M

MLOG

Slovenščina

Obsežen vodnik po tehnikah predobdelave podatkov, ki zajema čiščenje, transformacijo in najboljše prakse za pripravo globalnih nizov podatkov za analizo in strojno učenje.

Predobdelava podatkov: Čiščenje in transformacija za globalne nize podatkov

V današnjem svetu, ki temelji na podatkih, organizacije po vsem svetu izkoriščajo ogromne količine podatkov za pridobivanje vpogledov, sprejemanje informiranih odločitev in gradnjo inteligentnih sistemov. Vendar pa so surovi podatki redko popolni. Pogosto vsebujejo nedoslednosti, napake, manjkajoče vrednosti in odvečne podatke. Tu nastopi predobdelava podatkov. Predobdelava podatkov je ključen korak v postopku podatkovnega rudarjenja in strojnega učenja, ki vključuje čiščenje, transformacijo in pripravo surovih podatkov v uporabno obliko. Ta postopek zagotavlja, da so podatki točni, dosledni in primerni za analizo, kar vodi do zanesljivejših in bolj smiselnih rezultatov.

Zakaj je predobdelava podatkov pomembna?

Kakovost podatkov neposredno vpliva na uspešnost katere koli analize podatkov ali modela strojnega učenja. Umazani ali slabo pripravljeni podatki lahko vodijo do netočnih rezultatov, pristranskih modelov in napačnih vpogledov. Upoštevajte te ključne razloge, zakaj je predobdelava podatkov bistvena:

Ključne faze predobdelave podatkov

Predobdelava podatkov običajno vključuje več faz, od katerih vsaka obravnava specifične težave s kakovostjo podatkov in pripravlja podatke za analizo. Te faze se pogosto prekrivajo in jih je morda treba izvajati iterativno.

1. Čiščenje podatkov

Čiščenje podatkov je postopek prepoznavanja in popravljanja napak, nedoslednosti in netočnosti v podatkih. To lahko vključuje različne tehnike, med drugim:

Primer: Predstavljajte si globalno bazo podatkov strank z nedoslednimi oblikami telefonskih številk (npr. +1-555-123-4567, 555-123-4567, 0015551234567). Čiščenje bi vključevalo standardizacijo teh oblik v dosledno obliko, kot je E.164, ki je mednarodni standard za telefonske številke.

2. Transformacija podatkov

Transformacija podatkov vključuje pretvorbo podatkov iz ene oblike ali strukture v drugo, da bi postali primernejši za analizo. Pogoste tehnike transformacije podatkov vključujejo:

Primer: V globalnem nizu podatkov e-trgovine so lahko zneski transakcij v različnih valutah. Transformacija bi vključevala pretvorbo vseh zneskov transakcij v skupno valuto (npr. USD) z uporabo trenutnih menjalnih tečajev. Drug primer je lahko standardizacija formatov datumov, ki se zelo razlikujejo glede na lokacijo (MM/DD/LLLL, DD/MM/LLLL, LLLL-MM-DD), v enoten format ISO 8601 (LLLL-MM-DD).

3. Redukcija podatkov

Redukcija podatkov vključuje zmanjšanje velikosti in kompleksnosti podatkov brez žrtvovanja pomembnih informacij. To lahko izboljša učinkovitost analize in usposabljanja modelov. Pogoste tehnike redukcije podatkov vključujejo:

Primer: Globalna marketinška kampanja lahko zbira podatke o stotinah atributov strank. Izbor značilnosti bi vključeval prepoznavanje najpomembnejših atributov za napovedovanje odziva na kampanjo, kot so demografija, zgodovina nakupov in aktivnost na spletni strani.

4. Integracija podatkov

Integracija podatkov vključuje združevanje podatkov iz več virov v enoten niz podatkov. To je pogosto potrebno, kadar so podatki shranjeni v različnih formatih, bazah podatkov ali sistemih. Pogoste tehnike integracije podatkov vključujejo:

Primer: Mednarodna korporacija ima lahko podatke o strankah shranjene v različnih bazah podatkov za vsako regijo. Integracija podatkov bi vključevala združevanje teh baz podatkov v enoten pogled na stranko, kar bi zagotovilo doslednost pri identifikaciji strank in formatih podatkov.

Praktični primeri in odrezki kode (Python)

Tukaj je nekaj praktičnih primerov tehnik predobdelave podatkov z uporabo Pythona in knjižnice Pandas:

Obravnavanje manjkajočih vrednosti

import pandas as pd
import numpy as np

# Ustvarite vzorčni DataFrame z manjkajočimi vrednostmi
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)

# Dopolnite manjkajoče vrednosti starosti s povprečjem
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# Dopolnite manjkajoče vrednosti plače z mediano
df['Salary'].fillna(df['Salary'].median(), inplace=True)

# Dopolnite manjkajoče vrednosti države z modusom
df['Country'].fillna(df['Country'].mode()[0], inplace=True)

print(df)

Zaznavanje in odstranjevanje osamelcev

import pandas as pd
import numpy as np

# Ustvarite vzorčni DataFrame z osamelci
data = {
 'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

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

# Prepoznajte osamelce na podlagi praga Z-vrednosti (npr. 3)
outliers = df[df['Z-Score'] > 3]

# Odstranite osamelce iz DataFrame
df_cleaned = df[df['Z-Score'] <= 3]

print("Originalni DataFrame:\n", df)
print("Osamelci:\n", outliers)
print("Očiščen DataFrame:\n", df_cleaned)

Normalizacija podatkov

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

# Inicializirajte MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()

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

print(df)

Standardizacija podatkov

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

# Inicializirajte StandardScaler
scaler = StandardScaler()

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

print(df)

Kodiranje "One-Hot"

import pandas as pd

# Ustvarite vzorčni DataFrame s kategorično spremenljivko
data = {
 'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Izvedite kodiranje "one-hot"
df = pd.get_dummies(df, columns=['Color'])

print(df)

Najboljše prakse za predobdelavo podatkov

Za zagotovitev učinkovite predobdelave podatkov upoštevajte te najboljše prakse:

Orodja in tehnologije za predobdelavo podatkov

Za predobdelavo podatkov je na voljo več orodij in tehnologij, med drugim:

Izzivi pri predobdelavi podatkov za globalne nize podatkov

Predobdelava podatkov iz različnih globalnih virov predstavlja edinstvene izzive:

Naslavljanje globalnih podatkovnih izzivov

Za premagovanje teh izzivov upoštevajte naslednje pristope:

Zaključek

Predobdelava podatkov je temeljni korak v postopku analize podatkov in strojnega učenja. Z učinkovitim čiščenjem, transformacijo in pripravo podatkov lahko organizacije odkrijejo dragocene vpoglede, zgradijo natančnejše modele in sprejemajo boljše odločitve. Pri delu z globalnimi nizi podatkov je ključnega pomena upoštevati edinstvene izzive in najboljše prakse, povezane z različnimi viri podatkov in predpisi o zasebnosti. Z upoštevanjem teh načel lahko organizacije izkoristijo moč podatkov za spodbujanje inovacij in doseganje uspeha na svetovni ravni.

Dodatno učenje

Predobdelava podatkov: Čiščenje in transformacija za globalne nize podatkov | MLOG