ഡാറ്റ മംഗിംഗ്

ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, തയ്യാറാക്കൽ എന്നിവയിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം ഡാറ്റ തർക്കം അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വം ആണ് ഡാറ്റ മംഗിംഗ്. വിശകലനം ചെയ്യാനോ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനോ എളുപ്പമുള്ള ഒരു ഫോർമാറ്റിലേക്ക് റോ ഡാറ്റയെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് ഡാറ്റ മംഗിംഗിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് ഡാറ്റ മൈനിംഗിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിലും ഇത് മിക്കപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയിൽ വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ CSV പോലെയുള്ള കൂടുതൽ യൂണിഫോം ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു, അങ്ങനെ അത് കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ പാഴ്‌സ് ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും.

ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയെ ഒരൊറ്റ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക, അത് അടുക്കുക, ഔട്ട്‌ലറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക, പിശകുകൾ തിരുത്തുക, നഷ്‌ടമായ മൂല്യങ്ങൾ പൂരിപ്പിക്കുക, മൂല്യങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുകയോ വേർതിരിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് ഡാറ്റ മംഗിംഗിൽ ഉൾപ്പെടാം. ചുമതലയ്‌ക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതോ അവയെ ലയിപ്പിക്കുന്നതോ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം. ഡാറ്റയുടെ സംവേദനാത്മക വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷനുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഡാറ്റ മംഗിംഗ് പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ സയൻസിൽ ഡാറ്റ മംഗിംഗ് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, കാരണം ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് പലപ്പോഴും റോ ഡാറ്റ എടുക്കുകയും വൃത്തിയാക്കുകയും കൂടുതൽ വിശകലനത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഒന്നാക്കി മാറ്റുകയും വേണം. പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്‌സിലും ഡാറ്റ മംഗിംഗ് ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കാരണം പ്രവചന മോഡലുകളുടെ നിർമ്മാണത്തിനായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കാൻ ഇത് പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുകയും പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, മോഡൽ പ്രകടനവും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഡാറ്റ മംഗിംഗ് സഹായിക്കും.

വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് സമയമെടുക്കുന്നതിനാൽ, ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാനും ഡാറ്റ മംഗിംഗ് ഉപയോഗിക്കാം. ഫിൽട്ടറിംഗ്, സോർട്ടിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രൂപ്പിംഗ് പോലുള്ള ഡാറ്റ മംഗിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങളിലേക്ക് ചുരുക്കുകയും അവയെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് വേഗത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യാം.

ഏതൊരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രക്രിയയുടെയും ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ് ഡാറ്റ മംഗിംഗ്, കാരണം ഇത് കൂടുതൽ വിശകലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റയുടെ കൃത്യതയും സാധുതയും ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റ കൂടുതൽ വിശകലനത്തിന് അനുയോജ്യമാണെന്നും സാധ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുമെന്നും ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.