解释数据科学中的数据准备

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在处理和分析之前清理和转换原始数据称为数据准备。在处理之前，这是一个关键阶段，需要重新格式化数据、更正数据和混合数据源以丰富数据。对于数据专家或业务用户来说，数据准备是一项耗时的任务。但有必要将数据置于上下文中以产生洞察力并消除不相关数据带来的偏见。数据预处理、清理、验证、分析、转换、存储都是数据准备的一部分。它涉及组合来自各种内部系统和外部来源的数据。



有效的数据准备有助于数据 rcs 数据巴基斯坦 分析，减少处理过程中可能出现的错误和不准确性。它提高了用户对所有已处理数据的可访问性。新工具允许每个用户独立清理和验证数据，使这个过程变得更加简单。



数据科学中的数据准备


对原始数据进行数据准备的目的是保证数据的准确性。通过使用商业智能和其他分析应用程序处理数据，可以产生高质量的输出。原始数据充满了不准确、错误和缺失的数字。当涉及多个数据集时，不同的格式可能会重复或省略值。因此，数据处理的初始阶段需要修复所有这些问题、确认其准确性并统一数据集。



准备数据的原因


数据准备的主要目标之一是确保原始数据在处理和分析之前正确且一致，以便 BI 和分析应用程序的结果有效。数据在创建时，会包含缺失数字、不准确或其他问题。此外，当合并不同的数据集时，它们具有需要协调的不同格式。数据准备任务的大部分内容涉及纠正数据问题、确认数据质量和合并数据集。



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以下是数据准备的原因：


• 通过准备数据来为矿工做好准备。数据准备使矿工能够在使用预处理数据时更快地构建更好的模型。


• 为了创建任何形式的有效模型，良好的数据是必要的。


• 数据必须通过必要的软件应用程序进行格式化。


• 数据必须适合所选的程序。


• 在现实世界中，数据充满了不必要的细节。




准备数据的好处：


• 错误可以通过数据准备轻松修复。一旦从源头收集数据，这些不准确性就更难识别和修复。


• 通过清理和重新格式化数据集来生成高质量数据。通过数据准备，可以保证分析中使用的所有数据的高质量。


• 提供及时、有效、高质量的业务决策。更高质量的数据可以快速有效地进行处理和分析。


• 从 BI 和分析活动中获得更高的投资回报率


• 降低与数据管理和分析相关的成本


• 避免为用于不同的应用程序而重复准备数据。



数据准备步骤


收集适当的数据是一系列活动的第一阶段，该系列活动还包括清理、标记、验证和可视化。



1. 数据收集


收集工作所需的所有数据的过程称为数据收集。数据可以在各种地方找到，包括设备、数据仓库、计算机、云和软件。这使得数据收集非常耗时。弄清楚如何连接到多个数据源可能很困难。需要搜索的材料很多，因为数据量也在急剧增长。此外，根据来源的不同，数据的格式和类型也多种多样。



2.数据清理


为了确保所使用的数据集在评估时产生可靠的结果，需要对其进行清理。小型数据集可以手动评估。但对于较大的数据集，必须使用易于访问的软件工具进行自动化评估。



手动准备数据既耗时又费钱，而且容易出错。分析用于做出业务决策。但是，如果数据不可靠或缺乏，您的分析将帮助组织做出错误的判断。糟糕的分析会导致错误的业务选择。



3. 数据的丰富与转换


数据转换涉及更改格式或值条目以实现特定结果或使数据更容易被更多受众获取。添加数据并将其与其他相关信息连接起来以提供更深入的见解称为丰富数据。



4. 数据验证与发布


自动化程序应用于数据以验证其准确性、一致性和完整性。然后，数据由生成者直接使用。此外，在将其存储在数据仓库、数据湖或类似的存储库中后，其他用户可以访问它。