Этапы науки данных: очистка и подготовка данных
После сбора данных их необходимо очистить и подготовить к анализу. Этот этап имеет решающее значение, поскольку данные часто поступают в необработанном виде, которые могут быть неполными, непоследовательными или искаженными, с такими ошибками, как пропущенные значения, повторения (duplicates), выбросы или неправильные форматы. Без решения этих проблем анализ может дать вводящие в заблуждение или неточные результаты, что приведет к принятию неверных решений. Правильная очистка данных гарантирует точность, последовательность и надежность набора данных, создавая прочную основу для дальнейшей обработки.
Помимо очистки, подготовка данных включает преобразование данных в удобный для анализа формат. Это может включать нормализацию числовых переменных, кодирование категориальных данных и разработку новых функций для извлечения значимых идей. Эффективная подготовка данных не только повышает производительность моделей, но и помогает выявить скрытые закономерности или тенденции. В целом, очистка и подготовка данных являются важными шагами, которые напрямую влияют на качество идей и успех всего процесса науки о данных. Процесс очистки и подготовки данных включает следующие шаги:
Очистка данных
Очистка данных — это процесс выявления и исправления ошибок или несоответствий в данных:
• Обработка пропущенных значений — заполнение пропущенных данных с помощью таких методов, как импутация (среднее, медиана или мода) или путем удаления неполных записей в зависимости от ситуации.
• Удаление повторений — выявление и удаление повторения записей, которые могут исказить анализ.
• Работа с выбросами — обнаружение выбросов, которые могут исказить результаты, и принятие решения об их удалении или корректировке.
• Исправление ошибок — исправление ошибок ввода данных, таких как неверные значения, несоответствующие форматы или типографские ошибки.
Преобразование данных
После очистки данных их необходимо преобразовать в формат, подходящий для анализа:
• Нормализация или масштабирование данных — преобразование числовых данных таким образом, чтобы они соответствовали стандартному диапазону, чтобы гарантировать, что ни одна функция не доминирует над другими.
• Кодирование категориальных переменных: преобразование категориальных данных в числовые форматы с использованием таких методов, как прямое кодирование или кодирование меток, чтобы модели машинного обучения могли их обрабатывать.
• Преобразования дат и времени: преобразование дат и времени в полезные форматы, такие как извлечение дня, месяца или года или расчет продолжительности между событиями.
Инженерия признаков
Инженерия признаков включает создание новых переменных или изменение существующих для улучшения предсказательной силы моделей:
• Создание новых признаков на основе существующих, таких как объединение нескольких столбцов или получение новых переменных из дат, текста или других типов данных.
• Преобразование признаков как логарифмическое преобразование, полиномиальные признаки или термины взаимодействия могут сделать признаки более информативными или лучше согласующимися с предположениями модели.
• Сортировка или группировка — преобразование непрерывных переменных в категориальные сорта (например, возрастные группы) для большей интерпретируемости или улучшения производительности модели.
Сокращение данных
При работе с большими наборами данных сокращение данных может помочь упростить данные, не жертвуя ценной информацией:
• Сокращение размерности – это такие методы, как анализ главных компонент (principal component analysis), сокращают количество переменных, сохраняя при этом наиболее важную информацию.
• Выбор признаков: выявление и сохранение наиболее релевантных признаков, отбрасывая нерелевантные или избыточные переменные для снижения сложности и повышения производительности модели.
Выполняя эти шаги, можно быть уверенным, что данные будут чистыми, согласованными, преобразованными и оптимизированными для дальнейших этапов процесса науки данных. Правильная очистка и подготовка данных не только устраняют ошибки и несоответствия, но и гарантируют, что данные будут в формате, подходящем для анализа. Это повышает точность моделей, раскрывает более глубокие идеи и снижает сложность, помогая улучшить общее качество и эффективность проекта науки о данных.
