什么是数据准备？

原始数据可能包含也可能不包含错误和不一致。因此，得出可行的见解并不简单。我们必须准备数据，以将我们从不完整、不准确和非结构化数据的陷阱中拯救出来。在本文中，我们将了解数据准备、过程以及在此过程中面临的挑战。

什么是数据准备？
数据准备是为后处理和分析准备原始数据的过程。关键方法是以适合机器学习 (ML) 算法的格式收集、清理和标记原始数据，然后进行数据探索和可视化。在将原始数据用于机器学习和业务分析之前清理和组合原始数据的过程称为数据准备，有时也称为“预处理”。但这可能不是最有吸引力的职责，仔细的数据准备对于数据分析的成功至关重要。来自原始数据的清晰而重要的想法需要仔细验证、清理和添加。创建的任何业务分析或模型只有在第一次信息准备时才会变得强大和有效。

为什么数据准备很重要？
数据准备是成功的机器学习项目的基础：

• 提高数据质量：原始数据通常包含不一致、缺失值、错误和不相关信息。清理、插补和标准化等数据准备技术可以解决这些问题，从而产生更干净、更一致的数据集。反过来，这可以防止这些问题产生偏差或阻碍模型的学习过程。
• 增强模型性能：机器学习算法在很大程度上依赖于训练数据的质量。通过有效地准备数据，您可以为算法提供学习模式和关系的清晰且结构良好的基础。这使得模型能够更好地概括并对未见过的数据做出准确的预测。
• 节省时间和资源：预先投入时间准备数据可以显着节省时间和资源。通过尽早解决数据质量问题，您可以避免在建模过程后期遇到可能需要返工或故障排除的问题。这意味着更高效、更简化的机器学习工作流程。
• 促进特征工程：数据准备通常涉及特征工程，这是从现有特征创建新特征的过程。这些新功能可以提供更多信息并与手头的任务相关，最终提高模型的学习和预测能力。

数据准备过程
数据准备过程中有几个重要步骤，每个步骤对于确保数据准备好进行分析或其他处理都是至关重要的。以下是与数据准备相关的关键阶段：

第 1 步：描述目的和要求
确定数据分析项目的目标和要求是数据准备过程的第一步。请考虑以下事项：

• 数据分析项目的目标是什么？有多大？
• 您计划使用这些数据调查或评估哪些主要问题或想法？
• 数据分析结果的目标受众和最终用户是谁？他们有什么职位和职责？
• 您需要访问和分析哪些格式、类型和来源的数据？
• 您对数据的质量、准确性、完整性、及时性和相关性有哪些要求？
• 您必须考虑哪些限制以及道德、法律和监管问题？

第 2 步：数据收集
从文件、数据库、网站和社交媒体等各种来源收集信息，进行彻底分析，提供可靠且高质量的数据使用。使用合适的资源和方法来获取和分析来自各种来源的数据，包括文件、数据库、API 和网络抓取。

步骤 3：数据组合和集成数据
数据集成需要组合来自多个来源或维度的数据，以创建完整的逻辑数据集。数据集成解决方案提供了广泛的操作，包括组合、关系、连接、差异和连接，以及各种数据模式和架构类型。

为了正确组合和集成数据，必须以通用标准格式（例如 CSV、JSON 或 XML）存储和排列信息，以便于访问和统一理解。使用云存储、数据仓库或数据湖等解决方案组织数据管理和存储可以改善治理、保持一致性并加快对单一平台上数据的访问。

审计、备份、恢复、验证和加密都是可用于确保可靠数据管理的强大安全程序的示例。隐私保护数据在传输和存储过程中的安全，而授权和认证则保护数据的安全

第 4 步：数据分析
数据分析是一种系统方法，用于评估和分析数据集，确保其质量、结构、内容并提高组织环境中的准确性。数据分析通过分析源数据、查找错误、不一致和错误以及了解文件结构、内容和关系来识别数据一致性、差异和空值。它有助于评估完整性、准确性、一致性、有效性和及时性等要素。

