Shánění dat

Data Munging je typ datové hádky nebo manipulace s daty, která se běžně používá při čištění a přípravě dat. Mungování dat zahrnuje transformaci nezpracovaných dat do formátu, který lze snadněji analyzovat nebo vizualizovat. Nejčastěji se používá v softwarovém inženýrství, konkrétně při dolování dat a strojovém učení. Tento proces zahrnuje transformaci dat z různých zdrojů do jednotnějšího formátu, jako je CSV, takže je lze snadněji analyzovat a analyzovat.

Munging dat může zahrnovat transformaci dat z více zdrojů do jediného formátu, jejich třídění, odstranění odlehlých hodnot, opravu chyb, doplňování chybějících hodnot a kombinování nebo oddělování hodnot. Může také zahrnovat kombinování více datových sad nebo jejich sloučení za účelem vytvoření nové datové sady vhodné pro daný úkol. Mungování dat se často používá v kombinaci s vizualizací dat k vytvoření interaktivních vizualizací dat.

Mungování dat hraje důležitou roli v datové vědě, protože datoví vědci často potřebují vzít nezpracovaná data, vyčistit je a přeměnit je na něco vhodného pro další analýzu. Mungování dat je také užitečné v prediktivní analýze, protože se často používá k přípravě dat pro konstrukci prediktivních modelů. Porozuměním datům a objevením vzorců může prohledávání dat pomoci zlepšit výkon a přesnost modelu.

Data munging lze také použít ke zmenšení velikosti datové sady, protože zpracování velkých datových sad může být časově náročné. Pomocí technik sběru dat, jako je filtrování, třídění nebo seskupování, lze datové sady zredukovat na relevantní informace a urychlit jejich zpracování.

Shromažďování dat je důležitou součástí jakéhokoli procesu Data Science, protože pomáhá zajistit přesnost a platnost dat předtím, než budou použita pro další analýzu. Správnou manipulací s daty se datoví vědci mohou ujistit, že data jsou vhodná pro další analýzu a mohou poskytnout nejlepší možné poznatky.