M

MLOG

தமிழ்

தரவு முற்செயலாக்க உத்திகளுக்கான ஒரு முழுமையான வழிகாட்டி. இது தரவு சுத்தம், மாற்றம், மற்றும் உலகளாவிய தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்குத் தயாரிக்கும் சிறந்த நடைமுறைகளை உள்ளடக்கியது.

தரவு முற்செயலாக்கம்: உலகளாவிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான சுத்தம் மற்றும் மாற்றம்

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், உலகெங்கிலும் உள்ள நிறுவனங்கள் நுண்ணறிவுகளைப் பெறவும், தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும், அறிவார்ந்த அமைப்புகளை உருவாக்கவும் பரந்த அளவிலான தரவுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இருப்பினும், மூலத் தரவு அரிதாகவே சரியானதாக இருக்கும். இது பெரும்பாலும் முரண்பாடுகள், பிழைகள், விடுபட்ட மதிப்புகள் மற்றும் தேவையற்ற தகவல்களால் பாதிக்கப்படுகிறது. இங்குதான் தரவு முற்செயலாக்கம் முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. தரவு முற்செயலாக்கம் என்பது தரவுச் சுரங்கம் மற்றும் இயந்திர கற்றல் செயல்முறையில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். இது மூலத் தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் பயன்படுத்தக்கூடிய வடிவத்தில் தயாரிப்பதை உள்ளடக்கியது. இந்த செயல்முறை தரவு துல்லியமானது, சீரானது மற்றும் பகுப்பாய்விற்கு ஏற்றது என்பதை உறுதிசெய்கிறது, இது மேலும் நம்பகமான மற்றும் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.

தரவு முற்செயலாக்கம் ஏன் முக்கியமானது?

தரவின் தரம் எந்தவொரு தரவு பகுப்பாய்வு அல்லது இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனையும் நேரடியாக பாதிக்கிறது. தூய்மையற்ற அல்லது மோசமாகத் தயாரிக்கப்பட்ட தரவு தவறான முடிவுகள், ஒருதலைப்பட்சமான மாதிரிகள் மற்றும் குறைபாடுள்ள நுண்ணறிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். தரவு முற்செயலாக்கம் ஏன் அவசியம் என்பதற்கான இந்த முக்கிய காரணங்களைக் கவனியுங்கள்:

தரவு முற்செயலாக்கத்தின் முக்கிய நிலைகள்

தரவு முற்செயலாக்கம் பொதுவாக பல நிலைகளை உள்ளடக்கியது, ஒவ்வொன்றும் குறிப்பிட்ட தரவுத் தரச் சிக்கல்களைக் கையாண்டு, பகுப்பாய்விற்காகத் தரவைத் தயாரிக்கின்றன. இந்த நிலைகள் பெரும்பாலும் ஒன்றோடொன்று இணைந்திருக்கலாம் மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்பட வேண்டியிருக்கும்.

1. தரவு சுத்தம் செய்தல்

தரவு சுத்தம் செய்தல் என்பது தரவில் உள்ள பிழைகள், முரண்பாடுகள் மற்றும் தவறுகளைக் கண்டறிந்து சரிசெய்யும் செயல்முறையாகும். இது பல்வேறு நுட்பங்களை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்:

உதாரணம்: உலகளாவிய வாடிக்கையாளர் தரவுத்தளத்தில் (+1-555-123-4567, 555-123-4567, 0015551234567) போன்ற சீரற்ற தொலைபேசி எண் வடிவங்கள் இருப்பதாக கற்பனை செய்து பாருங்கள். சுத்தம் செய்தல் என்பது இந்த வடிவங்களை E.164 போன்ற ஒரு நிலையான வடிவத்திற்கு தரப்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது, இது தொலைபேசி எண்களுக்கான சர்வதேச தரமாகும்.

