M

MLOG

Lietuvių

Duomenų paruošimo vadovas: valymas, transformavimas ir gerosios praktikos ruošiant globalius duomenų rinkinius analizei ir mašininiam mokymuisi.

Duomenų paruošimas: globalių duomenų rinkinių valymas ir transformavimas

Šiuolaikiniame duomenimis grįstame pasaulyje organizacijos visame pasaulyje naudoja didžiulius duomenų kiekius, kad gautų įžvalgų, priimtų pagrįstus sprendimus ir kurtų išmaniąsias sistemas. Tačiau neapdoroti duomenys retai būna tobuli. Juose dažnai pasitaiko neatitikimų, klaidų, trūkstamų verčių ir perteklinės informacijos. Čia į pagalbą ateina duomenų paruošimas. Duomenų paruošimas yra kritinis žingsnis duomenų gavybos ir mašininio mokymosi procese, apimantis neapdorotų duomenų valymą, transformavimą ir paruošimą naudojimui tinkamu formatu. Šis procesas užtikrina, kad duomenys yra tikslūs, nuoseklūs ir tinkami analizei, o tai lemia patikimesnius ir prasmingesnius rezultatus.

Kodėl duomenų paruošimas yra svarbus?

Duomenų kokybė tiesiogiai veikia bet kokios duomenų analizės ar mašininio mokymosi modelio našumą. „Nešvarūs“ ar blogai paruošti duomenys gali lemti netikslius rezultatus, šališkus modelius ir klaidingas įžvalgas. Apsvarstykite šias pagrindines priežastis, kodėl duomenų paruošimas yra būtinas:

Pagrindiniai duomenų paruošimo etapai

Duomenų paruošimas paprastai apima kelis etapus, kurių kiekvienas sprendžia specifines duomenų kokybės problemas ir paruošia duomenis analizei. Šie etapai dažnai persidengia ir gali būti atliekami iteratyviai.

1. Duomenų valymas

Duomenų valymas – tai klaidų, neatitikimų ir netikslumų identifikavimo ir taisymo procesas. Tai gali apimti įvairias technikas, įskaitant:

Pavyzdys: Įsivaizduokite globalią klientų duomenų bazę su nenuosekliais telefono numerių formatais (pvz., +1-555-123-4567, 555-123-4567, 0015551234567). Valymas apimtų šių formatų standartizavimą į nuoseklų formatą, pavyzdžiui, E.164, kuris yra tarptautinis telefono numerių standartas.

2. Duomenų transformavimas

Duomenų transformavimas apima duomenų konvertavimą iš vieno formato ar struktūros į kitą, siekiant juos padaryti tinkamesnius analizei. Dažnos duomenų transformavimo technikos apima:

Pavyzdys: Globaliame e. prekybos duomenų rinkinyje transakcijų sumos gali būti skirtingomis valiutomis. Transformavimas apimtų visų transakcijų sumų konvertavimą į bendrą valiutą (pvz., USD) naudojant dabartinius valiutų kursus. Kitas pavyzdys galėtų būti datų formatų, kurie labai skiriasi priklausomai nuo vietovės (MM/DD/YYYY, DD/MM/YYYY, YYYY-MM-DD), standartizavimas į vieningą ISO 8601 formatą (YYYY-MM-DD).

3. Duomenų redukavimas

Duomenų redukavimas apima duomenų dydžio ir sudėtingumo mažinimą neprarandant svarbios informacijos. Tai gali pagerinti analizės ir modelio apmokymo efektyvumą. Dažnos duomenų redukavimo technikos apima:

Pavyzdys: Globali rinkodaros kampanija gali rinkti duomenis apie šimtus klientų atributų. Požymių atranka apimtų svarbiausių atributų, skirtų prognozuoti kampanijos atsaką, identifikavimą, pavyzdžiui, demografiniai duomenys, pirkimų istorija ir veikla svetainėje.

