Основные советы для точного анализа

При анализе данных качество ваших идей зависит от данных, с которых вы начинаете. Подготовка данных имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы данные, которые вы анализируете, были чистыми, точными и готовыми к использованию. В этой статье рассматривается важность подготовки данных, ее преимущества и основные этапы подготовки данных для точного анализа.

Что такое подготовка данных?

Подготовка данных — это процесс очистки, преобразования и организации необработанных данных в формат, пригодный для анализа. Он включает в себя различные шаги, обеспечивающие согласованность, точность и готовность данных к обработке. Этот процесс имеет решающее значение для получения значимой информации и принятия обоснованных решений на основе данных.

Преимущества подготовки данных

Правильная подготовка данных дает множество преимуществ, в том числе:

• Улучшенное качество данных. Обеспечивает точность, полноту и отсутствие ошибок в данных.
• Повышенная точность анализа. Чистые данные приводят к более надежным и достоверным результатам анализа.
• Эффективная обработка данных: организованность данных сокращает время обработки данных и вычислительные ресурсы.
• Лучшее принятие решений. Высококачественные данные способствуют принятию более эффективных бизнес-решений и стратегий.

Постройте свою карьеру в области аналитики данных с помощью нашей магистерской программы для аналитиков данных! Охватите основные темы и важные концепции, которые помогут вам правильно начать работу!

Этапы подготовки данных

Подготовка данных включает в себя важные шаги, обеспечивающие чистоту, точность и готовность данных к анализу. Вот подробное описание этих шагов:

1. Подготовьте данные

Первым шагом в подготовке данных является сбор и систематизация исходных данных. Это предполагает сбор и компиляцию данных из различных источников в единый набор данных для дальнейшей обработки.

2. Найдите правильный ресурс данных

Определите и выберите соответствующие данные. Это предполагает понимание контекста вашего анализа и обеспечение того, чтобы используемые вами данные были подходящими и достаточными для ваших нужд.

3. Сотрудничайте с другими

Подготовка данных часто требует сотрудничества с другими командами или отделами. Сотрудничество с инженерами по данным, учеными по данным и экспертами в предметной области может помочь обеспечить точное понимание и надлежащую подготовку данных.

4. Очистка данных

Очистка данных — важный этап подготовки данных. Он включает в себя выявление и исправление ошибок, несоответствий и неточностей в данных. Общие задачи по очистке данных включают в себя:

• Удаление дубликатов: Устранение избыточных записей данных.
• Исправление отсутствующих значений: обработка отсутствующих данных путем вменения значений или удаления неполных записей.
• Исправление ошибок: выявление и исправление ошибок при вводе данных, таких как опечатки или неправильные значения.

5. Преобразование данных

Преобразование данных включает в себя преобразование данных из необработанной формы в формат, пригодный для анализа. Этот шаг может включать в себя:

• Нормализация: масштабирование данных до стандартного диапазона для обеспечения сопоставимости.
• Кодирование: преобразование категориальных данных в числовые форматы.
• Агрегация: суммирование данных для уменьшения сложности и выделения важных тенденций.

6. Улучшенная масштабируемость

Правильная подготовка данных может значительно повысить масштабируемость ваших процессов обработки данных. Обеспечивая чистоту и хорошую организацию данных, вы сможете легче масштабировать свой анализ для более крупных наборов данных и более сложных запросов.

7. Обеспечьте ценность бизнеса за меньшее время

Адекватная подготовка данных позволяет быстрее получать информацию и принимать решения. Сокращая время, затрачиваемое на очистку и организацию данных, вы можете больше сосредоточиться на их анализе и извлечении из них пользы.

8. Сбор данных

Сбор данных является основополагающим этапом процесса подготовки. Это предполагает сбор данных из различных источников, включая базы данных, электронные таблицы и внешних поставщиков. Обеспечение точного и последовательного сбора данных имеет решающее значение для последующих этапов подготовки.

9. Разделение данных

Разделение данных включает в себя разделение набора данных на обучающий и тестовый наборы для проверки модели. Этот шаг важен в машинном обучении для точной оценки эффективности прогнозных моделей.

10. Быстро исправляйте ошибки

Своевременное выявление и исправление ошибок имеет жизненно важное значение для поддержания целостности данных. Внедрите инструменты автоматического обнаружения ошибок и создайте протокол для быстрого устранения любых несоответствий в данных.

11. Сократите затраты

Эффективная подготовка данных может привести к значительной экономии средств. Организации могут сэкономить время и ресурсы за счет уменьшения необходимости тщательной очистки и повторной обработки данных, что приведет к более экономичному управлению данными.