2. தரவு மாற்றம்

தரவு மாற்றம் என்பது தரவை ஒரு வடிவத்திலிருந்து அல்லது கட்டமைப்பிலிருந்து மற்றொன்றிற்கு மாற்றுவதை உள்ளடக்கியது, இது பகுப்பாய்விற்கு மேலும் பொருத்தமானதாக அமையும். பொதுவான தரவு மாற்ற நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய இ-காமர்ஸ் தரவுத்தொகுப்பில், பரிவர்த்தனைத் தொகைகள் வெவ்வேறு நாணயங்களில் இருக்கலாம். மாற்றம் என்பது அனைத்து பரிவர்த்தனைத் தொகைகளையும் தற்போதைய பரிமாற்ற விகிதங்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு பொதுவான நாணயத்திற்கு (எ.கா., USD) மாற்றுவதை உள்ளடக்கும். மற்றொரு உதாரணம், இருப்பிடத்தைப் பொறுத்து பரவலாக மாறுபடும் தேதி வடிவங்களை (MM/DD/YYYY, DD/MM/YYYY, YYYY-MM-DD) ஒரு ஒருங்கிணைந்த ISO 8601 வடிவத்திற்கு (YYYY-MM-DD) தரப்படுத்துவது ஆகும்.

3. தரவு குறைப்பு

தரவு குறைப்பு என்பது முக்கியமான தகவல்களை இழக்காமல் தரவின் அளவையும் சிக்கலையும் குறைப்பதை உள்ளடக்கியது. இது பகுப்பாய்வு மற்றும் மாதிரிப் பயிற்சியின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம். பொதுவான தரவு குறைப்பு நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரம் நூற்றுக்கணக்கான வாடிக்கையாளர் பண்புகள் குறித்த தரவைச் சேகரிக்கலாம். சிறப்பியல்பு தேர்வு என்பது பிரச்சாரப் பதிலைக் கணிக்க மிகவும் பொருத்தமான பண்புகளைக் கண்டறிவதை உள்ளடக்கியது, அதாவது மக்கள்தொகை, கொள்முதல் வரலாறு மற்றும் வலைத்தள செயல்பாடு போன்றவை.

4. தரவு ஒருங்கிணைப்பு

தரவு ஒருங்கிணைப்பு என்பது பல மூலங்களிலிருந்து வரும் தரவை ஒரு ஒருங்கிணைந்த தரவுத்தொகுப்பில் இணைப்பதை உள்ளடக்கியது. தரவு வெவ்வேறு வடிவங்கள், தரவுத்தளங்கள் அல்லது அமைப்புகளில் சேமிக்கப்படும்போது இது பெரும்பாலும் அவசியமாகிறது. பொதுவான தரவு ஒருங்கிணைப்பு நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

உதாரணம்: ஒரு பன்னாட்டு நிறுவனம் ஒவ்வொரு பிராந்தியத்திற்கும் வெவ்வேறு தரவுத்தளங்களில் வாடிக்கையாளர் தரவைச் சேமித்து வைத்திருக்கலாம். தரவு ஒருங்கிணைப்பு என்பது இந்தத் தரவுத்தளங்களை ஒரே வாடிக்கையாளர் பார்வையில் இணைத்து, வாடிக்கையாளர் அடையாளம் மற்றும் தரவு வடிவங்களில் நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்வதை உள்ளடக்கியது.

நடைமுறை உதாரணங்கள் மற்றும் குறியீடு துணுக்குகள் (பைத்தான்)

பைத்தான் மற்றும் பாண்டாஸ் நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி தரவு முற்செயலாக்க நுட்பங்களின் சில நடைமுறை உதாரணங்கள் இங்கே:

விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல்

import pandas as pd
import numpy as np

# விடுபட்ட மதிப்புகளுடன் ஒரு மாதிரி டேட்டாஃபிரேமை உருவாக்கவும்
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)

# விடுபட்ட வயது மதிப்புகளை சராசரியுடன் நிரப்பவும்
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# விடுபட்ட சம்பள மதிப்புகளை இடைநிலையுடன் நிரப்பவும்
df['Salary'].fillna(df['Salary'].median(), inplace=True)

