Η επεξεργασία δεδομένων μπορεί να είναι τόσο απλή οργάνωση για να αποκαλύψει πρότυπα;

Η επεξεργασία δεδομένων μπορεί να είναι τόσο απλή όσο η οργάνωση των δεδομένων για να αποκαλύψει πρότυπα, αλλά είναι συχνά πολύ πιο περίπλοκο. Η οργάνωση των δεδομένων είναι ένα * θεμελιώδες * μέρος της επεξεργασίας δεδομένων και ένα κρίσιμο πρώτο βήμα στην αποκάλυψη των προτύπων. Ωστόσο, η "απλή οργάνωση" μόνο γρατζουνίζει την επιφάνεια. Η επεξεργασία δεδομένων πραγματικού κόσμου περιλαμβάνει συχνά:

* Καθαρισμός των δεδομένων: Χειρισμός τιμών που λείπουν, διόρθησαν σφάλματα, αντιμετώπιση ασυνέπειων και αφαίρεση αντιγράφων. Αυτό είναι συχνά ένα πολύ χρονοβόρο και πολύπλοκο βήμα.

* Μετασχηματισμός των δεδομένων: Αλλαγή της μορφής, της δομής ή της αναπαράστασης των δεδομένων για να καταστεί κατάλληλη για ανάλυση. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει την κλιμάκωση, την εξομάλυνση, τη μηχανική χαρακτηριστικών ή τη συγκέντρωση δεδομένων.

* Εφαρμογή αλγορίθμων: Χρησιμοποιώντας στατιστικές μεθόδους, μηχανική μάθηση ή άλλους αλγόριθμους για τον εντοπισμό μοτίβων, την πρόβλεψη ή τη σύνταξη συμπερασμάτων. Αυτό απαιτεί σημαντική εμπειρία και υπολογιστική ισχύ.

* Οπτικοποίηση των δεδομένων: Δημιουργία διαγραμμάτων, γραφημάτων και άλλων απεικονίσεων για την αποτελεσματική επικοινωνία των προτύπων που ανακαλύφθηκαν.

* Αποθήκευση και διαχείριση των δεδομένων: Η αποτελεσματική αποθήκευση και ανάκτηση μεγάλων συνόλων δεδομένων μπορεί να αποτελέσει σημαντική πρόκληση.

Έτσι, ενώ η απλή οργάνωση μπορεί μερικές φορές να αποκαλύψει προφανή πρότυπα, η αληθινή επεξεργασία δεδομένων συχνά περιλαμβάνει μια πολύ πιο εμπλεκόμενη και εξελιγμένη διαδικασία. Σκεφτείτε το έτσι:Η οργάνωση του συρταριού σας μπορεί να αποκαλύψει ότι έχετε περισσότερες μπλε κάλτσες από τις κόκκινες (ένα απλό μοτίβο). Αλλά η ανάλυση των οικονομικών δεδομένων για την πρόβλεψη των τάσεων της αγοράς απαιτεί πολύ περισσότερο από απλή οργάνωση.