, mis on tundlikud tunnuste skaleerimisele, nagu K-lähimad naabrid ja tugivektorimasinad.
• Agregeerimine: Andmete kombineerimine mitmest allikast või detailsuse tasemest ühte tabelisse või vaatesse. See võib hõlmata andmete summeerimist, agregaatide arvutamist ja tabelite ühendamist.
• Dekompositsioon: Keeruliste andmete jaotamine lihtsamateks komponentideks. Näiteks kuupäevamuutuja jaotamine aasta, kuu ja päeva komponentideks.

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:

• Tunnuste valik: Kõige asjakohasemate tunnuste alamhulga valimine. Seda saab teha statistiliste meetodite, masinõppe algoritmide või valdkonna ekspertteadmiste abil. Näiteks kõige olulisemate demograafiliste muutujate valimine kliendi lahkumise ennustamiseks.
• Mõõtmete vähendamine: Tunnuste arvu vähendamine tehnikatega nagu peakomponentide analüüs (PCA) või t-hajus stohhastiline naabrite sisestamine (t-SNE). See võib olla kasulik kõrge mõõtmega andmete visualiseerimiseks ja mudeli treenimise arvutusliku kulu vähendamiseks.
• Andmete valim (Sampling): Andmete alamhulga valimine andmestiku suuruse vähendamiseks. Seda saab teha juhusliku valimi, kihistatud valimi või muude valimitehnikate abil.
• Tunnuste agregeerimine: Mitme tunnuse kombineerimine üheks tunnuseks. Näiteks mitme kliendiinteraktsiooni mõõdiku kombineerimine üheks kliendi kaasatuse skooriks.

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:

• Skeemide sobitamine: Vastavate atribuutide tuvastamine erinevates andmekogumites. See võib hõlmata atribuutide nimede, andmetüüpide ja semantika sobitamist.
• Andmete konsolideerimine: Andmete kombineerimine mitmest allikast ühte tabelisse või vaatesse. See võib hõlmata tabelite ühendamist, tabelite liitmist ja konfliktide lahendamist.
• Andmete puhastamine: Integreeritud andmete puhtuse ja järjepidevuse tagamine. See võib hõlmata ebakõlade käsitlemist, duplikaatide eemaldamist ja puuduvate väärtuste käsitlemist.
• Olemite eristamine (Entity Resolution): Samale olemile viitavate kirjete tuvastamine ja ühendamine. Seda tuntakse ka dedublitseerimise või kirjete sidumisena.

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)

            

              
                Copy
              
            
          

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)

            

              
                Copy
              
            
          

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)

            

              
                Copy
              
            
          

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)

            

              
                Copy
              
            
          

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)

            

              
                Copy
              
            
          

Andmete eeltöötluse parimad tavad

Tõhusa andmete eeltöötluse tagamiseks kaaluge järgmisi parimaid tavasid:

• Mõistke andmeid: Enne eeltöötluse alustamist mõistke põhjalikult andmeid, nende allikaid ja piiranguid.
• Määratlege selged eesmärgid: Määratlege selgelt andmeanalüüsi või masinõppe projekti eesmärgid, et suunata eeltöötluse samme.
• Dokumenteerige kõik: Dokumenteerige kõik eeltöötluse sammud, teisendused ja otsused, et tagada reprodutseeritavus ja läbipaistvus.
• Kasutage andmete valideerimist: Rakendage andmete valideerimise kontrolle, et tagada andmete kvaliteet ja vältida vigu.
• Automatiseerige protsess: Automatiseerige andmete eeltöötluse torujuhtmeid, et tagada järjepidevus ja tõhusus.
• Korrigeerige ja täiustage: Andmete eeltöötlus on korduv protsess. Hinnake ja täiustage pidevalt eeltöötluse samme, et parandada andmete kvaliteeti ja mudeli jõudlust.
• Arvestage globaalse kontekstiga: Globaalsete andmekogumitega töötades olge teadlik kultuurilistest erinevustest, keelelistest variatsioonidest ja andmekaitsealastest määrustest.

