Τι είναι το στάδιο επεξεργασίας δεδομένων;

Το στάδιο επεξεργασίας δεδομένων είναι ένα κρίσιμο μέρος οποιασδήποτε διαδικασίας που βασίζεται σε δεδομένα. Είναι η φάση όπου τα ακατέργαστα δεδομένα μετατρέπονται σε χρησιμοποιήσιμη και ουσιαστική μορφή για ανάλυση, αναφορά ή άλλες εφαρμογές. Αυτό περιλαμβάνει μια σειρά βημάτων που μπορεί να ποικίλουν ανάλογα με το πλαίσιο, αλλά γενικά περιλαμβάνει:

Βασικές δραστηριότητες στο στάδιο επεξεργασίας δεδομένων:

* Καθαρισμός δεδομένων: Αυτό είναι συχνά το πιο χρονοβόρο μέρος. Περιλαμβάνει τον εντοπισμό και τη διόρθωση ή την αφαίρεση των ανακριβών, ελλιπών, άσχετων, διπλών ή ασυνεπών δεδομένων. Οι τεχνικές περιλαμβάνουν χειρισμό τιμών που λείπουν (καταλογισμός ή απομάκρυνση), εξομάλυνση των θορυβώδους δεδομένων και επίλυση ασυνέπειων.

* Μετασχηματισμός δεδομένων: Αυτό το στάδιο επικεντρώνεται στη μετατροπή των δεδομένων σε μια πιο κατάλληλη μορφή για ανάλυση. Οι συνήθεις μετασχηματισμοί περιλαμβάνουν:

* Τύπος δεδομένων Μετατροπή: Αλλαγή δεδομένων από έναν τύπο σε άλλο (π.χ. συμβολοσειρά σε αριθμητική).

* Συγκεντρώσεις δεδομένων: Συνδυάζοντας δεδομένα από πολλαπλές πηγές σε συνοπτικά στατιστικά στοιχεία (π.χ. υπολογισμός μέσων όρων, ποσά, μετρήσεις).

* Κανονικοποίηση δεδομένων: Η κλιμάκωση των δεδομένων σε ένα συγκεκριμένο εύρος για να αποφευχθεί τα χαρακτηριστικά με μεγαλύτερες τιμές από την κυρίαρχη ανάλυση.

* Μηχανική χαρακτηριστικών: Δημιουργία νέων χαρακτηριστικών από τις υπάρχουσες για τη βελτίωση της ακρίβειας του μοντέλου (π.χ., συνδυάζοντας χαρακτηριστικά ημερομηνίας και ώρας για να δημιουργήσετε μια δυνατότητα ημέρας της εβδομάδας).

* Μείωση δεδομένων: Αυτό στοχεύει στη μείωση του μεγέθους του συνόλου δεδομένων διατηρώντας παράλληλα σημαντικές πληροφορίες. Οι τεχνικές περιλαμβάνουν:

* Μείωση των διαστάσεων: Μείωση του αριθμού των μεταβλητών (χαρακτηριστικά) διατηρώντας παράλληλα τις περισσότερες από τις σχετικές πληροφορίες. Η κύρια ανάλυση συνιστωσών (PCA) είναι μια κοινή μέθοδος.

* Μείωση αριθμητικότητας: Αντικατάσταση δεδομένων με μικρότερες αναπαραστάσεις (π.χ., χρησιμοποιώντας παραμετρικά μοντέλα ή ιστογράμματα).

* συμπίεση δεδομένων: Μείωση του χώρου αποθήκευσης που απαιτείται για τα δεδομένα.

* Ενσωμάτωση δεδομένων: Συνδυάζοντας δεδομένα από πολλαπλές πηγές σε ενοποιημένη προβολή. Αυτό απαιτεί προσεκτικό χειρισμό ασυνέπειων και πιθανών απολύσεων.

* Επικύρωση δεδομένων: Έλεγχος της ακρίβειας και της συνέπειας των επεξεργασμένων δεδομένων για να διασφαλιστεί ότι πληροί τα πρότυπα ποιότητας. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τη σύγκριση των επεξεργασμένων δεδομένων με τα δεδομένα προέλευσης ή τη χρήση κανόνων επικύρωσης.

Η έξοδος του σταδίου επεξεργασίας δεδομένων:

Το αποτέλεσμα είναι ένα καθαρό, συνεπές και μετασχηματισμένο σύνολο δεδομένων που είναι έτοιμο για περαιτέρω ανάλυση, μοντελοποίηση ή απεικόνιση. Αυτά τα επεξεργασμένα δεδομένα αποθηκεύονται συνήθως σε μια αποθήκη δεδομένων ή μια λίμνη δεδομένων για εύκολη πρόσβαση και ανάκτηση.

Τα συγκεκριμένα βήματα και τεχνικές που χρησιμοποιούνται στο στάδιο επεξεργασίας δεδομένων εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τον τύπο των δεδομένων, τους στόχους της ανάλυσης και τα διαθέσιμα εργαλεία και πόρους. Είναι συχνά μια επαναληπτική διαδικασία, που απαιτεί πολλαπλά περάσματα μέσα από τα διάφορα βήματα για την επίτευξη του επιθυμητού επιπέδου ποιότητας και καταλληλότητας των δεδομένων.