المعالجة المسبقة للبيانات

المعالجة المسبقة للبيانات هي عملية إعداد البيانات للتحليلات وتطبيقات التعلم الآلي. إنها خطوة أساسية في سير عمل علم البيانات لأنها تساعد على تنظيف البيانات الأولية وتطبيعها للتحليل. وبدون المعالجة المسبقة للبيانات، ستكون نتائج التحليل غير دقيقة وغير متسقة.

يمكن أن تتضمن تقنيات المعالجة المسبقة مهام تنظيف البيانات مثل إزالة القيم المفقودة أو الخاطئة، وتوحيد القيم، وتحويل البيانات عن طريق قياس القيم أو تجميعها أو تمييزها. تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات أيضًا مهام هندسة الميزات مثل إنشاء ميزات جديدة واستخراج الميزات من الميزات الموجودة وتجميع القيم.

تعد المعالجة المسبقة للبيانات خطوة أساسية في التحليلات التنبؤية لأنها تساعد في جعل البيانات أكثر موثوقية واتساقًا، وتمكن الخوارزميات من تحديد الأنماط وإجراء التنبؤات. كما أنه يساعد على تقليل التحيز، لأنه يمكن أن يزيل الأخطاء أو التناقضات في البيانات.

تعد المعالجة المسبقة للبيانات مهمة أيضًا لخوارزميات التعلم الآلي، لأنها تساعد على تقليل الوقت الحسابي وتحسين دقة النتائج. ويمكن تقسيمها إلى المراحل التالية: تنظيف البيانات، واختيار الميزات، وبناء الميزات، وترميز الميزات. في عملية تنظيف البيانات، يتم فحص البيانات بحثًا عن القيم المفقودة أو الفاسدة التي قد تؤدي إلى نتائج خاطئة ويتم إزالة هذه القيم أو استبدالها. يتضمن اختيار الميزة اختيار الميزات ذات الصلة من مجموعة البيانات، ويقوم إنشاء الميزة بإنشاء ميزات جديدة من الميزات الموجودة. أخيرًا، في تشفير الميزات، يتم تحويل الميزات بحيث تتمكن الخوارزميات من معالجتها وتفسيرها.

تعد المعالجة المسبقة للبيانات أمرًا حيويًا لتحليل البيانات بشكل دقيق وموثوق - وبدونها، قد لا تتمكن الخوارزميات من تحديد الأنماط أو إجراء تنبؤات دقيقة. لذلك، من المهم لعلماء البيانات أن يفهموا التقنيات الأساسية للمعالجة المسبقة للبيانات وكيفية تطبيقها على مجموعات البيانات الخاصة بهم.