M

MLOG

Hrvatski

Sveobuhvatan vodič za tehnike prethodne obrade podataka, pokrivajući čišćenje, transformaciju i najbolje prakse za pripremu globalnih skupova podataka za analizu i strojno učenje.

Prethodna obrada podataka: Čišćenje i transformacija za globalne skupove podataka

U današnjem svijetu vođenom podacima, organizacije diljem svijeta koriste ogromne količine podataka kako bi stekle uvide, donosile informirane odluke i gradile inteligentne sustave. Međutim, sirovi podaci rijetko su savršeni. Često pate od nedosljednosti, pogrešaka, nedostajućih vrijednosti i suvišnosti. Tu na scenu stupa prethodna obrada podataka. Prethodna obrada podataka ključan je korak u procesu rudarenja podataka i strojnog učenja, koji uključuje čišćenje, transformaciju i pripremu sirovih podataka u upotrebljiv format. Ovaj proces osigurava da su podaci točni, dosljedni i prikladni za analizu, što dovodi do pouzdanijih i smislenijih rezultata.

Zašto je prethodna obrada podataka važna?

Kvaliteta podataka izravno utječe na performanse bilo koje analize podataka ili modela strojnog učenja. Nečisti ili loše pripremljeni podaci mogu dovesti do netočnih rezultata, pristranih modela i pogrešnih uvida. Razmotrite ove ključne razloge zašto je prethodna obrada podataka neophodna:

Ključne faze prethodne obrade podataka

Prethodna obrada podataka obično uključuje nekoliko faza, od kojih svaka rješava specifične probleme kvalitete podataka i priprema podatke za analizu. Te se faze često preklapaju i možda će ih trebati provoditi iterativno.

1. Čišćenje podataka

Čišćenje podataka je proces identificiranja i ispravljanja pogrešaka, nedosljednosti i netočnosti u podacima. To može uključivati razne tehnike, uključujući:

Primjer: Zamislite globalnu bazu podataka kupaca s nedosljednim formatima telefonskih brojeva (npr. +1-555-123-4567, 555-123-4567, 0015551234567). Čišćenje bi uključivalo standardizaciju ovih formata u dosljedan format, kao što je E.164, koji je međunarodni standard za telefonske brojeve.

2. Transformacija podataka

Transformacija podataka uključuje pretvaranje podataka iz jednog formata ili strukture u drugu kako bi bili prikladniji za analizu. Uobičajene tehnike transformacije podataka uključuju:

Primjer: U globalnom skupu podataka e-trgovine, iznosi transakcija mogu biti u različitim valutama. Transformacija bi uključivala pretvaranje svih iznosa transakcija u zajedničku valutu (npr. USD) koristeći trenutne tečajeve. Drugi primjer može biti standardizacija formata datuma koji se znatno razlikuju ovisno o lokalitetu (MM/DD/GGGG, DD/MM/GGGG, GGGG-MM-DD) u jedinstveni format ISO 8601 (GGGG-MM-DD).

3. Redukcija podataka

Redukcija podataka uključuje smanjenje veličine i složenosti podataka bez žrtvovanja važnih informacija. To može poboljšati učinkovitost analize i treniranja modela. Uobičajene tehnike redukcije podataka uključuju:

Primjer: Globalna marketinška kampanja može prikupljati podatke o stotinama atributa kupaca. Odabir značajki uključivao bi identificiranje najrelevantnijih atributa za predviđanje odgovora na kampanju, kao što su demografija, povijest kupnje i aktivnost na web stranici.

4. Integracija podataka

Integracija podataka uključuje kombiniranje podataka iz više izvora u jedinstveni skup podataka. To je često potrebno kada su podaci pohranjeni u različitim formatima, bazama podataka ili sustavima. Uobičajene tehnike integracije podataka uključuju:

Primjer: Multinacionalna korporacija može imati podatke o kupcima pohranjene u različitim bazama podataka za svaku regiju. Integracija podataka uključivala bi kombiniranje ovih baza podataka u jedinstveni pogled na kupca, osiguravajući dosljednost u identifikaciji kupaca i formatima podataka.

Praktični primjeri i isječci koda (Python)

Evo nekoliko praktičnih primjera tehnika prethodne obrade podataka pomoću Pythona i biblioteke Pandas:

Rukovanje nedostajućim vrijednostima

import pandas as pd
import numpy as np

# Stvorite ogledni DataFrame s nedostajućim vrijednostima
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)

# Imputirajte nedostajuće vrijednosti za 'Age' srednjom vrijednošću
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# Imputirajte nedostajuće vrijednosti za 'Salary' medijanom
df['Salary'].fillna(df['Salary'].median(), inplace=True)

# Imputirajte nedostajuće vrijednosti za 'Country' modom
df['Country'].fillna(df['Country'].mode()[0], inplace=True)

print(df)

Detekcija i uklanjanje outliera

import pandas as pd
import numpy as np

# Stvorite ogledni DataFrame s outlierima
data = {
 'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Izračunajte Z-vrijednost za svaku vrijednost
df['Z-Score'] = np.abs((df['Value'] - df['Value'].mean()) / df['Value'].std())

# Identificirajte outliere na temelju praga Z-vrijednosti (npr. 3)
outliers = df[df['Z-Score'] > 3]

# Uklonite outliere iz DataFramea
df_cleaned = df[df['Z-Score'] <= 3]

print("Originalni DataFrame:\n", df)
print("Outlieri:\n", outliers)
print("Očišćeni DataFrame:\n", df_cleaned)

Normalizacija podataka

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

# Inicijalizirajte MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()

# Prilagodite i transformirajte podatke
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

Standardizacija podataka

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

# Inicijalizirajte StandardScaler
scaler = StandardScaler()

# Prilagodite i transformirajte podatke
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

One-Hot enkodiranje

import pandas as pd

# Stvorite ogledni DataFrame s kategoričkom varijablom
data = {
 'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(data)

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

print(df)

Najbolje prakse za prethodnu obradu podataka

Kako biste osigurali učinkovitu prethodnu obradu podataka, razmotrite ove najbolje prakse:

Alati i tehnologije za prethodnu obradu podataka

Dostupno je nekoliko alata i tehnologija za prethodnu obradu podataka, uključujući:

Izazovi u prethodnoj obradi podataka za globalne skupove podataka

Prethodna obrada podataka iz različitih globalnih izvora predstavlja jedinstvene izazove:

Rješavanje globalnih podatkovnih izazova

Kako biste prevladali te izazove, razmotrite sljedeće pristupe:

Zaključak

Prethodna obrada podataka temeljni je korak u cjevovodu analize podataka i strojnog učenja. Učinkovitim čišćenjem, transformacijom i pripremom podataka, organizacije mogu otključati vrijedne uvide, graditi točnije modele i donositi bolje odluke. Kada se radi s globalnim skupovima podataka, ključno je uzeti u obzir jedinstvene izazove i najbolje prakse povezane s različitim izvorima podataka i propisima o privatnosti. Prihvaćanjem ovih načela, organizacije mogu iskoristiti snagu podataka za poticanje inovacija i postizanje uspjeha na globalnoj razini.

Dodatno učenje