O pré-processamento de dados é um passo preliminar ao longo do procedimento de processamento de dados. É sobre qualquer tipo de processamento realizado com os dados brutos para os transformar em dados com formatos mais fáceis de utilizarr.
No mundo real, os dados frequentemente não estão limpos, faltam valores chave, contêm inconsistências e, frequentemente, mostram ruído, contêm erros e valores fora do normal. Sem o pré-processamento de dados, estes erros nos dados sobrevivem e diminuem a qualidade dos dados. processamento de dados.
A falta de uma limpeza adequada dos dados é o problema número um no armazenamento de dados.. Algumas das tarefas de pré-processamento de dados são como segue:
- Preencher os valores em falta
- Identificar e eliminar dados que possam ser considerados ruído.
Os dados estão disponíveis em vários formatos, como formas estáticas, categóricas, numéricas e dinâmicas. Alguns exemplos incluem metadados, dados da web, texto, vídeo, Áudio & Imagens. Estas diversas alternativas para dados ajudam no processamento de dados para enfrentar continuamente novos desafios..
Tratamento de dados em falta
Ao mesmo tempo de lidar com os dados em falta, é essencial identificar as causas dos dados em falta para evitar que esses problemas de dados evitáveis voltem a ocorrer. As soluções para os dados em falta incluem preencher manualmente os valores em falta e completar automaticamente a palavra “desconhecido”.
Como abordar a duplicação de dados
A duplicação de dados pode ser um obstáculo importante na mineração de dados.visto que frequentemente causa perda de negócios, perda de tempo e dificuldade de tratamento. Um exemplo comum de um obstáculo típico de duplicação de dados inclui várias chamadas de vendas para o mesmo contacto. As possíveis soluções envolvem atualizações de software ou alterar a forma como a sua empresa gere a administração de relações com os clientes. Sem um plano específico e o software adequado, é difícil eliminar a duplicação de dados.
Outra fonte comum de duplicação de dados é quando uma empresa possui um número excessivo de bases de dados. Como parte do pré-processamento dos seus dados, tem que rever periodicamente as possibilidades para reduzir e eliminar algumas dessas bases de dados. Se não for feito, 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 relevancia de los datos.
- Realização de avaliações De dados.
- Estimación de ROI para impulsionar a qualidade dos dados face ao custo de não fazer nada.
- Determinar a rresponsabilidade pela qualidade dos dados.
- Contratação de um consultor externo experiente que nos pode ajudar.
Uma das razões mais convincentes para confiar numa consultoria externa é a necessidade de evitar reinventar a roda. Uma empresa de consultoria experiente já está familiarizada com a forma como companhias de todos os tamanhos podem abordar de forma rentável os desafios comuns associados à mineração de dados e à limpeza de dados..
