Milyen adatfeldolgozási lépések vannak egy prediktív elemzési folyamatban?

A prediktív analitika területén az adatok előfeldolgozása a sikeres prediktív elemzési folyamat sarokköveként szolgál. Tapasztalt csővezeték-beszállítóként első kézből voltam tanúja a jól végrehajtott adat-előfeldolgozás átalakító erejének, amellyel értelmes betekintést nyerhetek, és megalapozott döntéseket hozhatok. Ebben a blogban a prediktív elemzési folyamat alapvető adat-előfeldolgozási lépéseibe fogok beleásni, és megosztom a szakértelmemet, hogyan kell eligazodni ebben a döntő szakaszban.

1. Adatgyűjtés

A prediktív analitikai folyamat útja az adatgyűjtéssel kezdődik, amely folyamat magában foglalja a releváns adatok különböző forrásokból történő összegyűjtését. Ez magában foglalhatja az adatbázisokat, a webkaparást, az IoT-eszközöket vagy akár a közösségi média platformokat. Az adatok gyűjtése során létfontosságú annak biztosítása, hogy az adott probléma szempontjából relevánsak legyenek. Például, ha egy távközlési vállalatnál az ügyfelek lemorzsolódását jósolja, adatokat szeretne gyűjteni az ügyfelek használati szokásairól, a számlázási előzményekről és az ügyfélszolgálati interakciókról.

Csővezetékes szállítóként a megfelelő adatgyűjtés gyakran azt jelenti, hogy olyan tényezőket kell megvizsgálni, mint a korábbi rendelési mennyiségek, anyagköltségek és piaci trendek. Például a keresletre vonatkozó adatokPE vízellátó csőértékesítési nyilvántartásokból, iparági jelentésekből és a vállalkozók visszajelzéseiből származhat. A változatos és átfogó adatgyűjtés biztosítása elengedhetetlen, mivel szélesebb perspektívát biztosít, és gazdagítja az adatkészletet a pontosabb előrejelzések érdekében.

2. Adattisztítás

Az adatok összegyűjtése után nagy valószínűséggel hibákat, következetlenségeket és hiányzó értékeket tartalmaznak. Az adattisztítás ezen problémák azonosításának és kijavításának folyamata az adatok minőségének javítása érdekében. A hiányzó értékeket többféleképpen lehet kezelni. Az egyik általános megközelítés az imputációs technikák, például az átlag, medián vagy módusimputáció használata. Numerikus adatok esetén, ha rendelkezik egy hiányzó értékekkel rendelkező csőhossz-adatkészlettel, akkor kiszámíthatja az összes elérhető adatpont átlagos hosszát, és ezzel az értékkel pótolja a hiányosságokat.

A kiugró értékek, amelyek olyan adatpontok, amelyek jelentősen eltérnek az adatkészlet többi részétől, szintén torzíthatják az elemzést. Statisztikai módszerekkel, például az interkvartilis tartomány (IQR) segítségével kimutathatók. Az azonosítás után a kiugró értékek eltávolíthatók vagy átalakíthatók hatásuk minimalizálása érdekében. Például, ha az áramlási sebességet elemziEltemetett PE csövekés észrevesz néhány rendkívül magas vagy alacsony értéket, amelyek nincsenek összhangban a többségével, dönthet úgy, hogy módosítja ezeket az értékeket, vagy kizárja őket az elemzésből.

3. Adatintegráció

Valós forgatókönyv esetén az adatok gyakran több forrásban és formátumban vannak szétszórva. Az adatintegráció magában foglalja a különböző forrásokból származó adatok egységes adathalmazba való egyesítését. Ehhez a lépéshez különböző adatstruktúrákkal, például relációs adatbázisokkal, táblázatokkal és strukturálatlan szövegfájlokkal kell foglalkozni.

A csővezetékes beszállítók számára a beszállítók nyersanyagáraira, a gyártási egység termelési költségeire és a marketing osztály értékesítési adataira vonatkozó adatok integrálása holisztikus képet nyújthat az üzletről. Ugyanakkor kezelni kell az olyan kihívásokat, mint az adatredundancia és az adatdefiníciók ütközései. Például az egyik forrás a "csőátmérő" kifejezést hüvelykben, míg egy másik milliméterben használja. Ezen egységek szabványosítása és az ilyen konfliktusok megoldása kulcsfontosságú a pontos elemzéshez.

