什麼是資料準備？

原始資料可能包含也可能不包含錯誤和不一致。因此，得出可行的見解並不簡單。我們必須準備資料，以將我們從不完整、不準確和非結構化資料的陷阱中拯救出來。在本文中，我們將瞭解資料準備、過程以及在此過程中面臨的挑戰。

什麼是資料準備？
資料準備是為後處理和分析準備原始資料的過程。關鍵方法是以適合機器學習 (ML) 演算法的格式收集、清理和標記原始資料，然後進行資料探索和視覺化。在將原始資料用於機器學習和業務分析之前清理和組合原始資料的過程稱為資料準備，有時也稱為“預處理”。但這可能不是最有吸引力的職責，仔細的資料準備對於資料分析的成功至關重要。來自原始資料的清晰而重要的想法需要仔細驗證、清理和新增。建立的任何業務分析或模型只有在第一次資訊準備時才會變得強大和有效。

為什麼資料準備很重要？
資料準備是成功的機器學習專案的基礎：

• 提高資料質量：原始資料通常包含不一致、缺失值、錯誤和不相關資訊。清理、插補和標準化等資料準備技術可以解決這些問題，從而產生更乾淨、更一致的資料集。反過來，這可以防止這些問題產生偏差或阻礙模型的學習過程。
• 增強模型效能：機器學習演算法在很大程度上依賴於訓練資料的質量。透過有效地準備資料，您可以為演算法提供學習模式和關係的清晰且結構良好的基礎。這使得模型能夠更好地概括並對未見過的資料做出準確的預測。
• 節省時間和資源：預先投入時間準備資料可以顯著節省時間和資源。透過儘早解決資料質量問題，您可以避免在建模過程後期遇到可能需要返工或故障排除的問題。這意味著更高效、更簡化的機器學習工作流程。
• 促進特徵工程：資料準備通常涉及特徵工程，這是從現有特徵建立新特徵的過程。這些新功能可以提供更多資訊並與手頭的任務相關，最終提高模型的學習和預測能力。

資料準備過程
資料準備過程中有幾個重要步驟，每個步驟對於確保資料準備好進行分析或其他處理都是至關重要的。以下是與資料準備相關的關鍵階段：

第 1 步：描述目的和要求
確定資料分析專案的目標和要求是資料準備過程的第一步。請考慮以下事項：

• 資料分析專案的目標是什麼？有多大？
• 您計劃使用這些資料調查或評估哪些主要問題或想法？
• 資料分析結果的目標受眾和終端使用者是誰？他們有什麼職位和職責？
• 您需要訪問和分析哪些格式、型別和來源的資料？
• 您對資料的質量、準確性、完整性、及時性和相關性有哪些要求？
• 您必須考慮哪些限制以及道德、法律和監管問題？

第 2 步：資料收集
從檔案、資料庫、網站和社交媒體等各種來源收集資訊，進行徹底分析，提供可靠且高質量的資料使用。使用合適的資源和方法來獲取和分析來自各種來源的資料，包括檔案、資料庫、API 和網路抓取。

步驟 3：資料組合和整合資料
資料整合需要組合來自多個來源或維度的資料，以建立完整的邏輯資料集。資料整合解決方案提供了廣泛的操作，包括組合、關係、連線、差異和連線，以及各種資料模式和架構型別。

為了正確組合和整合資料，必須以通用標準格式（例如 CSV、JSON 或 XML）儲存和排列資訊，以便於訪問和統一理解。使用雲端儲存、資料倉儲或資料湖等解決方案組織資料管理和儲存可以改善治理、保持一致性並加快對單一平臺上資料的訪問。

審計、備份、恢復、驗證和加密都是可用於確保可靠資料管理的強大安全程式的示例。隱私保護資料在傳輸和儲存過程中的安全，而授權和認證則保護資料的安全

第 4 步：資料分析
資料分析是一種系統方法，用於評估和分析資料集，確保其質量、結構、內容並提高組織環境中的準確性。資料分析透過分析源資料、查詢錯誤、不一致和錯誤以及瞭解檔案結構、內容和關係來識別資料一致性、差異和空值。它有助於評估完整性、準確性、一致性、有效性和及時性等要素。

