Pré-processamento de dados

O pré-processamento de dados é o processo de preparação de dados para aplicativos de análise e aprendizado de máquina. É uma etapa essencial no fluxo de trabalho da ciência de dados, pois ajuda a limpar e normalizar os dados brutos para análise. Sem o pré-processamento de dados, os resultados da análise seriam imprecisos e inconsistentes.

As técnicas de pré-processamento podem incluir tarefas de limpeza de dados, como a remoção de valores ausentes ou errôneos, a padronização de valores e a transformação de dados por meio de dimensionamento, binning ou discretização de valores. O pré-processamento de dados também envolve tarefas de engenharia de recursos, como a criação de novos recursos, a extração de recursos de recursos existentes e o agrupamento de valores.

O pré-processamento de dados é uma etapa essencial da análise preditiva porque ajuda a tornar os dados mais confiáveis e consistentes e permite que os algoritmos identifiquem padrões e façam previsões. Ele também ajuda a reduzir o viés, pois pode eliminar erros ou inconsistências nos dados.

O pré-processamento de dados também é importante para os algoritmos de aprendizado de máquina, pois ajuda a reduzir o tempo de computação e melhora a precisão dos resultados. Ele pode ser dividido nos seguintes estágios: limpeza de dados, seleção de recursos, construção de recursos e codificação de recursos. Na limpeza de dados, os dados são verificados quanto a valores ausentes ou corrompidos que poderiam levar a resultados errôneos, e esses valores são removidos ou substituídos. A seleção de recursos envolve a seleção de recursos relevantes de um conjunto de dados, e a construção de recursos cria novos recursos a partir dos existentes. Por fim, na codificação de recursos, os recursos são transformados para que os algoritmos possam processá-los e interpretá-los.

O pré-processamento de dados é vital para uma análise de dados precisa e confiável - sem ele, os algoritmos podem não ser capazes de identificar padrões ou fazer previsões precisas. Portanto, é importante que os cientistas de dados compreendam as técnicas essenciais de pré-processamento de dados e como aplicá-las a seus conjuntos de dados.