Связь между машинным обучением и подготовкой данных

Машинное обучение (МО) во многом зависит от качества данных, предоставляемых для алгоритмов обучения и тестирования. Вот как подготовка данных играет ключевую роль в ML:

1. Производительность модели. Чистые и хорошо подготовленные данные гарантируют оптимальную работу моделей машинного обучения. Шум и согласованность данных могут привести к низкой точности модели и ненадежным прогнозам.
2. Разработка функций: подготовка данных включает в себя создание и преобразование функций, которые лучше представляют основную проблему модели, улучшая ее способность к обучению.
3. Уменьшение переобучения. Правильно подготовленные данные помогают снизить риск переобучения, гарантируя, что модель изучает подлинные закономерности в данных, а не шум.
4. Целостность данных. Обеспечение целостности данных посредством тщательной подготовки не позволяет моделям делать неправильные предположения на основе ошибочных данных.

Проблемы подготовки данных

Несмотря на свою важность, подготовка данных сопряжена с рядом проблем:

1. Проблемы с качеством данных. Неполные, противоречивые и неточные данные сложно очистить и стандартизировать, что приводит к множеству проблем с качеством данных.
2. Масштабируемость: обработка больших наборов данных требует значительных вычислительных ресурсов и эффективных алгоритмов.
3. Отнимает много времени: подготовка данных может быть трудоемкой, зачастую занимая больше времени, чем анализ.
4. Сложность. Интеграция данных из различных источников и обеспечение согласованности может быть сложной задачей.
5. Развитие данных: поддержание актуальности и актуальности данных с течением времени требует постоянного мониторинга и корректировки.
6. Сотрудничество. Обеспечение эффективной коммуникации и сотрудничества между командами, участвующими в процессе подготовки данных, может оказаться сложной задачей.

Эффективная подготовка данных необходима для точного анализа и принятия решений. Доступны различные инструменты, помогающие оптимизировать и автоматизировать процесс подготовки данных. Вот подробный обзор некоторых из лучших инструментов подготовки данных:

1. Альтерикс

Alteryx — мощный инструмент подготовки данных с удобным интерфейсом перетаскивания. Он позволяет пользователям смешивать, очищать и подготавливать данные из нескольких источников, а также выполнять расширенный анализ и прогнозное моделирование.

2. Альтаир

Altair предоставляет комплексный набор инструментов анализа данных, ориентированных на визуализацию данных и прогнозную аналитику. Эти инструменты позволяют пользователям эффективно очищать, преобразовывать и исследовать большие наборы данных.

3. Озеро данных

Datameer — это платформа подготовки и анализа данных корпоративного уровня, предназначенная для упрощения процесса конвейеризации данных, позволяющая пользователям преобразовывать и анализировать большие объемы данных из различных источников.

4. Таленд

Talend — это инструмент интеграции и подготовки данных с открытым исходным кодом, предлагающий обширные функции очистки, преобразования и интеграции данных. Он известен своей широкой совместимостью с различными источниками данных.

Читайте также: Вопросы на собеседовании Talend для технических специалистов

5. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI — это инструмент бизнес-аналитики с надежными возможностями подготовки данных, позволяющий пользователям подключать, очищать и визуализировать данные из нескольких источников, что упрощает комплексную бизнес-аналитику.

6. Подготовка таблицы

Tableau Prep — это инструмент подготовки данных, который прекрасно работает с программным обеспечением для визуализации Tableau. Он предлагает интуитивно понятные функции очистки, формирования и комбинирования данных через простой в использовании визуальный интерфейс.

7. Трифакта

Trifacta — это инструмент обработки данных, который использует машинное обучение для очистки и подготовки данных. Он обеспечивает интуитивно понятный интерфейс для преобразования данных и предназначен для обработки сложных и больших наборов данных.

8. Qlik Sense

Более широкая платформа анализа и визуализации данных Qlik Sense включает в себя надежные функции подготовки данных, позволяющие пользователям быстро очищать, преобразовывать и интегрировать данные для более глубокого понимания.

9. Datawatch (Студия знаний Альтаир)

Datawatch, теперь часть Altair, предлагает инструменты подготовки данных и прогнозного анализа. В нем особое внимание уделяется визуальному обнаружению данных и расширенным возможностям моделирования.

10. Паксата

Paxata — это инструмент самообслуживания для подготовки данных, который предоставляет визуальный интерфейс для очистки, интеграции и обогащения данных, что позволяет бизнес-пользователям легко готовить данные без обширных технических знаний.

