M

MLOG

Українська

Посібник з технік попередньої обробки даних: очищення, трансформація та підготовка глобальних наборів даних для аналізу та машинного навчання.

Попередня обробка даних: очищення та трансформація для глобальних наборів даних

У сучасному світі, керованому даними, організації по всьому світу використовують величезні обсяги даних для отримання інсайтів, прийняття обґрунтованих рішень та створення інтелектуальних систем. Однак сирі дані рідко бувають ідеальними. Вони часто страждають від невідповідностей, помилок, пропущених значень та надмірності. Саме тут у гру вступає попередня обробка даних. Попередня обробка даних — це критичний крок у конвеєрі видобутку даних та машинного навчання, що включає очищення, трансформацію та підготовку сирих даних до придатного для використання формату. Цей процес гарантує, що дані є точними, послідовними та придатними для аналізу, що призводить до більш надійних та значущих результатів.

Чому попередня обробка даних важлива?

Якість даних безпосередньо впливає на продуктивність будь-якого аналізу даних або моделі машинного навчання. Брудні або погано підготовлені дані можуть призвести до неточних результатів, упереджених моделей та помилкових висновків. Розглянемо ключові причини, чому попередня обробка даних є важливою:

Ключові етапи попередньої обробки даних

Попередня обробка даних зазвичай включає кілька етапів, кожен з яких вирішує конкретні проблеми якості даних та готує дані для аналізу. Ці етапи часто перетинаються і можуть вимагати ітеративного виконання.

1. Очищення даних

Очищення даних — це процес виявлення та виправлення помилок, невідповідностей та неточностей у даних. Це може включати різноманітні техніки, зокрема:

Приклад: Уявіть собі глобальну клієнтську базу даних з неузгодженими форматами телефонних номерів (наприклад, +1-555-123-4567, 555-123-4567, 0015551234567). Очищення включало б стандартизацію цих форматів до єдиного формату, такого як E.164, який є міжнародним стандартом для телефонних номерів.

2. Трансформація даних

Трансформація даних включає перетворення даних з одного формату або структури в іншу, щоб зробити їх більш придатними для аналізу. Поширені техніки трансформації даних включають:

Приклад: У глобальному наборі даних електронної комерції суми транзакцій можуть бути в різних валютах. Трансформація включала б конвертацію всіх сум транзакцій у єдину валюту (наприклад, USD) за поточними обмінними курсами. Іншим прикладом може бути стандартизація форматів дат, які значно різняться залежно від локалі (MM/DD/YYYY, DD/MM/YYYY, YYYY-MM-DD), до єдиного формату ISO 8601 (YYYY-MM-DD).

3. Зменшення даних

Зменшення даних включає скорочення розміру та складності даних без втрати важливої інформації. Це може підвищити ефективність аналізу та навчання моделі. Поширені техніки зменшення даних включають:

Приклад: Глобальна маркетингова кампанія може збирати дані про сотні атрибутів клієнтів. Відбір ознак включав би виявлення найбільш релевантних атрибутів для прогнозування відгуку на кампанію, таких як демографічні дані, історія покупок та активність на веб-сайті.

4. Інтеграція даних

Інтеграція даних включає поєднання даних з кількох джерел в єдиний набір даних. Це часто необхідно, коли дані зберігаються в різних форматах, базах даних або системах. Поширені техніки інтеграції даних включають:

Приклад: Міжнародна корпорація може мати дані клієнтів, що зберігаються в різних базах даних для кожного регіону. Інтеграція даних включала б об'єднання цих баз даних в єдине представлення клієнта, забезпечуючи послідовність в ідентифікації клієнтів та форматах даних.

Практичні приклади та фрагменти коду (Python)

Ось кілька практичних прикладів технік попередньої обробки даних з використанням Python та бібліотеки Pandas:

Обробка пропущених значень

import pandas as pd
import numpy as np

# Створюємо зразок DataFrame з пропущеними значеннями
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)

# Заповнюємо пропущені значення віку середнім значенням
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# Заповнюємо пропущені значення зарплати медіаною
df['Salary'].fillna(df['Salary'].median(), inplace=True)

# Заповнюємо пропущені значення країни модою
df['Country'].fillna(df['Country'].mode()[0], inplace=True)

print(df)

Виявлення та видалення викидів

import pandas as pd
import numpy as np

# Створюємо зразок DataFrame з викидами
data = {
 'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Обчислюємо Z-оцінку для кожного значення
df['Z-Score'] = np.abs((df['Value'] - df['Value'].mean()) / df['Value'].std())

# Визначаємо викиди на основі порогу Z-оцінки (наприклад, 3)
outliers = df[df['Z-Score'] > 3]

# Видаляємо викиди з DataFrame
df_cleaned = df[df['Z-Score'] <= 3]

print("Оригінальний DataFrame:\n", df)
print("Викиди:\n", outliers)
print("Очищений DataFrame:\n", df_cleaned)

Нормалізація даних

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

# Ініціалізуємо MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()

# Навчаємо та трансформуємо дані
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

Стандартизація даних

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

# Ініціалізуємо StandardScaler
scaler = StandardScaler()

# Навчаємо та трансформуємо дані
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

One-Hot кодування

import pandas as pd

# Створюємо зразок DataFrame з категоріальною змінною
data = {
 'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(data)

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

print(df)

Найкращі практики для попередньої обробки даних

Для забезпечення ефективної попередньої обробки даних дотримуйтесь цих найкращих практик:

Інструменти та технології для попередньої обробки даних

Для попередньої обробки даних доступно кілька інструментів та технологій, зокрема:

Виклики у попередній обробці даних для глобальних наборів даних

Попередня обробка даних з різноманітних глобальних джерел створює унікальні виклики:

Вирішення глобальних викликів даних

Щоб подолати ці виклики, розгляньте наступні підходи:

Висновок

Попередня обробка даних є фундаментальним кроком у конвеєрі аналізу даних та машинного навчання. Ефективно очищаючи, трансформуючи та готуючи дані, організації можуть розкривати цінні інсайти, створювати точніші моделі та приймати кращі рішення. Працюючи з глобальними наборами даних, важливо враховувати унікальні виклики та найкращі практики, пов'язані з різноманітними джерелами даних та регулюваннями конфіденційності. Дотримуючись цих принципів, організації можуть використовувати силу даних для стимулювання інновацій та досягнення успіху в глобальному масштабі.

Подальше навчання