Il preprocessing dei dati è un passo preliminare lungo la procedura di elaborazione dati. Riguarda qualsiasi tipo di elaborazione effettuata sui dati grezzi per trasformarli in dati con formati più facili da utilizzareR.
Nel mondo reale, i dati spesso non sono puliti, mancano valori chiave, contengono incoerenze e, spesso, mostrano rumore, contengono errori e valori anomali. Senza il preprocessing dei dati, questi errori nei dati sopravvivrebbero e diminuirebbero la qualità dei dati. elaborazione dati.
La mancanza di una corretta pulizia dei dati è il problema numero uno nell'archiviazione dei dati.. Alcune delle attività di preprocessing dei dati sono i seguenti:
- Completare i valori mancanti
- Identificare ed eliminare i dati che possono essere considerati rumore.
I dati sono disponibili in vari formati, como formas estáticas, Categorico, numéricas y dinámicas. Algunos ejemplos incluyen metadatos, dati web, testo, video, audio e immagini. Estas diversas alternativas para datos ayudan al procesamiento de datos para enfrentar de forma continua nuevos desafíos..
Tratamiento de datos faltantes
Al mismo tiempo de manejar los datos faltantes, es esencial identificar las causas de los datos faltantes para evitar que vuelvan a ocurrir esos problemas de datos evitables. Las soluciones para los datos faltantes incluyen completar manualmente los valores faltantes y completar automáticamente la palabra “sconosciuto”.
Cómo abordar la duplicación de datos
La duplicación de datos puede ser un obstáculo importante en la minería de datos.puesto que a menudo causa pérdida de negocios, pérdida de tiempo y dificultad para tratar. Un ejemplo común de un obstáculo típico de duplicación de datos incluye varias llamadas de ventas al mismo contacto. Las posibles soluciones implican actualizaciones de software o changer la forma en que su compañía maneja la administración de relaciones con los clientes. Sin un plan específico y el software adecuado, es difícil borrar la duplicación de datos.
Otra fuente común de duplicación de datos es cuando una compañía dispone de una número excesivo de bases de datos. Como parte del preprocesamiento de sus datos, deve revisar periódicamente las posibilidades para reducir y borrar algunas de esas bases de datos. Si no se hace, es probable que la duplicación de datos sea un obstáculo recurrente con el que tendrá que lidiar una y otra vez.
Logre la calidad de los datos en la minería de datos
La mayoría de las compañías quieren hacer un mejor uso de sus extensos datos, pero no están seguras por dónde comenzar. La limpieza de datos es un primer paso inteligente un largo camino para impulsar la calidad de los datos. La calidad de los datos puede ser un objetivo difícil de lograr sin un metodología eficaz que acelera la limpieza de datos:
- Reconocer el problema e identificar las causas fundamentales.
- Crea una estrategia y visión de la calidad de los datos.
- Priorizar la pertinenza dei dati.
- Realizacion de valutazioni di dati.
- Estimación de ROI per migliorare la qualità dei dati rispetto al costo di non fare nulla.
- Determinare la rresponsabilità della qualità dei dati.
- Assunzione di un consulente esterno esperto che può aiutarci.
Una delle ragioni più convincenti per affidarsi a una consulenza esterna è la necessità di evitare di reinventare la ruota. Una società di consulenza esperta è già familiare con il modo in cui le aziende di tutte le dimensioni possono affrontare in modo conveniente le sfide comuni associate all'estrazione e alla pulizia dei dati..
