Die Datenvorverarbeitung ist ein grundlegender Schritt in jedem Datenanalyseprojekt und umfasst die Bereinigung, Transformation und Vorbereitung von Daten, bevor sie analysiert werden können, um aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten. Die Datenvorverarbeitung garantiert, dass die Daten korrekt und konsistent sind und in einem für die Analyse geeigneten Format vorliegen, da die Qualität der in der Analyse verwendeten Daten von entscheidender Bedeutung ist. Eine Reihe von Schritten im Datenvorverarbeitungsprozess sind unerlässlich, um korrekte Analyseergebnisse sicherzustellen. Diese Prozesse umfassen das Bereinigen, Transformieren, Integrieren, Reduzieren und Formatieren von Daten. In diesem Artikel gehen wir auf alle Schritte der Datenvorverarbeitung und ihre Bedeutung ein.
Datenreinigung
Der Prozess des Auffindens und Behebens von Fehlern, Irrtümern oder Ungenauigkeiten in den Daten wird als Datenbereinigung bezeichnet. Fehler können aus einer Reihe von Gründen auftreten, darunter Systemstörungen, menschliches Versagen und falsche Dateneingabe. Um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und vertrauenswürdig sind, umfasst die Bereinigung die Beseitigung von Duplikaten, die Behandlung fehlender Daten und die Korrektur inkonsistenter Daten.
Zu den gängigen Datenbereinigungstechniken gehören:
- Entfernen von Duplikaten: Duplikate Daten müssen identifiziert und entfernt werden, da sie die Ergebnisse der Analyse beeinflussen können.
- Umgang mit fehlenden Daten: Fehlende Daten müssen ordnungsgemäß gehandhabt werden, da sie möglicherweise die Ergebnisse der Studie verändern können. Das Entfernen der Zeilen oder Spalten mit fehlenden Daten oder das Eingeben der fehlenden Daten mit einem Mittelwert oder Medianwert sind zwei Möglichkeiten, mit fehlenden Daten umzugehen.
- Korrigieren inkonsistenter Daten: Datenerfassungsfehler oder die Datenerfassung aus mehreren Quellen können zu inkonsistenten Daten führen. Um die Genauigkeit der Analyseergebnisse sicherzustellen, ist es entscheidend, inkonsistente Daten zu finden und zu beheben.
Datentransformation
Bei der Datentransformation wird das ursprüngliche Format der Daten in ein für die Analyse geeignetes Format geändert. Ansätze zur Datentransformation wurden verwendet, um die Daten zu organisieren, Verzerrungen zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern. Datennormalisierung, Datendiskretisierung und Datenaggregation sind Methoden, die bei der Datentransformation verwendet werden. Eine gängige Methode der Datentransformation ist die Datennormalisierung. Die Daten werden auf einen bestimmten Bereich skaliert. Es wird verwendet, um den Einfluss verschiedener Skalen auf die Ergebnisse der Analyse zu beseitigen. Beispielsweise kann die Normalisierung verwendet werden, um alle Variablen in einem Datensatz auf denselben Bereich zu skalieren, wenn sie im Originaldatensatz unterschiedliche Skalen haben
Datenintegration
Unter Datenintegration versteht man den Prozess der Zusammenführung von Informationen aus mehreren Quellen in einer Datensammlung. Da es Analysten ermöglicht, mit einem vollständigen Datensatz statt mit mehreren fragmentierten Datensätzen umzugehen, ist die Datenintegration für die Analyse von entscheidender Bedeutung. Zusammenführen, Zusammenführen und Anhängen sind Methoden, die bei der Datenintegration verwendet werden.
Datenreduzierung
Bei der Datenreduktion geht es darum, den Datensatz zu reduzieren, ohne dass wichtige Particulars verloren gehen. Die Datenreduzierung ist von entscheidender Bedeutung, da große Datenbanken möglicherweise schwer auszuwerten sind und für deren Verwaltung viel Zeit und Ressourcen erforderlich sind. Stichprobenziehung und Dimensionsreduktion sind zwei Methoden zur Datenreduktion.
Datenformatierung
Bei der Datenformatierung geht es darum, die Daten so zu organisieren, dass sie für die Analyse nützlich sind. Die spezifische Artwork der durchgeführten Analyse bestimmt das Datenformat. Datums- und Uhrzeitformatierung sowie Breit-zu-Lang- und Lang-zu-Breitformate sind Methoden, die bei der Datenformatierung verwendet werden.