11. Аналитика данных SAP

SAP Data Intelligence — это решение для управления данными корпоративного уровня, предлагающее комплексные возможности подготовки, интеграции и оркестрации данных, предназначенные для обработки сложных ландшафтов данных.

12. Инфоджикс Данные360

Infogix Data360 — это набор инструментов для управления, качества и анализа данных. Он включает в себя надежные функции подготовки данных, направленные на обеспечение точности и надежности данных.

13. Информатика

Informatica предоставляет инструменты управления данными с мощными функциями подготовки данных, включая интеграцию, очистку и преобразование данных, ориентированные на крупные предприятия.

14. Тамар

Tamr — это инструмент объединения данных, который использует машинное обучение для автоматизации задач подготовки данных, таких как дедупликация и сопоставление записей, что упрощает интеграцию и очистку больших наборов данных.

15. Клей AWS

AWS Glue — это полностью управляемый сервис ETL (извлечение, преобразование, загрузка) от Amazon Web Services, который автоматизирует подготовку данных, упрощая подготовку данных для аналитики и машинного обучения.

Будущее подготовки данных

Поскольку данные продолжают расти в объёме, разнообразии и скорости, будущее подготовки данных ожидает значительную эволюцию:

1. Автоматизация и искусственный интеллект. Ожидайте роста автоматизации благодаря инструментам на основе искусственного интеллекта, которые смогут автономно очищать, преобразовывать и интегрировать данные. Алгоритмы машинного обучения будут иметь решающее значение для прогнозирования потребностей в подготовке данных и оптимизации процессов.
2. Интеграция с большими данными и облаком. Инструменты подготовки данных будут все больше интегрироваться с платформами больших данных и облачными сервисами, обеспечивая масштабируемость и доступность в распределенных средах данных.
3. Возможности самообслуживания. Переход к инструментам самообслуживания для подготовки данных позволит бизнес-пользователям самостоятельно обрабатывать данные, уменьшая зависимость от ИТ и ускоряя время получения аналитической информации.
4. Подготовка данных в реальном времени. С развитием Интернета вещей и периферийных вычислений возможности подготовки данных в реальном времени станут важными. Потребуются инструменты для обработки потоковых данных и обеспечения постоянного качества и целостности данных.
5. Улучшенное управление данными. Управление данными станет более важным, поскольку ужесточение правил и стандартов приведет к необходимости в инструментах, обеспечивающих соответствие, безопасность и этичное использование данных.

Заключение

Подготовка данных является основополагающим и стратегическим императивом для организаций, стремящихся получить полезную информацию из своих данных. Инвестируя в надежные методы подготовки данных и используя передовые инструменты и технологии, компании могут повысить качество данных, ускорить процесс принятия решений и получить конкурентное преимущество в сегодняшней среде, управляемой данными. Регистрация в этой программе Data Analyst может предоставить профессионалам навыки овладения этими практиками, гарантируя, что они смогут преобразовать необработанные данные в ценную информацию. Охват будущих тенденций в подготовке данных будет иметь решающее значение для того, чтобы оставаться гибкими, отзывчивыми и инновационными в использовании всего потенциала данных для успеха в бизнесе.

Часто задаваемые вопросы

1. Какую роль играет проверка данных при подготовке данных?

Проверка данных обеспечивает точность и согласованность путем проверки на наличие ошибок, несоответствий и пропущенных значений. Он предоставляет надежные и подходящие данные для анализа, снижая риск ошибочных выводов.

2. Что такое преобразование данных при подготовке данных?

Преобразование данных включает в себя преобразование необработанных данных в формат, подходящий для анализа. Это включает в себя очистку, нормализацию, агрегирование и интеграцию данных, чтобы сделать их полезными и полезными для принятия решений.

3. Как подготовить неструктурированные данные?

Сначала определите его структуру или закономерности, а затем используйте такие инструменты, как обработка естественного языка (НЛП), интеллектуальный анализ текста или распознавание изображений, чтобы извлечь и систематизировать соответствующую информацию. Структурирование неструктурированных данных повышает удобство их использования для анализа.

4. Как использовать профилирование данных при подготовке?

Профилирование данных включает в себя анализ наборов данных для понимания их структуры, качества и содержания. Инструменты профилирования данных выявляют закономерности, выбросы и распределение данных, помогая направлять процессы очистки, преобразования и интеграции данных.

5. Каковы распространенные ошибки при подготовке данных?

К частым ошибкам относятся пропущенные значения, повторяющиеся записи, несогласованное форматирование и выбросы данных. Если эти проблемы решать посредством тщательной очистки и проверки данных, они могут привести к точному анализу и принятию решений.