O pré-processamento de dados é uma etapa crucial no processo de mineração de dados, servindo como base para análise e tomada de decisão eficazes. Ele garante que os dados brutos usados em vários aplicativos sejam precisos, completos e relevantes, aprimorando a qualidade geral dos insights derivados dos dados.
O que é pré -processamento de dados?
O pré -processamento de dados envolve a transformação de dados brutos em um formato limpo e utilizável, principalmente para tarefas de mineração de dados. Esta fase essencial aborda vários desafios comuns associados a dados do mundo real, como inconsistências, incompletude e imprecisões. Ao lidar com esses problemas, o pré -processamento de dados ajuda a abrir caminho para uma análise mais confiável e significativa.
Importância do pré -processamento de dados
O papel do pré -processamento de dados não pode ser exagerado, pois influencia significativamente a qualidade do processo de análise de dados. Dados de alta qualidade são fundamentais para extrair conhecimento e obter insights. Ao melhorar a qualidade dos dados, o pré-processamento facilita uma melhor tomada de decisão e aprimora a eficácia das técnicas de mineração de dados, levando a resultados mais valiosos.
Técnicas -chave no pré -processamento de dados
Para transformar e limpar os dados de maneira eficaz, várias técnicas principais são empregadas. Essas técnicas desempenham um papel vital no aprimoramento da qualidade e usabilidade dos dados.
Integração de dados
A integração de dados é o processo de combinar dados de diferentes fontes em uma única visualização unificada. Esta técnica aborda os seguintes aspectos:
- Integração de esquema: Entidades correspondentes de diferentes bancos de dados podem ser desafiadoras, pois a correspondência de atributos deve ser identificada (por exemplo, ID do cliente vs. número do cliente).
- Metadados: Fornecer informações que ajudem a resolver problemas de integração de esquema.
- Considerações de redundância: Gerenciando atributos duplicados que podem surgir da fusão de várias tabelas.
Transformação de dados
A transformação dos dados refere -se à conversão de dados brutos em formatos apropriados para análise. Vários métodos são usados com frequência:
- Normalização: Este método escala atributos para um intervalo definido, como -1,0 a 1,0.
- Suavização: Técnicas como binning e regressão são aplicadas para eliminar o ruído dos dados.
- Agregação: Resumindo dados, como converter números diários de vendas em totais anuais para uma análise melhorada.
- Generalização: Atualizar dados de nível inferior para conceitos de nível superior, como agrupar cidades em países.
Limpeza de dados
A limpeza de dados se concentra na correção de erros, gerenciando valores ausentes e identificando valores extremos. Os principais desafios durante esta fase incluem:
- Dados barulhentos: Isso se refere a imprecisões decorrentes de erros humanos ou do sistema que impedem a representação dos dados.
- Algoritmos de limpeza de dados: Esses algoritmos são essenciais para reduzir o impacto de dados “sujos” sobre os resultados da mineração.
Redução de dados
As técnicas de redução de dados melhoram a eficiência da análise de grandes conjuntos de dados, minimizando os tamanhos do conjunto de dados sem comprometer a integridade dos dados. Métodos importantes incluem:
- Agregação: Semelhante ao usado na transformação de dados, envolve resumir dados para maior clareza.
- Redução de dimensão: Essa técnica envolve a remoção de recursos fracamente correlacionados ou redundantes, simplificando a análise.
- Compressão de dados: Técnicas como a transformação da wavelet e a análise de componentes principais são usadas para diminuir o tamanho do conjunto de dados de maneira eficaz.
Considerações adicionais no pré -processamento de dados
Testes e confiabilidade são componentes cruciais do pré -processamento de dados. A implementação de integração contínua/implantação contínua (IC/CD) e práticas de monitoramento é essencial para manter a confiabilidade dos sistemas de aprendizado de máquina que dependem de técnicas de pré-processamento de dados de alta qualidade. Ao garantir que os dados permaneçam precisos e relevantes ao longo de seu ciclo de vida, as organizações podem maximizar o valor que derivam de seus esforços de análise de dados.