第五步：資料探索
資料探索是指熟悉資料、識別模式、趨勢、異常值和錯誤，以便更好地理解資料並評估分析的可能性。評估資料，識別資料型別、格式和結構，並計算描述性統計資料，例如每個數值變數的平均值、中位數、眾數和方差。直方圖、箱線圖和散點圖等視覺化可以提供對資料分佈的理解，而分類等複雜技術可以揭示隱藏的模式並顯示異常。

第 6 步：資料轉換和豐富
資料豐富是透過新增新功能或列、提高其準確性和可靠性以及根據第三方來源進行驗證來改進資料集的過程。

• 該技術涉及結合 CRM、財務和營銷等各種資料來源來建立全面的資料集，並結合人口統計等第三方資料來增強洞察力。
• 該過程涉及根據共享屬性將資料分類為客戶或產品等組，並使用年齡和性別等標準變數來描述這些實體。
• 利用現有資料設計新功能或領域，例如根據出生日期計算客戶年齡。透過參考歷史趨勢，估計可用資料中的缺失值，例如缺失的銷售資料。
• 該任務涉及識別非結構化文字資料中的姓名和地址等實體，從而從沒有固定結構的文字中提取可操作的資訊。
• 該過程涉及為非結構化文字資料（例如產品描述或客戶反饋）分配特定類別，以促進分析並獲得有價值的見解。
• 利用地理編碼、情感分析、實體識別和主題建模等各種技術，透過附加資訊或上下文來豐富您的資料。
• 為了進行分析並生成重要的見解，非結構化文字資料被分為不同的組，例如產品描述或消費者反饋。

第8步：資料驗證
資料驗證對於確保資料的準確性、完整性和一致性至關重要，因為它根據符合您的要求、標準和法規的預定義規則和標準檢查資料。

• 分析資料以更好地瞭解其屬性，例如資料型別、範圍和分佈。識別任何潛在問題，例如缺失值、異常或錯誤。
• 選擇資料集的代表性樣本進行驗證。該技術對於較大的資料集非常有用，因為它最大限度地減少了處理工作量。
• 將計劃的驗證規則應用於收集的資料。規則可能包含格式檢查、範圍驗證或跨欄位驗證。
• 識別不符合驗證標準的記錄。跟蹤任何缺陷或差異以供將來分析。
• 根據需要清理、轉換或輸入資料，糾正已識別的錯誤。維護在此過程中所做修改的稽核記錄至關重要。
• 儘可能自動化資料驗證活動，以確保一致且持續的資料質量維護。

資料準備工具
以下部分概述了可用於資料準備的各種工具，這對於解決資料集中的質量、一致性和可用性挑戰至關重要。

1. Pandas：#Pandas 是一個用於資料操作和分析的強大 Python 庫。它提供了 DataFrame 等資料結構，以實現高效的資料處理和操作。Pandas 廣泛用於 Python 中的資料清理、轉換和探索。
2. Trifacta Wrangler： Trifacta Wrangler 是一種資料準備工具，提供用於清理和結構化資料的視覺化和互動式介面。它支援各種資料格式，可以處理大型資料集。
3. KNIME： KNIME（Konstanz Information Miner）是一個用於資料分析、報告和整合的開源平臺。它提供了用於設計資料工作流程的視覺化介面，幷包括用於資料準備任務的各種預構建節點。
4. 史丹佛大學的 DataWrangler： DataWrangler 是史丹佛大學開發的基於 Web 的工具，允許使用者透過一系列互動步驟探索、清理和轉換資料。它生成可應用於原始資料的轉換指令碼。
5. RapidMiner： RapidMiner 是一個資料科學平臺，包括資料準備、機器學習和模型部署工具。它提供了一個視覺化工作流程設計器，用於建立和執行資料準備流程。
6. Apache Spark： Apache Spark 是一個分散式計算框架，包含用於資料處理的庫，包括 Spark SQL 和 Spark DataFrame。它對於大規模資料準備任務特別有用。
7. Microsoft Excel： Excel 是一種廣泛使用的電子表格軟體，包括多種資料操作功能。雖然它可能不像專用工具那麼複雜，但它仍然是較小規模資料準備任務的流行選擇。

資料準備方面的挑戰
現在，我們已經瞭解到資料準備是分析過程中的關鍵階段，但它充滿了眾多挑戰，例如：

1. 資料分析缺乏或不充分：
2. 導致資料準備過程中出現錯誤、錯誤和困難。
3. 導致分析結果不佳。
4. 可能會導致資料丟失或不完整。