Tööriistad ja tehnoloogiad andmete eeltöötluseks

Andmete eeltöötluseks on saadaval mitmeid tööriistu ja tehnoloogiaid, sealhulgas:

• Python: Mitmekülgne programmeerimiskeel teekidega nagu Pandas, NumPy ja Scikit-learn, mis pakuvad võimsaid andmete manipuleerimise ja analüüsi võimalusi.
• R: Statistiline programmeerimiskeel laia valiku pakettidega andmete eeltöötluseks ja analüüsiks.
• SQL: Andmebaasi päringukeel, mida kasutatakse andmete ekstraheerimiseks, teisendamiseks ja laadimiseks (ETL).
• Apache Spark: Hajutatud andmetöötluse raamistik suurte andmekogumite töötlemiseks.
• Pilvepõhised andmete eeltöötluse teenused: Teenused, mida pakuvad pakkujad nagu Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ja Microsoft Azure, pakkudes skaleeritavaid ja hallatud andmete eeltöötluse lahendusi.
• Andmekvaliteedi tööriistad: Spetsialiseeritud tööriistad andmete profileerimiseks, puhastamiseks ja valideerimiseks. Näideteks on Trifacta, OpenRefine ja Talend Data Quality.

Väljakutsed globaalsete andmekogumite eeltöötluses

Erinevatest globaalsetest allikatest pärinevate andmete eeltöötlemine esitab ainulaadseid väljakutseid:

• Andmete mitmekesisus: Erinevad riigid ja piirkonnad võivad kasutada erinevaid andmevorminguid, standardeid ja keeli.
• Andmete kvaliteet: Andmete kvaliteet võib erinevate allikate ja piirkondade lõikes oluliselt erineda.
• Andmete privaatsus: Andmekaitsealased määrused, nagu GDPR, CCPA ja teised, varieeruvad riigiti ja piirkonniti, nõudes hoolikat kaalumist isikuandmete käsitlemisel.
• Andmete kallutatus: Andmete kallutatust võivad põhjustada kultuurilised erinevused, ajaloolised sündmused ja ühiskondlikud normid.
• Skaleeritavus: Suurte globaalsete andmekogumite töötlemine nõuab skaleeritavat infrastruktuuri ja tõhusaid algoritme.

Globaalsete andmeprobleemide lahendamine

Nende väljakutsete ületamiseks kaaluge järgmisi lähenemisviise:

• Standardiseerige andmevormingud: Kehtestage kõigi andmeallikate jaoks ühised andmevormingud ja standardid.
• Rakendage andmekvaliteedi kontrolle: Rakendage tugevaid andmekvaliteedi kontrolle, et tuvastada ja lahendada andmete ebakõlasid ja vigu.
• Järgige andmekaitsemäärusi: Järgige kõiki kohaldatavaid andmekaitsemäärusi ja rakendage asjakohaseid andmekaitsemeetmeid.
• Leevendage andmete kallutatust: Kasutage tehnikaid andmete kallutatuse tuvastamiseks ja leevendamiseks, näiteks andmete ümberkaalumist või õiglusele orienteeritud algoritmide kasutamist.
• Kasutage pilvepõhiseid lahendusi: Kasutage pilvepõhiseid andmete eeltöötluse teenuseid, et skaleerida töötlemisvõimsust ja hallata suuri andmekogumeid.

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

• Veebikursused: Coursera, edX ja Udemy pakuvad erinevaid kursusi andmete eeltöötluse ja andmekaeve kohta.
• Raamatud: "Andmekaeve: kontseptsioonid ja tehnikad", autorid Jiawei Han, Micheline Kamber ja Jian Pei; "Python for Data Analysis", autor Wes McKinney.
• Blogid ja artiklid: KDnuggets, Towards Data Science ja Medium pakuvad väärtuslikke teadmisi ja õpetusi andmete eeltöötluse tehnikate kohta.
• Dokumentatsioon: Pandas dokumentatsioon, Scikit-learn dokumentatsioon.