Ben je van plan om te werken met data voor machine learning? Als dat het geval is, is het beheersen van de voorverwerking van gegevens cruciaal. Gegevensvoorverwerking omvat een reeks stappen en technieken om uw gegevens voor te bereiden op analyse en modellering. Of u nu te maken heeft met ontbrekende waarden, uitschieters of inconsistente indelingen, als u de juiste stappen voor het voorbewerken van gegevens begrijpt, kunt u de kwaliteit en betrouwbaarheid van uw resultaten aanzienlijk verbeteren. In dit artikel zullen we de essentiële stappen voor het voorbewerken van gegevens verkennen, ingaan op verschillende technieken voor het voorbewerken van gegevens, het belang van voorbewerken van gegevens bij machine learning bespreken en zelfs praktische voorbeelden geven van het gebruik van Python voor het voorbewerken van gegevens. Dus laten we beginnen aan deze reis van het transformeren van onbewerkte gegevens in verfijnde informatie die van brandstof voorziet
Wat is gegevensvoorverwerking?
Het voorbewerken van gegevens is een kritieke stap in gegevensanalyse en -modellering. Het omvat het omzetten van onbewerkte gegevens in een schoon, gestructureerd formaat dat geschikt is voor verdere analyse. Door verschillende technieken en methoden toe te passen, zoals opschoning, normalisatie en functieselectie, heeft datavoorverwerking tot doel de kwaliteit, betrouwbaarheid en bruikbaarheid van de data te verbeteren. Overgangswoorden zoals "bovendien" kunnen worden toegevoegd om de stroom van de zinnen te verbeteren
Stappen voor het voorbewerken van gegevens
Het voorbewerken van gegevens omvat verschillende belangrijke stappen. Ten eerste wordt gegevensverzameling uitgevoerd om relevante informatie te verzamelen. Vervolgens wordt data opgeschoond om eventuele fouten, ontbrekende waarden of uitschieters te verwijderen. Vervolgens wordt gegevensnormalisatie of schaling toegepast om consistente bereiken en eenheden te garanderen. Bovendien kunnen technieken voor kenmerkselectie of dimensionaliteitsreductie worden gebruikt om de meest informatieve variabelen te identificeren. Ten slotte worden gegevensintegratie en -transformatie uitgevoerd om meerdere gegevensbronnen te combineren of nieuwe functies te creëren. Deze stappen dragen bovendien bij aan het voorbereiden van de gegevens voor verdere analyse en modellering.
Technieken voor het voorbewerken van gegevens
Er zijn verschillende technieken voor het voorbewerken van gegevens beschikbaar. Een veelgebruikte techniek is data-imputatie, waarbij ontbrekende waarden worden ingevuld. Een andere techniek is de detectie en afhandeling van uitschieters, waarmee gegevensafwijkingen worden geïdentificeerd en beheerd. Bovendien worden kenmerkcoderingsmethoden, zoals one-hot-codering of labelcodering, gebruikt om categorische variabelen numeriek weer te geven. Gegevensdiscretisering kan worden gebruikt om continue variabelen om te zetten in discrete categorieën. Bovendien normaliseren gegevensstandaardisatie of normalisatietechnieken de gegevens op een gemeenschappelijke schaal. Deze technieken helpen bij het voorbereiden van de gegevens voor analyse en het verbeteren van de nauwkeurigheid van machine learning-modellen.
Voorverwerking van machine learning-gegevens
Voorverwerking van machine learning-gegevens is een cruciale stap in de machine learning-pijplijn. Het omvat het transformeren van onbewerkte gegevens in een schoon, consistent en bruikbaar formaat dat effectief kan worden gebruikt door algoritmen voor machine learning. Het doel is om de kwaliteit en betrouwbaarheid van de gegevens te verbeteren, zodat ze geschikt zijn voor analyse en modeltraining.
Dit proces omvat doorgaans een verscheidenheid aan technieken, zoals het opschonen van gegevens, het verwerken van ontbrekende waarden, het schalen van functies, het coderen van categorische variabelen en het omgaan met uitbijters. Het opschonen van gegevens omvat het verwijderen of corrigeren van fouten, inconsistenties en irrelevante informatie uit de dataset. Omgaan met ontbrekende waarden omvat strategieën zoals imputatie of verwijdering om ontbrekende gegevenspunten aan te pakken. Schaling van functies zorgt ervoor dat alle functies op een vergelijkbare schaal zijn, waardoor vooringenomenheid of dominantie wordt voorkomen. Door categorische variabelen te coderen, worden categorische gegevens omgezet in een numerieke vorm voor betere compatibiliteit met algoritmen. Ten slotte omvat het omgaan met uitschieters het identificeren en omgaan met gegevenspunten die aanzienlijk afwijken van de verwachte patronen.
Door deze voorbewerkingsstappen uit te voeren, kunnen machine learning-modellen nauwkeurige en betrouwbare voorspellingen doen. Een juiste voorverwerking van gegevens helpt om ruis te verminderen, de gegevenskwaliteit te verbeteren en de prestaties en efficiëntie van machine learning-algoritmen te verbeteren. Het speelt een cruciale rol om ervoor te zorgen dat de gegevens klaar zijn voor analyse en modellering, wat leidt tot nauwkeurigere en zinvollere inzichten.