4. Duomenų integravimas

Duomenų integravimas apima duomenų iš kelių šaltinių sujungimą į vieningą duomenų rinkinį. Tai dažnai būtina, kai duomenys saugomi skirtingais formatais, duomenų bazėse ar sistemose. Dažnos duomenų integravimo technikos apima:

Pavyzdys: Tarptautinė korporacija gali turėti klientų duomenis, saugomus skirtingose duomenų bazėse kiekvienam regionui. Duomenų integravimas apimtų šių duomenų bazių sujungimą į vieningą kliento vaizdą, užtikrinant klientų identifikavimo ir duomenų formatų nuoseklumą.

Praktiniai pavyzdžiai ir kodo fragmentai (Python)

Štai keletas praktinių duomenų paruošimo technikų pavyzdžių naudojant Python ir Pandas biblioteką:

Trūkstamų verčių tvarkymas

import pandas as pd
import numpy as np

# Sukuriame pavyzdinį DataFrame su trūkstamomis vertėmis
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)

# Trūkstamas Amžiaus (Age) vertes imputuojame vidurkiu
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# Trūkstamas Atlyginimo (Salary) vertes imputuojame mediana
df['Salary'].fillna(df['Salary'].median(), inplace=True)

# Trūkstamas Šalies (Country) vertes imputuojame moda
df['Country'].fillna(df['Country'].mode()[0], inplace=True)

print(df)

Išskirčių aptikimas ir pašalinimas

import pandas as pd
import numpy as np

# Sukuriame pavyzdinį DataFrame su išskirtimis
data = {
 'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Apskaičiuojame Z-įvertį kiekvienai vertei
df['Z-Score'] = np.abs((df['Value'] - df['Value'].mean()) / df['Value'].std())

# Identifikuojame išskirtis pagal Z-įverčio slenkstį (pvz., 3)
outliers = df[df['Z-Score'] > 3]

# Pašaliname išskirtis iš DataFrame
df_cleaned = df[df['Z-Score'] <= 3]

print("Originalus DataFrame:\n", df)
print("Išskirtys:\n", outliers)
print("Išvalytas DataFrame:\n", df_cleaned)

Duomenų normalizavimas

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

# Inicijuojame MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()

# Pritaikome ir transformuojame duomenis
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

Duomenų standartizavimas

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

# Inicijuojame StandardScaler
scaler = StandardScaler()

# Pritaikome ir transformuojame duomenis
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

„Vieno karšto“ kodavimas (One-Hot Encoding)

import pandas as pd

# Sukuriame pavyzdinį DataFrame su kategoriniu kintamuoju
data = {
 'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Atliekame „vieno karšto“ kodavimą
df = pd.get_dummies(df, columns=['Color'])

print(df)

Geriausios duomenų paruošimo praktikos

Siekiant užtikrinti efektyvų duomenų paruošimą, apsvarstykite šias geriausias praktikas:

Įrankiai ir technologijos duomenų paruošimui

Duomenų paruošimui yra prieinami keli įrankiai ir technologijos, įskaitant:

Iššūkiai ruošiant globalius duomenų rinkinius

Duomenų paruošimas iš įvairių pasaulinių šaltinių kelia unikalių iššūkių:

Globalių duomenų iššūkių sprendimas

Norėdami įveikti šiuos iššūkius, apsvarstykite šiuos metodus:

Išvada

Duomenų paruošimas yra fundamentalus žingsnis duomenų analizės ir mašininio mokymosi procese. Efektyviai valydamos, transformuodamos ir ruošdamos duomenis, organizacijos gali atskleisti vertingas įžvalgas, kurti tikslesnius modelius ir priimti geresnius sprendimus. Dirbant su globaliais duomenų rinkiniais, itin svarbu atsižvelgti į unikalius iššūkius ir geriausias praktikas, susijusias su įvairiais duomenų šaltiniais ir privatumo taisyklėmis. Laikydamosi šių principų, organizacijos gali išnaudoti duomenų galią inovacijoms skatinti ir sėkmei pasiekti pasauliniu mastu.

Papildomi mokymosi šaltiniai