Обработка данных относится к процессу сбора, обработки и организации данных в полезную информацию. Основная цель обработки данных — превратить необработанные данные в ценную информацию, которую можно использовать для принятия обоснованных решений.

Обработка данных используется в различных отраслях и приложениях, таких как бизнес-аналитика, маркетинг, здравоохранение, финансы и научные исследования. Он играет решающую роль, помогая организациям принимать решения на основе данных и улучшать свою деятельность и производительность.

Предварительная обработка данных является важным шагом в машинном обучении и включает преобразование необработанных данных в формат, который может использоваться алгоритмами машинного обучения.

Таким образом, предварительная обработка данных важна в машинном обучении, поскольку она помогает улучшить качество данных, уменьшить шум и ошибки и подготовить данные для моделирования, что приводит к повышению производительности моделей машинного обучения.

Общая методика предварительной обработки данных:

  1. Очистка данных. Сюда входит обработка пропущенных значений, удаление дубликатов и исправление несоответствий в данных.
  2. Масштабирование признаков. Это включает в себя масштабирование признаков до определенного диапазона, например от 0 до 1 или от -1 до 1. Это важно для того, чтобы все признаки имели одинаковый вес в алгоритме машинного обучения.
  3. Кодирование признаков. Сюда входит кодирование категориальных переменных в числовой формат, например, кодирование одним нажатием или кодирование метки.
  4. Уменьшение размерности. Это включает в себя уменьшение количества объектов в наборе данных для удаления избыточной или нерелевантной информации. Для этой цели обычно используются такие методы, как анализ основных компонентов (PCA) и t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE).
  5. Нормализация данных. Это включает в себя преобразование данных в соответствии с нормальным распределением, что может повысить производительность некоторых алгоритмов машинного обучения.
  6. Дискретизация данных. Сюда входит преобразование непрерывных данных в дискретные категории, что может быть полезно в некоторых приложениях машинного обучения.
  7. Увеличение данных. Сюда входит создание новых выборок данных путем преобразования или изменения существующих данных. Это может увеличить размер набора данных и повысить производительность некоторых алгоритмов машинного обучения.

Эти методы часто используются в сочетании для предварительной обработки данных и подготовки их к моделированию машинного обучения. Выбор метода предварительной обработки зависит от конкретного набора данных и требований алгоритма машинного обучения.

Инструменты и ресурсы для предварительной обработки данных:

  1. Библиотеки Python. Существует несколько библиотек Python для предварительной обработки данных, таких как Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib и Seaborn.
  2. Библиотеки R.R — еще один популярный язык для предварительной обработки данных, и для него доступно несколько библиотек, таких как dplyr, tidyr, ggplot2 и Caret.
  3. OpenRefine. OpenRefine – это бесплатный инструмент предварительной обработки данных с открытым исходным кодом, который можно использовать для очистки, преобразования и изменения формы беспорядочных данных.
  4. RapidMiner. RapidMiner — это коммерческая платформа для обработки данных, которая включает в себя широкий спектр инструментов предварительной обработки данных, таких как очистка данных, выбор функций и преобразование данных.
  5. KNIME: KNIME — это бесплатная платформа для анализа данных с открытым исходным кодом, которая включает в себя несколько инструментов предварительной обработки данных, таких как очистка данных, выбор функций и преобразование данных.
  6. IBM Watson Studio. Watson Studio — это облачная платформа для обработки данных, которая включает в себя несколько инструментов предварительной обработки данных, таких как очистка данных, выбор функций и преобразование данных.
  7. DataCamp. DataCamp — это платформа для онлайн-обучения, на которой предлагаются курсы по предварительной обработке данных и науке о данных в целом.
  8. Kaggle. Kaggle — это онлайн-платформа для соревнований по науке о данных, которая предоставляет несколько наборов данных для отработки методов предварительной обработки данных.
  9. GitHub. GitHub — это платформа репозитория кода, которая включает в себя несколько проектов с открытым исходным кодом, связанных с предварительной обработкой данных, таких как скрипты, библиотеки и учебные пособия.

В целом, эти инструменты и ресурсы могут быть очень полезны ученым и аналитикам данных для более эффективной и точной предварительной обработки и анализа данных.