Tiền xử lý dữ liệu

Tiền xử lý dữ liệu là quá trình chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng phân tích và học máy. Đây là một bước thiết yếu trong quy trình làm việc của khoa học dữ liệu vì nó giúp làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu thô để phân tích. Nếu không xử lý trước dữ liệu, kết quả phân tích sẽ không chính xác và không nhất quán.

Các kỹ thuật tiền xử lý có thể bao gồm các tác vụ làm sạch dữ liệu như loại bỏ các giá trị bị thiếu hoặc sai, chuẩn hóa các giá trị và chuyển đổi dữ liệu bằng cách chia tỷ lệ, tạo thùng hoặc rời rạc hóa các giá trị. Tiền xử lý dữ liệu cũng bao gồm các nhiệm vụ kỹ thuật tính năng như tạo tính năng mới, trích xuất tính năng từ các tính năng hiện có và nhóm các giá trị.

Tiền xử lý dữ liệu là một bước thiết yếu trong phân tích dự đoán vì nó giúp làm cho dữ liệu trở nên đáng tin cậy và nhất quán hơn, đồng thời cho phép các thuật toán xác định mẫu và đưa ra dự đoán. Nó cũng giúp giảm sai lệch vì nó có thể loại bỏ lỗi hoặc sự không nhất quán trong dữ liệu.

Tiền xử lý dữ liệu cũng rất quan trọng đối với các thuật toán học máy vì nó giúp giảm thời gian tính toán và cải thiện độ chính xác của kết quả. Nó có thể được chia thành các giai đoạn sau: làm sạch dữ liệu, lựa chọn tính năng, xây dựng tính năng và mã hóa tính năng. Trong quá trình làm sạch dữ liệu, dữ liệu được kiểm tra để tìm các giá trị bị thiếu hoặc bị hỏng có thể dẫn đến kết quả sai và các giá trị này sẽ bị xóa hoặc thay thế. Lựa chọn tính năng bao gồm việc lựa chọn các tính năng có liên quan từ tập dữ liệu và việc xây dựng tính năng sẽ tạo ra các tính năng mới từ các tính năng hiện có. Cuối cùng, trong mã hóa đặc điểm, các đặc điểm được chuyển đổi để thuật toán có thể xử lý và diễn giải chúng.

Tiền xử lý dữ liệu rất quan trọng để phân tích dữ liệu chính xác và đáng tin cậy – nếu không có nó, các thuật toán có thể không xác định được mẫu hoặc đưa ra dự đoán chính xác. Do đó, điều quan trọng là các nhà khoa học dữ liệu phải hiểu các kỹ thuật thiết yếu của tiền xử lý dữ liệu và cách áp dụng chúng vào bộ dữ liệu của họ.