Python voor het voorbewerken van gegevens
Gegevensvoorverwerking in Python verwijst naar het gebruik van de Python-programmeertaal en de bijbehorende bibliotheken en tools om verschillende gegevensvoorverwerkingstaken uit te voeren. Python biedt een rijk ecosysteem van bibliotheken zoals NumPy, Pandas en Scikit-learn, die op grote schaal worden gebruikt voor datamanipulatie, opschoning en voorverwerking in machine learning en data-analyseprojecten.
Met Python kunt u gegevensvoorverwerkingstaken efficiënt afhandelen, zoals het lezen en laden van gegevenssets, het opschonen en transformeren van gegevens, het afhandelen van ontbrekende waarden, het schalen en normaliseren van functies, het coderen van categorische variabelen en meer. De veelzijdige bibliotheken van Python bieden flexibele en krachtige functies en methoden om gegevens effectief te manipuleren en voor te verwerken.
Pandas biedt bijvoorbeeld krachtige datastructuren zoals DataFrames waarmee u gegevens efficiënt kunt manipuleren en opschonen. NumPy biedt verschillende wiskundige en statistische functies voor numerieke bewerkingen en arraymanipulatie. Scikit-learn biedt een breed scala aan voorverwerkingsmodules, zoals Imputer voor het afhandelen van ontbrekende waarden, StandardScaler voor het schalen van functies en OneHotEncoder voor categorische variabelecodering.
Door Python te gebruiken voor het voorbewerken van gegevens, kunt u profiteren van de eenvoud, veelzijdigheid en uitgebreide bibliotheekondersteuning. De intuïtieve syntaxis en het uitgebreide ecosysteem van Python maken het een populaire keuze onder datawetenschappers en beoefenaars van machine learning voor het effectief voorbereiden van gegevens voor analyse en modellering.
Hoe voert u gegevensvoorverwerking uit?
Voor het voorbewerken van gegevens volgt u een reeks stappen waarbij gegevens worden opgeschoond, getransformeerd en genormaliseerd. Ten eerste verzamel en inspecteer je de gegevens om de structuur ervan te begrijpen en eventuele inconsistenties of ontbrekende waarden te identificeren. Vervolgens handelt u ontbrekende waarden af door ze toe te rekenen met gemiddelde, mediaan- of moduswaarden of door de rijen of kolommen met ontbrekende gegevens te verwijderen.
Vervolgens ga je om met categorische variabelen door ze te coderen in numerieke representaties met behulp van technieken zoals one-hot codering of labelcodering. Daarna moet u mogelijk de numerieke functies normaliseren of schalen om ze naar een vergelijkbaar bereik te brengen met behulp van methoden zoals min-max-schaling of standaardisatie. Bovendien kunt u kenmerken selecteren of extraheren om de dimensionaliteit van de dataset te verminderen en irrelevante of overbodige kenmerken te verwijderen. Dit kan worden gedaan met behulp van technieken zoals principale-componentenanalyse (PCA) of kenmerkbelanganalyse.
Gedurende het hele proces is het belangrijk om met uitschieters om te gaan, inconsistenties of fouten in gegevens aan te pakken en ervoor te zorgen dat de gegevens correct zijn opgemaakt. Tot slot splits je de voorverwerkte data op in trainings- en testsets om deze voor te bereiden op verdere analyse of modellering. Door deze stappen voor het voorbewerken van gegevens te volgen, kunt u ervoor zorgen dat uw gegevens schoon, consistent en klaar zijn voor analyse of machine learning-taken.
Wat zijn de zes elementen van gegevensverwerking?
Zeker! Hier zijn de zes elementen van gegevensverwerking, samen met hun uitleg:
#1. Gegevensverzameling
Dit omvat het verzamelen van relevante gegevens uit verschillende bronnen, zoals enquêtes, databases of externe API's. Het zorgt ervoor dat de benodigde informatie wordt verkregen voor verdere verwerking.
#2. Gegevensinvoer
In deze stap worden de verzamelde gegevens ingevoerd in een computersysteem of database. Het vereist zorgvuldige en nauwkeurige invoer om fouten te voorkomen en ook de gegevensintegriteit te behouden.
#3. Gegevensvalidatie
Dit element omvat het controleren van de juistheid, consistentie en volledigheid van de ingevoerde gegevens. Validatieregels en -technieken worden toegepast om eventuele inconsistenties of fouten te identificeren en op te lossen.
#4. Gegevens sorteren en classificeren
Hier worden de gegevens geordend en gerangschikt op basis van specifieke criteria zoals datum, categorie of numerieke waarden. Het sorteren en classificeren van de gegevens vergemakkelijkt de analyse en het ophalen.
#5. Data Transformatie
Deze stap omvat het converteren of wijzigen van de gegevens in een formaat dat geschikt is voor analyse of opslag. Het kan taken omvatten zoals normalisatie, aggregatie of berekening van afgeleide variabelen.
