Die Datenvorverarbeitung ist ein vorbereitender Schritt im gesamten Prozess der Datenverarbeitung. Es geht um jede Art von Verarbeitung, die mit den Rohdaten durchgeführt wird, um sie in Daten mit benutzerfreundlicheren Formaten umzuwandelnR.
In der echten Welt, Daten sind oft nicht sauber, fehlende Schlüsselwerte, Inkonsistenzen enthalten und, häufig, Lärm anzeigen, enthalten Fehler und Ausreißer. Ohne Datenvorverarbeitung, diese Datenfehler würden überleben und die Qualität der Daten verringern. Datenverarbeitung.
Das Fehlen einer ordnungsgemäßen Datenbereinigung ist das Hauptproblem bei der Datenspeicherung.. Einige von den Aufgaben der Datenvorverarbeitung sind wie folgt:
- Ergänzen Sie fehlende Werte
- Identifizieren und löschen Sie Daten, die als Rauschen betrachtet werden können.
Daten sind in verschiedenen Formaten verfügbar, als statische Formen, kategorisch, numerisch und dynamisch. Einige Beispiele umfassen Metadaten, Webdaten, Text, Video, Ton und Bild. Diese verschiedenen Datenalternativen helfen der Datenverarbeitung dabei, sich immer wieder neuen Herausforderungen zu stellen..
Behandlung fehlender Daten
Gleichzeitig Umgang mit fehlenden Daten, Es ist wichtig, die Ursachen für fehlende Daten zu identifizieren, um zu verhindern, dass diese vermeidbaren Datenprobleme erneut auftreten. Lösungen für fehlende Daten umfassen das manuelle Ausfüllen fehlender Werte und das automatische Ausfüllen des Wortes “Unbekannt”.
Wie man Datenduplizierung angeht
Datenduplizierung kann eine große Hürde beim Data Mining sein.da es oft zu Geschäftsverlusten führt, Zeitverschwendung und Schwierigkeiten bei der Behandlung. Ein typisches Beispiel für eine typische Hürde bei der Datenduplizierung sind mehrere Verkaufsgespräche mit demselben Kontakt. Mögliche Lösungen sind Software-Updates oder die Art und Weise, wie Ihr Unternehmen das Kundenbeziehungsmanagement handhabt.. Ohne konkreten Plan und die richtige Software, doppelte Daten schwer zu löschen.
Eine weitere häufige Quelle für Datenduplizierung ist, wenn ein Unternehmen zu viele Datenbanken. Im Rahmen der Vorverarbeitung Ihrer Daten, sollte Überprüfen Sie regelmäßig die Möglichkeiten, einige dieser Datenbanken zu reduzieren und zu löschen. Wenn nicht erledigt, Datenduplizierung ist wahrscheinlich eine wiederkehrende Hürde, mit der Sie sich immer wieder auseinandersetzen müssen.
Erzielen Sie Datenqualität im Data Mining
Die meisten Unternehmen wollen ihre umfangreichen Daten besser nutzen, aber sie wissen nicht wo sie anfangen sollen. Datenbereinigung ist ein intelligenter erster Schritt ein langer Weg zur Steigerung der Datenqualität. Die Datenqualität kann ohne ein schwer zu erreichendes Ziel sein effektive Methodik, die die Datenbereinigung beschleunigt:
- Erkenne das Problem und identifizieren Sie die Ursachen the.
- Erstellen Sie eine Strategie und Vision von Datenqualität.
- Priorisieren die Relevanz der Daten.
- Realisierung von Bewertungen von Dateien.
- ROI-Schätzung um die Datenqualität im Vergleich zu den Kosten des Nichtstuns zu steigern.
- Bestimmen Sie das rVerantwortung für die Datenqualität.
- Beauftragung eines externen Beraters erfahren wer kann uns helfen.
Einer der überzeugendsten Gründe, einem externen Beratungsunternehmen zu vertrauen, ist die Notwendigkeit, das Rad nicht neu zu erfinden. Ein erfahrenes Beratungsunternehmen weiß bereits, wie Unternehmen jeder Größe die gängigen Herausforderungen im Zusammenhang mit Data Mining und Data Cleansing gewinnbringend angehen können...
