ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗ്

അനലിറ്റിക്‌സിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുമായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗ്. വിശകലനത്തിനായി അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാനും നോർമലൈസ് ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്നതിനാൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് വർക്ക്ഫ്ലോയിലെ ഒരു പ്രധാന ഘട്ടമാണിത്. ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യാതെ, വിശകലനത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ കൃത്യമല്ലാത്തതും പൊരുത്തമില്ലാത്തതുമായിരിക്കും.

നഷ്‌ടമായതോ തെറ്റായതോ ആയ മൂല്യങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക, മൂല്യങ്ങൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുക, മൂല്യങ്ങൾ സ്കെയിലിംഗ്, ബിന്നിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഡിസ്‌ക്രിറ്റൈസിംഗ് എന്നിവയിലൂടെ ഡാറ്റ പരിവർത്തനം ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് ടാസ്‌ക്കുകൾ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകളിൽ ഉൾപ്പെടാം. പുതിയ ഫീച്ചറുകൾ സൃഷ്ടിക്കൽ, നിലവിലുള്ളവയിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, മൂല്യങ്ങൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യൽ തുടങ്ങിയ ഫീച്ചർ എൻജിനീയറിങ് ജോലികളും ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗ് എന്നത് പ്രവചന വിശകലനത്തിലെ ഒരു പ്രധാന ഘട്ടമാണ്, കാരണം ഇത് ഡാറ്റയെ കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവും സ്ഥിരതയുള്ളതുമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും അൽഗോരിതങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഡാറ്റയിലെ പിശകുകളോ പൊരുത്തക്കേടുകളോ ഇല്ലാതാക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗ് പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഇത് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സമയം കുറയ്ക്കാനും ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കുന്നു. ഇതിനെ ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടങ്ങളായി തിരിക്കാം: ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, ഫീച്ചർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, ഫീച്ചർ നിർമ്മാണം, ഫീച്ചർ എൻകോഡിംഗ്. ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗിൽ, തെറ്റായ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാവുന്ന നഷ്‌ടമായതോ കേടായതോ ആയ മൂല്യങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുകയും ഈ മൂല്യങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുകയോ പകരം സ്ഥാപിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. ഫീച്ചർ സെലക്ഷനിൽ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും ഫീച്ചർ നിർമ്മാണം നിലവിലുള്ളവയിൽ നിന്ന് പുതിയ ഫീച്ചറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു. അവസാനമായി, ഫീച്ചർ എൻകോഡിംഗിൽ, അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയുന്ന തരത്തിൽ സവിശേഷതകൾ രൂപാന്തരപ്പെടുന്നു.

കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന് ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗ് വളരെ പ്രധാനമാണ് - ഇത് കൂടാതെ, പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനോ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനോ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് കഴിഞ്ഞേക്കില്ല. അതിനാൽ, ഡാറ്റാ പ്രീപ്രോസസിംഗിന്റെ അവശ്യ ടെക്നിക്കുകളും അവരുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ അവ എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കാമെന്നും ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.