4. Adatátalakítás

Az adatátalakítás az adatok elemzésre alkalmas formátumba való konvertálását jelenti. Ez magában foglalhatja a numerikus adatok normál skálára történő normalizálását, például min - max normalizálást vagy z - pontszám normalizálását. A normalizálás elengedhetetlen, mert sok gépi tanulási algoritmus jobban teljesít, ha a funkciók hasonló léptékűek.

A kategorikus változók kódolása az adatátalakítás másik fontos szempontja. A kategorikus adatokat, például a csővezeték típusát (pl. vízellátás, gázvezeték), a legtöbb gépi tanulási algoritmus nem tudja közvetlenül feldolgozni. Az olyan technikák, mint az egyszeri kódolás vagy a címkekódolás, felhasználhatók ezeknek a kategorikus változóknak a numerikus megjelenítésekké alakítására.

A funkciótervezés szintén az adatátalakítás része. Ez magában foglalja a meglévőkből új funkciók létrehozását a prediktív modell teljesítményének javítása érdekében. Ha például rendelkezik adatokkal a csövek hosszáról és átmérőjéről, létrehozhat egy új jellemzőt, amely a cső keresztmetszeti területét reprezentálja.

5. Adatcsökkentés

Egyes esetekben az adatkészlet rendkívül nagy lehet, és rengeteg szolgáltatást tartalmazhat. Ez olyan problémákhoz vezethet, mint a megnövekedett számítási bonyolultság és a túlillesztés. Az adatcsökkentési technikák célja, hogy csökkentsék az adatkészlet dimenzióit, miközben a lehető legtöbb releváns információt megőrzik.

A főkomponens-elemzés (PCA) egy népszerű dimenziócsökkentési technika. Az eredeti jellemzőket nem korrelált változók új halmazává alakítja, amelyeket főkomponenseknek nevezünk. A legjelentősebb főkomponensek kiválasztásával jelentősen csökkenthetjük a funkciók számát anélkül, hogy sok információt veszítenénk.

Egy másik megközelítés a jellemzők kiválasztása, amely magában foglalja a legrelevánsabb jellemzők kiválasztását statisztikai szignifikancia vagy korrelációs elemzés alapján. Egy csővezeték szállító számára ez azt jelentheti, hogy azonosítani kell azokat a kulcsfontosságú tényezőket, amelyek befolyásolják a csövek iránti keresletet, például a népesség növekedését, az építési tevékenységet és a kormányzati infrastrukturális projekteket.

6. Adatok érvényesítése

Mielőtt az előfeldolgozott adatokat prediktív modellezésre használná, döntő fontosságú ellenőrizni azok minőségét. Az adatok ellenőrzése magában foglalja az adatok következetességének, pontosságának és teljességének ellenőrzését. Ezt különféle statisztikai tesztekkel és vizualizációkkal lehet megtenni.

A keresztellenőrzés egy elterjedt technika, amelyet egy prediktív modell teljesítményének értékelésére használnak az előfeldolgozott adatokon. Ez magában foglalja az adatkészlet képzési és tesztelési részhalmazokra való felosztását, valamint a modell teljesítményének értékelését minden felosztáskor. Ez segít a túlillesztés észlelésében, és biztosítja, hogy a modell jól általánosítható legyen az új adatokra.

Következtetés

Összefoglalva, az adatok előfeldolgozása a prediktív elemzési folyamat nélkülözhetetlen része. Az adatgyűjtéstől az adatellenőrzésig minden lépés létfontosságú szerepet játszik az adatok minőségének és a prediktív modellek pontosságának biztosításában. Csővezeték-beszállítóként ezen adat-előfeldolgozási lépések kihasználása értékes betekintést nyújthat a piaci trendekbe, a vevői igényekbe és a termelési költségekbe, ami jobb döntéshozatalt és stratégiai tervezést tesz lehetővé.

Ha érdekli a prediktív elemzési folyamat optimalizálása, vagy annak feltárása, hogy csővezeték-termékeink hogyan felelhetnek meg az Ön egyedi igényeinek, javasoljuk, hogy lépjen kapcsolatba egy beszerzési megbeszéléssel. Dolgozzunk együtt, hogy adatközpontú megoldásokkal vigyük előre vállalkozását.

Hivatkozások

• Han, J., Kamber, M. és Pei, J. (2011). Adatbányászat: fogalmak és technikák. Morgan Kaufmann.
• James, G., Witten, D., Hastie, T. és Tibshirani, R. (2013). Bevezetés a statisztikai tanulásba: R. Springer alkalmazásaival.