ข้อมูล ที่ ผ่าน การ ประมวล ผล มา แล้ว เป็น ขั้น ตอน สําคัญ ใน การ เตรียม ข้อมูล ดิบ สําหรับ งาน เรียน ที่ ไม่ ได้ รับ การ ดู แล.

การเข้าใจข้อมูล Raw

ข้อมูลดิบมักมี ความไม่สอดคล้องกัน ค่านิยมที่สูญหาย และเสียงรบกวนที่สามารถป้องกันการวิเคราะห์ได้ แหล่งที่มาต่าง ๆ เช่น ปูมบันทึก, เซ็นเซอร์ หรือฐานข้อมูล แต่แต่ละระบบมีรูปแบบและคุณภาพที่แตกต่างกัน การจําปัญหาเหล่านี้เป็นขั้นตอนแรก ที่นําไปสู่การประมวลผลก่อนมีผล

การ ทํา ความ สะอาด เทคนิค

การ ทํา ความ สะอาด ข้อมูล เกี่ยว ข้อง กับ การ จัด การ กับ ค่า ที่ ขาด ไป, การ ลบ ค่า ซ้ํา ๆ, และ การ แก้ไข ข้อ ผิด พลาด.

  • [FLT: 0] การแบ่ง: การเติมค่าที่ขาดไป ด้วยค่าเฉลี่ย, ค่ามัธยฐาน, หรือโหมด
  • [FLT: 0] ขัดขวาง: การถอดเครื่องเสียงหรือเสียงรบกวน
  • [FLT: 0] Normalization: ตรวจหาข้อมูล ในระยะมาตรฐาน (พ.ศ.
  • [FLT: 0] ] เฉลิม: แปลงตัวแปร capillary เป็นรูปแบบตัวเลข (ค.ศ.

วิศวกรรมแบบคุณภาพ

การ แปลง ข้อมูล ดิบ ให้ เป็น ลักษณะ เฉพาะ ที่ ดี กว่า ซึ่ง หมาย ถึง รูป แบบ ที่ อยู่ เบื้อง หลัง.

สัดส่วนภาพ

ข้อมูลระดับสูงสามารถท้าทายอัลกอริทึมที่ไม่สามารถควบคุมได้ เทคนิคต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์ส่วนประกอบของอาจารย์ใหญ่ (PCA) และ T-Distritused Stocistian Arching (t-SNE) จะลดจํานวนของคุณสมบัตินี้ลง ในขณะที่ยังรักษาโครงสร้างที่สําคัญไว้ การวิเคราะห์และภาพแบบภาพแบบง่าย ๆ นี้ยังเป็นโครง คุณสามารถช่วยวิกิพีเดียได้โดยเพิ่มข้อมูล ดูเพิ่มที่โครงการวิกิกีฬา เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นใน ค.ศ.