مراحل پیش‌پردازش داده‌ها در یک خط لوله تحلیل پیش‌بینی‌کننده چیست؟

در حوزه تجزیه و تحلیل پیش بینی، پیش پردازش داده ها به عنوان سنگ بنای یک خط لوله تجزیه و تحلیل پیش بینی موفق عمل می کند. به عنوان یک تامین کننده مجرب خط لوله، من از نزدیک شاهد قدرت تغییردهنده پیش پردازش داده های به خوبی اجرا شده در استخراج بینش های معنی دار و تصمیم گیری آگاهانه بوده ام. در این وبلاگ، من به مراحل اولیه پیش پردازش داده ها در یک خط لوله تحلیل پیشگویانه می پردازم و تخصص خود را در مورد چگونگی پیمایش در این مرحله حیاتی به اشتراک می گذارم.

1. جمع آوری داده ها

سفر یک خط لوله تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده با جمع‌آوری داده‌ها آغاز می‌شود، فرآیندی که شامل جمع‌آوری داده‌های مرتبط از منابع مختلف است. این می‌تواند شامل پایگاه‌های داده، خراش‌های وب، دستگاه‌های IoT یا حتی پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی باشد. هنگام جمع‌آوری داده‌ها، اطمینان از ارتباط آن با مشکل در دست، حیاتی است. به عنوان مثال، اگر ریزش مشتری را برای یک شرکت مخابراتی پیش‌بینی می‌کنید، باید داده‌هایی را در مورد الگوهای استفاده مشتری، تاریخچه صورت‌حساب و تعاملات خدمات مشتری جمع‌آوری کنید.

به‌عنوان یک تامین‌کننده خط لوله، جمع‌آوری مناسب داده‌ها اغلب به معنای بررسی عواملی مانند حجم سفارشات تاریخی، هزینه‌های مواد و روند بازار است. به عنوان مثال، داده های مربوط به تقاضا برایلوله تامین آب پلی اتیلنرا می توان از سوابق فروش، گزارش های صنعت و بازخورد پیمانکاران دریافت کرد. اطمینان از یک مجموعه داده متنوع و جامع ضروری است، زیرا چشم انداز وسیع تری ارائه می دهد و مجموعه داده را برای پیش بینی های دقیق تر غنی می کند.

2. پاکسازی داده ها

پس از جمع‌آوری داده‌ها، به احتمال زیاد حاوی خطاها، ناسازگاری‌ها و مقادیر از دست رفته است. پاکسازی داده ها فرآیند شناسایی و اصلاح این مسائل برای بهبود کیفیت داده ها است. مقادیر از دست رفته را می توان به روش های مختلفی مدیریت کرد. یکی از روش‌های رایج استفاده از تکنیک‌های انتساب، مانند میانگین، میانه، یا انتساب حالت است. برای داده‌های عددی، اگر مجموعه داده‌ای از طول لوله‌ها با مقادیر گمشده دارید، می‌توانید میانگین طول تمام نقاط داده موجود را محاسبه کنید و از آن مقدار برای پر کردن شکاف‌ها استفاده کنید.

نقاط پرت، که نقاط داده ای هستند که به طور قابل توجهی از بقیه مجموعه داده منحرف می شوند، همچنین می توانند تحلیل را تحریف کنند. آنها را می توان با استفاده از روش های آماری مانند محدوده بین چارکی (IQR) شناسایی کرد. پس از شناسایی، نقاط پرت را می توان حذف یا تغییر داد تا تاثیر آنها به حداقل برسد. برای مثال، اگر در حال تجزیه و تحلیل نرخ های جریان هستیدلوله های پلی اتیلن مدفونو به چند مقدار بسیار بالا یا پایین توجه کنید که با اکثریت همخوانی ندارند، می توانید این مقادیر را تنظیم کنید یا آنها را از تجزیه و تحلیل حذف کنید.

3. یکپارچه سازی داده ها

در یک سناریوی دنیای واقعی، داده ها اغلب در منابع و قالب های متعدد پراکنده می شوند. یکپارچه سازی داده ها شامل ترکیب داده ها از منابع مختلف در یک مجموعه داده یکپارچه است. این مرحله ممکن است نیاز به سر و کار داشتن با ساختارهای داده مختلف، مانند پایگاه داده های رابطه ای، صفحات گسترده و فایل های متنی بدون ساختار داشته باشد.

برای یک تامین کننده خط لوله، یکپارچه سازی داده ها در مورد قیمت مواد خام از تامین کنندگان، هزینه های تولید از واحد تولیدی، و داده های فروش از بخش بازاریابی می تواند دیدی جامع از تجارت ارائه دهد. با این حال، چالش هایی مانند افزونگی داده ها و تضاد در تعاریف داده ها باید مورد توجه قرار گیرند. به عنوان مثال، یک منبع ممکن است از عبارت "قطر لوله" در اینچ استفاده کند، در حالی که منبع دیگر از میلی متر استفاده می کند. استانداردسازی این واحدها و حل چنین تضادهایی برای تحلیل دقیق بسیار مهم است.

