هل تخطط للعمل مع البيانات من أجل التعلم الآلي؟ إذا كان الأمر كذلك ، فإن إتقان المعالجة المسبقة للبيانات أمر بالغ الأهمية. تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات سلسلة من الخطوات والتقنيات لإعداد بياناتك للتحليل والنمذجة. سواء كنت تتعامل مع القيم المفقودة أو القيم المتطرفة أو التنسيقات غير المتسقة ، فإن فهم خطوات المعالجة المسبقة للبيانات المناسبة يمكن أن يحسن بشكل كبير جودة وموثوقية نتائجك. في هذه المقالة ، سوف نستكشف خطوات المعالجة المسبقة للبيانات الأساسية ، ونتعمق في تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات المختلفة ، ونناقش أهمية المعالجة المسبقة للبيانات في التعلم الآلي ، وحتى نقدم أمثلة عملية باستخدام Python للمعالجة المسبقة للبيانات. لذا ، دعونا نبدأ هذه الرحلة لتحويل البيانات الخام إلى معلومات مصقولة تغذيها
ما هي المعالجة المسبقة للبيانات؟
تعتبر المعالجة المسبقة للبيانات خطوة حاسمة في تحليل البيانات والنمذجة. يتضمن تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق نظيف ومنظم مناسب لمزيد من التحليل. من خلال تطبيق تقنيات وطرق مختلفة ، مثل التنظيف والتطبيع واختيار الميزات ، تهدف المعالجة المسبقة للبيانات إلى تحسين جودة البيانات وموثوقيتها وسهولة استخدامها. يمكن إضافة كلمات انتقالية مثل "علاوة على ذلك" لتحسين تدفق الجمل
خطوات المعالجة المسبقة للبيانات
تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات عدة خطوات أساسية. أولاً ، يتم جمع البيانات لجمع المعلومات ذات الصلة. بعد ذلك ، يتم إجراء تنظيف البيانات لإزالة أي أخطاء أو قيم مفقودة أو قيم متطرفة. بعد ذلك ، يتم تطبيق تسوية البيانات ، أو القياس ، لضمان نطاقات ووحدات متسقة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام تقنيات اختيار الميزة أو تقليل الأبعاد لتحديد المتغيرات الأكثر إفادة. أخيرًا ، يتم تنفيذ تكامل البيانات وتحويلها لدمج مصادر بيانات متعددة أو إنشاء ميزات جديدة. علاوة على ذلك ، تساهم هذه الخطوات في إعداد البيانات لمزيد من التحليل والنمذجة.
تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات
هناك العديد من تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات المتاحة. أحد الأساليب الشائعة هو احتساب البيانات ، والذي يملأ القيم المفقودة. أسلوب آخر هو الكشف والتعامل الخارجيين ، والذي يحدد البيانات الشاذة ويديرها. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام طرق ترميز الميزات ، مثل الترميز الساخن أو ترميز الملصق ، لتمثيل المتغيرات الفئوية عدديًا. يمكن استخدام تقدير البيانات لتحويل المتغيرات المستمرة إلى فئات منفصلة. علاوة على ذلك ، تعمل تقنيات توحيد البيانات أو تطبيعها على تطبيع البيانات على نطاق مشترك. تساعد هذه التقنيات في إعداد البيانات للتحليل وتحسين دقة نماذج التعلم الآلي.
معالجة بيانات التعلم الآلي
تعد المعالجة المسبقة لبيانات التعلم الآلي خطوة حاسمة في خط أنابيب التعلم الآلي. يتضمن تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق نظيف ومتسق وقابل للاستخدام يمكن استخدامه بشكل فعال بواسطة خوارزميات التعلم الآلي. الهدف هو تحسين جودة وموثوقية البيانات ، والتأكد من أنها مناسبة للتحليل والتدريب على النموذج.