第五步：数据探索
数据探索是指熟悉数据、识别模式、趋势、异常值和错误，以便更好地理解数据并评估分析的可能性。评估数据，识别数据类型、格式和结构，并计算描述性统计数据，例如每个数值变量的平均值、中位数、众数和方差。直方图、箱线图和散点图等可视化可以提供对数据分布的理解，而分类等复杂技术可以揭示隐藏的模式并显示异常。

第 6 步：数据转换和丰富
数据丰富是通过添加新功能或列、提高其准确性和可靠性以及根据第三方来源进行验证来改进数据集的过程。

• 该技术涉及结合 CRM、财务和营销等各种数据源来创建全面的数据集，并结合人口统计等第三方数据来增强洞察力。
• 该过程涉及根据共享属性将数据分类为客户或产品等组，并使用年龄和性别等标准变量来描述这些实体。
• 利用现有数据设计新功能或领域，例如根据出生日期计算客户年龄。通过参考历史趋势，估计可用数据中的缺失值，例如缺失的销售数据。
• 该任务涉及识别非结构化文本数据中的姓名和地址等实体，从而从没有固定结构的文本中提取可操作的信息。
• 该过程涉及为非结构化文本数据（例如产品描述或客户反馈）分配特定类别，以促进分析并获得有价值的见解。
• 利用地理编码、情感分析、实体识别和主题建模等各种技术，通过附加信息或上下文来丰富您的数据。
• 为了进行分析并生成重要的见解，非结构化文本数据被分为不同的组，例如产品描述或消费者反馈。

第8步：数据验证
数据验证对于确保数据的准确性、完整性和一致性至关重要，因为它根据符合您的要求、标准和法规的预定义规则和标准检查数据。

• 分析数据以更好地了解其属性，例如数据类型、范围和分布。识别任何潜在问题，例如缺失值、异常或错误。
• 选择数据集的代表性样本进行验证。该技术对于较大的数据集非常有用，因为它最大限度地减少了处理工作量。
• 将计划的验证规则应用于收集的数据。规则可能包含格式检查、范围验证或跨字段验证。
• 识别不符合验证标准的记录。跟踪任何缺陷或差异以供将来分析。
• 根据需要清理、转换或输入数据，纠正已识别的错误。维护在此过程中所做修改的审核记录至关重要。
• 尽可能自动化数据验证活动，以确保一致且持续的数据质量维护。

数据准备工具
以下部分概述了可用于数据准备的各种工具，这对于解决数据集中的质量、一致性和可用性挑战至关重要。

1. Pandas：#Pandas 是一个用于数据操作和分析的强大 Python 库。它提供了 DataFrame 等数据结构，以实现高效的数据处理和操作。Pandas 广泛用于 Python 中的数据清理、转换和探索。
2. Trifacta Wrangler： Trifacta Wrangler 是一种数据准备工具，提供用于清理和结构化数据的可视化和交互式界面。它支持各种数据格式，可以处理大型数据集。
3. KNIME： KNIME（Konstanz Information Miner）是一个用于数据分析、报告和集成的开源平台。它提供了用于设计数据工作流程的可视化界面，并包括用于数据准备任务的各种预构建节点。
4. 斯坦福大学的 DataWrangler： DataWrangler 是斯坦福大学开发的基于 Web 的工具，允许用户通过一系列交互步骤探索、清理和转换数据。它生成可应用于原始数据的转换脚本。
5. RapidMiner： RapidMiner 是一个数据科学平台，包括数据准备、机器学习和模型部署工具。它提供了一个可视化工作流程设计器，用于创建和执行数据准备流程。
6. Apache Spark： Apache Spark 是一个分布式计算框架，包含用于数据处理的库，包括 Spark SQL 和 Spark DataFrame。它对于大规模数据准备任务特别有用。
7. Microsoft Excel： Excel 是一种广泛使用的电子表格软件，包括多种数据操作功能。虽然它可能不像专用工具那么复杂，但它仍然是较小规模数据准备任务的流行选择。

数据准备方面的挑战
现在，我们已经了解到数据准备是分析过程中的关键阶段，但它充满了众多挑战，例如：

1. 数据分析缺乏或不充分：
   • 导致数据准备过程中出现错误、错误和困难。
   • 导致分析结果不佳。
   • 可能会导致数据丢失或不完整。