4. تبدیل داده ها

تبدیل داده در مورد تبدیل داده ها به قالب مناسب برای تجزیه و تحلیل است. این می تواند شامل نرمال سازی داده های عددی در مقیاس استاندارد، مانند نرمال سازی حداقل - حداکثر یا نرمال سازی نمره z - باشد. عادی سازی ضروری است زیرا بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین زمانی که ویژگی ها مقیاس مشابهی دارند بهتر عمل می کنند.

رمزگذاری متغیرهای طبقه بندی یکی دیگر از جنبه های مهم تبدیل داده است. داده های طبقه بندی شده، مانند نوع خط لوله (به عنوان مثال، تامین آب، خط لوله گاز)، نمی توانند به طور مستقیم توسط اکثر الگوریتم های یادگیری ماشینی پردازش شوند. برای تبدیل این متغیرهای طبقه‌بندی به نمایش عددی می‌توان از تکنیک‌هایی مانند رمزگذاری یک‌گانه یا رمزگذاری برچسب استفاده کرد.

مهندسی ویژگی نیز بخشی از تبدیل داده ها است. این شامل ایجاد ویژگی های جدید از ویژگی های موجود برای بهبود عملکرد مدل پیش بینی است. به عنوان مثال، اگر اطلاعاتی در مورد طول و قطر لوله ها دارید، می توانید یک ویژگی جدید که سطح مقطع لوله را نشان می دهد ایجاد کنید.

5. کاهش داده ها

در برخی موارد، مجموعه داده ممکن است بسیار بزرگ باشد و دارای تعداد زیادی ویژگی باشد. این می تواند منجر به مسائلی مانند افزایش پیچیدگی محاسباتی و بیش از حد برازش شود. هدف تکنیک های کاهش داده کاهش ابعاد مجموعه داده در حالی که تا حد امکان اطلاعات مرتبط را حفظ می کند.

تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) یک تکنیک کاهش ابعاد محبوب است. ویژگی های اصلی را به مجموعه جدیدی از متغیرهای نامرتبط به نام مؤلفه های اصلی تبدیل می کند. با انتخاب مهم‌ترین اجزای اصلی، می‌توانیم تعداد ویژگی‌ها را بدون از دست دادن اطلاعات به میزان قابل توجهی کاهش دهیم.

رویکرد دیگر انتخاب ویژگی است که شامل انتخاب مرتبط ترین ویژگی ها بر اساس معناداری آماری یا تحلیل همبستگی است. برای یک تامین کننده خط لوله، این می تواند به معنای شناسایی عوامل کلیدی موثر بر تقاضا برای لوله باشد، مانند رشد جمعیت، فعالیت های ساختمانی، و پروژه های زیربنایی دولتی.

6. اعتبارسنجی داده ها

قبل از استفاده از داده های از پیش پردازش شده برای مدل سازی پیش بینی، اعتبارسنجی کیفیت آن بسیار مهم است. اعتبارسنجی داده ها شامل بررسی سازگاری، دقت و کامل بودن داده ها است. این را می توان از طریق آزمون های آماری و تجسم های مختلف انجام داد.

اعتبار سنجی متقاطع تکنیک رایجی است که برای ارزیابی عملکرد یک مدل پیش‌بینی بر روی داده‌های از پیش پردازش شده استفاده می‌شود. این شامل تقسیم مجموعه داده به زیر مجموعه های آموزشی و آزمایشی چندین بار و ارزیابی عملکرد مدل در هر تقسیم است. این به تشخیص بیش از حد برازش کمک می کند و تضمین می کند که مدل به خوبی به داده های جدید تعمیم می یابد.

نتیجه گیری

در نتیجه، پیش پردازش داده ها بخشی ضروری از خط لوله تجزیه و تحلیل پیش بینی است. هر مرحله، از جمع‌آوری داده‌ها تا اعتبارسنجی داده‌ها، نقش حیاتی در تضمین کیفیت داده‌ها و دقت مدل‌های پیش‌بینی دارد. به‌عنوان یک تامین‌کننده خط لوله، استفاده از این مراحل پیش‌پردازش داده‌ها می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را در مورد روند بازار، تقاضای مشتری و هزینه‌های تولید ارائه دهد و تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک بهتری را امکان‌پذیر کند.

اگر به بهینه‌سازی خط لوله تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده خود علاقه‌مندید یا بررسی کنید که چگونه محصولات خط لوله ما می‌توانند نیازهای خاص شما را برآورده کنند، من شما را تشویق می‌کنم تا برای بحث در مورد تدارکات صحبت کنید. بیایید با هم کار کنیم تا با راه حل های مبتنی بر داده، کسب و کار شما را به جلو برسانیم.

مراجع

• Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). داده کاوی: مفاهیم و تکنیک ها. مورگان کافمن.
• جیمز، جی، ویتن، دی، هستی، تی، و تیبشیرانی، آر (2013). مقدمه ای بر یادگیری آماری: با برنامه های کاربردی در R. Springer.