تتضمن هذه العملية عادةً مجموعة متنوعة من التقنيات مثل تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وقياس الميزات وترميز المتغيرات الفئوية والتعامل مع القيم المتطرفة. يتضمن تنظيف البيانات إزالة أو تصحيح الأخطاء والتناقضات والمعلومات غير ذات الصلة من مجموعة البيانات. تتضمن معالجة القيم المفقودة استراتيجيات مثل التضمين أو الحذف لمعالجة نقاط البيانات المفقودة. يضمن مقياس الميزة أن تكون جميع الميزات في نطاق مماثل ، مما يمنع أي تحيز أو هيمنة. ترميز المتغيرات الفئوية يحول البيانات الفئوية إلى شكل رقمي لتحسين توافق الخوارزمية. أخيرًا ، يتضمن التعامل مع القيم المتطرفة تحديد والتعامل مع نقاط البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن الأنماط المتوقعة.
من خلال تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة هذه ، يمكن لنماذج التعلم الآلي أن تقدم تنبؤات دقيقة وموثوقة. تساعد المعالجة المسبقة للبيانات المناسبة على تقليل الضوضاء وتحسين جودة البيانات وتحسين أداء وكفاءة خوارزميات التعلم الآلي. إنها تلعب دورًا مهمًا في ضمان أن البيانات جاهزة للتحليل والنمذجة ، مما يؤدي إلى رؤى أكثر دقة وذات مغزى.
معالجة البيانات ببايثون
تشير المعالجة المسبقة للبيانات في Python إلى استخدام لغة برمجة Python والمكتبات والأدوات المرتبطة بها لأداء مهام معالجة البيانات المختلفة. توفر Python نظامًا بيئيًا غنيًا للمكتبات مثل NumPy و Pandas و Scikit-Learn ، والتي تُستخدم على نطاق واسع لمعالجة البيانات والتنظيف والمعالجة المسبقة في مشاريع التعلم الآلي وتحليل البيانات.
باستخدام Python ، يمكنك التعامل بكفاءة مع مهام المعالجة المسبقة للبيانات مثل قراءة مجموعات البيانات وتحميلها ، وإجراء تنظيف البيانات وتحويلها ، والتعامل مع القيم المفقودة ، وميزات القياس والتطبيع ، وتشفير المتغيرات الفئوية ، والمزيد. توفر مكتبات Python متعددة الاستخدامات وظائف وطرق مرنة وقوية لمعالجة البيانات ومعالجتها بشكل فعال.
على سبيل المثال ، يوفر Pandas هياكل بيانات قوية مثل DataFrames التي تسمح لك بمعالجة البيانات وتنظيفها بكفاءة. تقدم NumPy وظائف رياضية وإحصائية متنوعة للعمليات العددية ومعالجة الصفيف. يوفر Scikit-Learn مجموعة واسعة من وحدات المعالجة المسبقة ، مثل Imputer للتعامل مع القيم المفقودة ، و StandardScaler لتوسيع نطاق الميزات ، و OneHotEncoder للتشفير المتغير الفئوي.
من خلال الاستفادة من Python في المعالجة المسبقة للبيانات ، يمكنك الاستفادة من بساطتها وتعدد استخداماتها ودعمها الشامل للمكتبة. تجعل بنية Python سهلة الاستخدام ونظامها البيئي الواسع خيارًا شائعًا بين علماء البيانات وممارسي التعلم الآلي لإعداد البيانات بشكل فعال للتحليل والنمذجة.
كيف تقوم بالمعالجة المسبقة للبيانات؟
لإجراء معالجة مسبقة للبيانات ، عليك اتباع سلسلة من الخطوات التي تتضمن تنظيف البيانات وتحويلها وتسويتها. أولاً ، تقوم بجمع البيانات وفحصها لفهم هيكلها وتحديد أي تناقضات أو قيم مفقودة. بعد ذلك ، يمكنك معالجة القيم المفقودة إما عن طريق احتسابها بقيم متوسطة أو متوسطة أو وضع أو إزالة الصفوف أو الأعمدة التي تحتوي على بيانات مفقودة.
