Andmete eeltöötlus

Andmete eeltöötlus on analüütika- ja masinõpperakenduste jaoks andmete ettevalmistamise protsess. See on oluline samm andmeteaduse töövoos, kuna see aitab puhastada ja normaliseerida toorandmeid analüüsi jaoks. Ilma andmete eeltöötluseta oleksid analüüsi tulemused ebatäpsed ja ebajärjekindlad.

Eeltöötlusmeetodid võivad hõlmata andmete puhastamise ülesandeid, nagu puuduvate või vigaste väärtuste eemaldamine, väärtuste standardimine ja andmete teisendamine väärtuste skaleerimise, binnimise või diskretiseerimise teel. Andmete eeltöötlus hõlmab ka funktsioonide projekteerimisülesandeid, nagu uute funktsioonide loomine, funktsioonide eraldamine olemasolevatest ja väärtuste rühmitamine.

Andmete eeltöötlus on ennustava analüütika oluline samm, kuna see aitab muuta andmed usaldusväärsemaks ja järjepidevamaks ning võimaldab algoritmidel tuvastada mustreid ja teha prognoose. Samuti aitab see vähendada eelarvamusi, kuna see võib kõrvaldada andmetes esinevad vead või ebakõlad.

Andmete eeltöötlus on oluline ka masinõppe algoritmide puhul, kuna see aitab vähendada arvutusaega ja parandab tulemuste täpsust. Selle saab jagada järgmisteks etappideks: andmete puhastamine, funktsioonide valimine, funktsioonide loomine ja funktsioonide kodeerimine. Andmete puhastamisel kontrollitakse andmeid puuduvate või rikutud väärtuste suhtes, mis võivad viia ekslike tulemusteni, ning need väärtused eemaldatakse või asendatakse. Funktsioonide valimine hõlmab asjakohaste funktsioonide valimist andmestikust ja funktsioonide loomine loob olemasolevate põhjal uusi funktsioone. Lõpuks muudetakse funktsioonide kodeerimises funktsioone nii, et algoritmid saaksid neid töödelda ja tõlgendada.

Andmete eeltöötlus on täpse ja usaldusväärse andmeanalüüsi jaoks ülioluline – ilma selleta ei pruugi algoritmid suutma tuvastada mustreid ega teha täpseid ennustusi. Seetõttu on andmeteadlastel oluline mõista andmete eeltöötlemise olulisi meetodeid ja seda, kuidas neid oma andmekogumites rakendada.