#6. Gegevensopslag en ophalen
Eenmaal verwerkt, moeten de gegevens worden opgeslagen in databases of gegevensopslagplaatsen voor toekomstige toegang en opvraging. Efficiënte opslag- en opvraagsystemen zorgen voor gemakkelijke beschikbaarheid van gegevens wanneer dat nodig is.
Door deze zes elementen te volgen, kunnen organisaties hun gegevens effectief verwerken, waardoor ze bruikbaarder, betrouwbaarder en toegankelijker worden voor besluitvorming en analyse.
Wat zijn de 3 stadia van gegevensverwerking?
Het proces van gegevensverwerking bestaat doorgaans uit drie fasen, die elk een specifiek doel dienen:
#1. Gegevensinvoer
Deze eerste fase omvat het vastleggen en invoeren van onbewerkte gegevens in een computersysteem of database.
#2. Gegevensverwerking
In deze fase worden de ruwe gegevens getransformeerd, gevalideerd, opgeschoond en geanalyseerd met behulp van verschillende technieken en algoritmen.
#3. Gegevensuitvoer
De laatste fase omvat het presenteren van de verwerkte gegevens in een zinvolle en begrijpelijke indeling, zoals rapporten, visualisaties of samenvattingen.
Deze drie fasen zijn met elkaar verbonden en vormen een continue cyclus, waardoor organisaties waardevolle inzichten kunnen verkrijgen en weloverwogen beslissingen kunnen nemen op basis van de verwerkte gegevens.
Wat is gegevensvoorverwerking voor dummies?
Gegevensvoorverwerking voor dummies is een beginnersvriendelijke benadering voor het voorbereiden van gegevens voor analyse. Het omvat een reeks stappen en technieken om complexe datasets te vereenvoudigen, waardoor ze geschikter worden voor verdere analyse. Het proces begint met het opschonen van gegevens, waarbij ontbrekende waarden, uitschieters en inconsistenties in de gegevens worden geïdentificeerd en verwerkt. De volgende is datatransformatie, waarbij gegevens worden gemanipuleerd of geherstructureerd om aan specifieke eisen te voldoen. Dit kan het schalen van functies, het coderen van categorische variabelen of het maken van nieuwe afgeleide functies omvatten. Ten slotte zorgt gegevensnormalisatie ervoor dat gegevens op verschillende schalen worden gestandaardiseerd en vergelijkbaar. Door deze stappen te volgen, kunnen zelfs degenen die nieuw zijn in gegevensverwerking hun gegevens effectief voorbereiden voor analyse en waardevolle inzichten verkrijgen.
Wat zijn de drie categorieën van gegevensverwerking?
De drie categorieën van gegevensverwerking zijn batchverwerking, real-time verwerking en interactieve verwerking.
#1. Batchverwerking
Batchverwerking is het verwerken van grote hoeveelheden gegevens in batches of groepen. Gegevens worden op een later tijdstip verzameld, opgeslagen en verwerkt. Deze methode is efficiënt voor het verwerken van grote gegevenssets die niet onmiddellijk hoeven te worden verwerkt.
#2. Realtime verwerking
Realtime verwerking, ook wel streamverwerking genoemd, omvat het verwerken van gegevens zodra deze in realtime binnenkomen. Deze aanpak is voor tijdgevoelige toepassingen waarbij onmiddellijke analyse en reactie nodig zijn, zoals monitoringsystemen of financiële transacties.
#3. Interactieve verwerking
Interactieve verwerking is erop gericht gebruikers in staat te stellen in realtime met de gegevens te communiceren. Het stelt gebruikers echter in staat om query's uit te voeren, rapporten te genereren en gegevens op aanvraag te visualiseren. Interactieve verwerking komt vaak voor bij gegevensverkenning, business intelligence en ook bij besluitvormingsprocessen.
Deze drie categorieën gegevensverwerking komen tegemoet aan verschillende vereisten en scenario's, waardoor organisaties hun gegevens effectief kunnen beheren en gebruiken voor verschillende doeleinden.
Veelgestelde vragen
Wat zijn voorbewerkingsmethoden precies?
Voorverwerking van gegevens converteert gegevens naar een indeling die gemakkelijker en effectiever kan worden verwerkt in datamining, machine learning en andere datawetenschapsoperaties.
Hoe ga je om met het voorbewerken van gegevens?
Gebruik statistische methoden of vooraf gebouwde bibliotheken om u te helpen bij het visualiseren van de dataset en om een duidelijk beeld te geven van hoe uw data eruitziet in termen van klasseverdeling.
Welke software wordt gebruikt om gegevens te verwerken?
Google Big Query is een geweldig stuk software voor gegevensverwerking. Google BigQuery is een serverloos, zeer schaalbaar datawarehouse met een geïntegreerde query-engine
Gerelateerde artikelen
- Marketingcommunicatie: alles wat u moet weten (gedetailleerde gids)
- GEGEVENSMODELLERING: definitie, typen en technieken
- CATEGORISCH SUBSIDIE: definitie, voorbeelden, typen (+PDF)
- TOP 20+ DATA-ANALYSE-SOFTWARE in 2023
Referenties