بعد ذلك ، يمكنك التعامل مع المتغيرات الفئوية عن طريق ترميزها في تمثيلات رقمية باستخدام تقنيات مثل الترميز الساخن أو ترميز الملصقات. بعد ذلك ، قد تحتاج إلى تطبيع الميزات العددية أو توسيع نطاقها لإحضارها إلى نطاق مشابه باستخدام طرق مثل القياس الأدنى والحد الأقصى أو التوحيد. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك إجراء تحديد الميزة أو الاستخراج لتقليل أبعاد مجموعة البيانات وإزالة الميزات غير ذات الصلة أو الزائدة عن الحاجة. يمكن القيام بذلك باستخدام تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) أو تحليل أهمية الميزة.
خلال العملية ، من المهم التعامل مع القيم المتطرفة ومعالجة أي تضارب في البيانات أو أخطاء والتأكد من تنسيق البيانات بشكل صحيح. أخيرًا ، تقوم بتقسيم البيانات المعالجة مسبقًا إلى مجموعات تدريب واختبار لإعدادها لمزيد من التحليل أو النمذجة. باتباع خطوات معالجة البيانات هذه ، يمكنك التأكد من أن بياناتك نظيفة ومتسقة وجاهزة للتحليل أو مهام التعلم الآلي.
ما هي العناصر الستة لمعالجة البيانات؟
بالتأكيد! فيما يلي العناصر الستة لمعالجة البيانات ، جنبًا إلى جنب مع تفسيراتها:
# 1. جمع البيانات
يتضمن ذلك جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة ، مثل الاستطلاعات أو قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات الخارجية. يضمن الحصول على المعلومات الضرورية لمزيد من المعالجة.
رقم 2. ادخال بيانات
في هذه الخطوة ، يتم إدخال البيانات التي تم جمعها في نظام الكمبيوتر أو قاعدة البيانات. يتطلب إدخالًا دقيقًا ودقيقًا لمنع الأخطاء وأيضًا الحفاظ على سلامة البيانات.
# 3. تأكيد صحة البيانات
يتضمن هذا العنصر التحقق من دقة واتساق واكتمال البيانات المدخلة. يتم تطبيق قواعد وتقنيات التحقق من الصحة لتحديد أي تناقضات أو أخطاء وحلها.
# 4. فرز البيانات وتصنيفها
هنا ، يتم تنظيم البيانات وترتيبها بناءً على معايير محددة مثل التاريخ أو الفئة أو القيم الرقمية. يسهل فرز البيانات وتصنيفها عملية التحليل والاسترجاع.
# 5. تحويل البيانات
تتضمن هذه الخطوة تحويل البيانات أو تعديلها إلى تنسيق مناسب للتحليل أو التخزين. قد يتضمن مهام مثل التطبيع أو التجميع أو حساب المتغيرات المشتقة.
# 6. تخزين البيانات واسترجاعها
بمجرد المعالجة ، يجب تخزين البيانات في قواعد البيانات أو مستودعات البيانات للوصول إليها واسترجاعها في المستقبل. تضمن أنظمة التخزين والاسترجاع الفعالة سهولة توافر البيانات عند الحاجة.
باتباع هذه العناصر الستة ، يمكن للمنظمات معالجة بياناتها بشكل فعال ، مما يجعلها أكثر قابلية للاستخدام وموثوقية ويمكن الوصول إليها من أجل اتخاذ القرار والتحليل.
ما هي المراحل الثلاث لمعالجة البيانات؟
تتكون عملية معالجة البيانات عادةً من ثلاث مراحل ، يخدم كل منها غرضًا محددًا:
# 1. إدخال بيانات
تتضمن هذه المرحلة الأولية التقاط البيانات الخام وإدخالها في نظام كمبيوتر أو قاعدة بيانات.
# 2. معالجة البيانات
في هذه المرحلة ، يتم تحويل البيانات الأولية والتحقق من صحتها وتنظيفها وتحليلها باستخدام تقنيات وخوارزميات مختلفة.
# 3. إخراج البيانات
تتضمن المرحلة النهائية تقديم البيانات المعالجة بتنسيق هادف ومفهوم ، مثل التقارير أو التصورات أو الملخصات.
هذه المراحل الثلاث مترابطة وتشكل دورة مستمرة ، مما يمكّن المنظمات من استخراج رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات المعالجة.
