データマイニング

データマンジングは、データラングリングまたはデータ操作の一種であり、データのクリーニングと準備で一般的に使用されます。データの改ざんには、生データを分析や視覚化が容易な形式に変換することが含まれます。ソフトウェア エンジニアリング、特にデータ マイニングと機械学習で最もよく使用されます。このプロセスには、さまざまなソースからのデータを、より簡単に解析および分析できるように、CSV などのより統一された形式に変換することが含まれます。

データの改ざんには、複数のソースからのデータを単一の形式に変換し、並べ替え、外れ値を削除し、エラーを修正し、欠損値を埋め、値を結合または分離することが含まれます。また、当面のタスクに適した新しいデータセットを作成するために、複数のデータセットを結合したりマージしたりすることも含まれます。データマンジングは、多くの場合、データの対話型視覚化を作成するためにデータ視覚化と組み合わせて使用されます。

データサイエンティストは多くの場合、生データを取得してクリーンアップし、さらなる分析に適したデータに変換する必要があるため、データ改変はデータサイエンスにおいて重要な役割を果たします。データ改変は、予測モデルの構築用のデータを準備するためによく使用されるため、予測分析にも役立ちます。データを理解し、パターンを発見することで、データの書き換えはモデルのパフォーマンスと精度の向上に役立ちます。

大規模なデータセットは処理に時間がかかるため、データマンジングを使用してデータセットのサイズを削減することもできます。フィルタリング、並べ替え、グループ化などのデータ改変手法を使用すると、データセットを関連情報に絞り込み、処理を高速化できます。

データの改ざんは、さらなる分析に使用される前にデータの正確性と有効性を確保するのに役立つため、データ サイエンス プロセスの重要な部分です。データを適切に操作することで、データ サイエンティストは、そのデータがさらなる分析に適していることを確認し、可能な限り最高の洞察を提供できます。