Tai duomenų gavybos technika, kuri neapdorotus duomenis paverčia suprantamu formatu Neapdoroti duomenys (realaus pasaulio duomenys) visada yra neišsamūs ir tų duomenų negalima siųsti naudojant modelį. Tai sukeltų tam tikras klaidas. Štai kodėl prieš siųsdami per modelį turime iš anksto apdoroti duomenis.
Kodėl mums reikia iš anksto apdoroti duomenis?
Išankstinis duomenų apdorojimas yra labai svarbus bet kokiame duomenų gavybos procese, nes jie tiesiogiai įtakoja projekto sėkmės rodiklį … Teigiama, kad duomenys yra nešvarūs, jei juose trūksta atributo, atributų reikšmių, triukšmo ar iškrypimų ir pasikartojančių arba klaidingų duomenų. Dėl bet kurio iš jų pablogės rezultatų kokybė.
Ką reiškia išankstinis duomenų apdorojimas?
Išankstinis duomenų apdorojimas yra neapdorotų duomenų transformavimo į suprantamą formatą procesas. Tai taip pat svarbus duomenų gavybos žingsnis, nes negalime dirbti su neapdorotais duomenimis. Prieš taikant mašininio mokymosi arba duomenų gavybos algoritmus, reikia patikrinti duomenų kokybę.
Ar turėčiau iš anksto apdoroti bandymo duomenis?
Pagrindinė to esmė yra tokia: Neturėtumėte naudoti išankstinio apdorojimo metodo, kuris pritaikytas visam duomenų rinkiniui, kad pakeistumėte bandymo arba traukimo duomenis. Jei taip darote, netyčia pernešate informaciją iš traukinio sąstato į bandomąjį rinkinį.
Kodėl turime iš anksto apdoroti duomenis prieš atliekant jų analizę?
Išankstinis duomenų apdorojimas gali būti susijęs su duomenų manipuliavimu arba išmetimu prieš naudojant, siekiant užtikrinti arba pagerinti našumą, ir tai yra svarbus duomenų gavybos proceso žingsnis. … Analizuojant duomenis, kurie nebuvo kruopščiai patikrinti dėl tokių problemų, gali būti klaidinančių rezultatų.