# விடுபட்ட நாடு மதிப்புகளை மோடுடன் நிரப்பவும்
df['Country'].fillna(df['Country'].mode()[0], inplace=True)

print(df)

வெளிப்படை கண்டறிதல் மற்றும் நீக்குதல்

import pandas as pd
import numpy as np

# வெளிப்படைகளுடன் ஒரு மாதிரி டேட்டாஃபிரேமை உருவாக்கவும்
data = {
 'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# ஒவ்வொரு மதிப்பிற்கும் Z-மதிப்பெண்ணைக் கணக்கிடவும்
df['Z-Score'] = np.abs((df['Value'] - df['Value'].mean()) / df['Value'].std())

# Z-மதிப்பெண் வரம்பின் அடிப்படையில் வெளிப்படைகளைக் கண்டறியவும் (எ.கா., 3)
outliers = df[df['Z-Score'] > 3]

# டேட்டாஃபிரேமிலிருந்து வெளிப்படைகளை நீக்கவும்
df_cleaned = df[df['Z-Score'] <= 3]

print("Original DataFrame:\n", df)
print("Outliers:\n", outliers)
print("Cleaned DataFrame:\n", df_cleaned)

தரவு இயல்பாக்கம்

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

# MinMaxScaler-ஐ துவக்கவும்
scaler = MinMaxScaler()

# தரவைப் பொருத்தி மாற்றவும்
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

தரவு தரப்படுத்தல்

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

# StandardScaler-ஐ துவக்கவும்
scaler = StandardScaler()

# தரவைப் பொருத்தி மாற்றவும்
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

ஒன்-ஹாட் குறியாக்கம்

import pandas as pd

# ஒரு வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறியுடன் ஒரு மாதிரி டேட்டாஃபிரேமை உருவாக்கவும்
data = {
 'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(data)

# ஒன்-ஹாட் குறியாக்கத்தைச் செய்யவும்
df = pd.get_dummies(df, columns=['Color'])

print(df)

தரவு முற்செயலாக்கத்திற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

திறமையான தரவு முற்செயலாக்கத்தை உறுதி செய்ய, இந்த சிறந்த நடைமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

தரவு முற்செயலாக்கத்திற்கான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்

தரவு முற்செயலாக்கத்திற்குக் கிடைக்கும் பல கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

உலகளாவிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான தரவு முற்செயலாக்கத்தில் உள்ள சவால்கள்

பல்வேறு உலகளாவிய மூலங்களிலிருந்து வரும் தரவை முற்செயலாக்கம் செய்வது தனித்துவமான சவால்களை முன்வைக்கிறது:

உலகளாவிய தரவு சவால்களை எதிர்கொள்ளுதல்

இந்த சவால்களைச் சமாளிக்க, பின்வரும் அணுகுமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

முடிவுரை

தரவு முற்செயலாக்கம் என்பது தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் செயல்முறையில் ஒரு அடிப்படைக் படியாகும். தரவை திறம்பட சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் தயாரிப்பதன் மூலம், நிறுவனங்கள் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைத் திறக்கலாம், மேலும் துல்லியமான மாதிரிகளை உருவாக்கலாம் மற்றும் சிறந்த முடிவுகளை எடுக்கலாம். உலகளாவிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும்போது, பல்வேறு தரவு மூலங்கள் மற்றும் தனியுரிமை விதிமுறைகளுடன் தொடர்புடைய தனித்துவமான சவால்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம். இந்தக் கொள்கைகளை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் புதுமைகளை இயக்கவும் உலக அளவில் வெற்றியை அடையவும் தரவின் சக்தியைப் பயன்படுத்தலாம்.

மேலும் கற்க