ما هي المعالجة المسبقة للبيانات للدمى؟
المعالجة المسبقة للبيانات للدمى هي طريقة سهلة للمبتدئين لإعداد البيانات للتحليل. يتضمن سلسلة من الخطوات والتقنيات التي تهدف إلى تبسيط مجموعات البيانات المعقدة ، وجعلها أكثر ملاءمة لمزيد من التحليل. تبدأ العملية بتنقية البيانات ، والتي تتضمن تحديد ومعالجة القيم المفقودة والقيم المتطرفة وعدم الاتساق في البيانات. التالي هو تحويل البيانات ، حيث يتم التلاعب بالبيانات أو إعادة هيكلتها لتلبية متطلبات محددة. قد يشمل ذلك تحجيم الميزة أو ترميز المتغيرات الفئوية أو إنشاء ميزات مشتقة جديدة. أخيرًا ، يضمن تطبيع البيانات أن البيانات موحدة وقابلة للمقارنة عبر مقاييس مختلفة. باتباع هذه الخطوات ، حتى أولئك الجدد في معالجة البيانات يمكنهم إعداد بياناتهم بشكل فعال للتحليل واستخلاص رؤى قيمة.
ما هي الفئات الثلاث لمعالجة البيانات؟
الفئات الثلاث لمعالجة البيانات هي معالجة الدُفعات والمعالجة في الوقت الفعلي والمعالجة التفاعلية.
# 1. تجهيز الدفعات
تتضمن المعالجة الدفعية معالجة كميات كبيرة من البيانات على دفعات أو مجموعات. يتم جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها في وقت لاحق. هذه الطريقة فعالة في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي لا تتطلب معالجة فورية.
# 2. معالجة في الوقت الحقيقي
تتضمن المعالجة في الوقت الفعلي ، والمعروفة أيضًا باسم معالجة الدفق ، معالجة البيانات فور وصولها في الوقت الفعلي. هذا النهج مخصص للتطبيقات الحساسة للوقت حيث يلزم التحليل الفوري والاستجابة ، مثل أنظمة المراقبة أو المعاملات المالية.
# 3. معالجة تفاعلية
تركز المعالجة التفاعلية على تمكين المستخدمين من التفاعل مع البيانات في الوقت الفعلي. ومع ذلك ، فهو يسمح للمستخدمين بإجراء الاستعلامات وإنشاء التقارير وتصور البيانات عند الطلب. عادة ما تكون المعالجة التفاعلية في استكشاف البيانات ، وذكاء الأعمال ، وكذلك في عمليات صنع القرار.
تلبي هذه الفئات الثلاث من معالجة البيانات المتطلبات والسيناريوهات المختلفة ، مما يمكّن المؤسسات من إدارة بياناتها والاستفادة منها بفعالية لأغراض مختلفة.
الأسئلة الشائعة
ما هي بالضبط طرق المعالجة المسبقة؟
تعمل المعالجة المسبقة للبيانات على تحويل البيانات إلى تنسيق يمكن معالجته بسهولة وفعالية أكبر في التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي وعمليات علم البيانات الأخرى.
كيف يمكنك التدرب على المعالجة المسبقة للبيانات؟
استخدم الأساليب الإحصائية أو المكتبات المبنية مسبقًا لمساعدتك في تصور مجموعة البيانات وتقديم صورة واضحة لكيفية ظهور بياناتك من حيث توزيع الفصل.
ما هي البرامج المستخدمة لمعالجة البيانات؟
يعد Google Big Query جزءًا رائعًا من برامج معالجة البيانات. BigQuery من Google عبارة عن مستودع بيانات بدون خادم وقابل للتطوير بدرجة كبيرة مع محرك استعلام متكامل
مقالات ذات صلة
- الاتصالات التسويقية: كل ما تريد معرفته (دليل مفصل)
- نمذجة البيانات: التعريف والأنواع والأساليب
- المنح القطاعية: التعريف ، الأمثلة ، الأنواع (+ PDF)
- أعلى 20+ برنامج لتحليل البيانات في عام 2023
مراجع حسابات
