Դա տվյալների արդյունահանման տեխնիկա է, որը չմշակված տվյալները փոխակերպում է հասկանալի ձևաչափի Հումքը (իրական աշխարհի տվյալներ) միշտ թերի է, և այդ տվյալները չեն կարող ուղարկվել մոդելի միջոցով: Դա որոշակի սխալներ կառաջացնի։ Ահա թե ինչու մենք պետք է նախապես մշակենք տվյալները՝ նախքան մոդելի միջոցով ուղարկելը:
Ինչու՞ մեզ պետք է նախապես մշակել տվյալները:
Տվյալների նախամշակումը շատ կարևոր է տվյալների մշակման ցանկացած գործընթացում, քանի որ դրանք ուղղակիորեն ազդում են ծրագրի հաջողության մակարդակի վրա… Տվյալները համարվում են անմաքուր, եթե դրանցում բացակայում են հատկանիշը, հատկանիշի արժեքները, պարունակում են աղմուկ կամ արտանետումներ և կրկնօրինակ կամ սխալ տվյալներ: Դրանցից որևէ մեկի առկայությունը կնվազեցնի արդյունքների որակը:
Ի՞նչ նկատի ունեք տվյալների նախնական մշակում ասելով:
Տվյալների նախնական մշակումը հումքային տվյալները հասկանալի ձևաչափի վերածելու գործընթաց է: Դա նաև կարևոր քայլ է տվյալների արդյունահանման գործում, քանի որ մենք չենք կարող աշխատել չմշակված տվյալների հետ: Տվյալների որակը պետք է ստուգվի նախքան մեքենայական ուսուցման կամ տվյալների արդյունահանման ալգորիթմներ կիրառելը:
Պե՞տք է նախապես մշակեմ թեստի տվյալները:
Սրա հիմնական էությունը հետևյալն է. Եթե այդպես վարվեք, դուք ակամա տեղեկատվություն եք տեղափոխում գնացքից դեպի փորձարկման հավաքածու:
Ինչու՞ պետք է նախապես մշակենք տվյալները՝ նախքան դրանց վերլուծություն անելը:
Տվյալների նախնական մշակումը կարող է վերաբերել տվյալների մանիպուլյացիայի կամ հեռացմանը, նախքան դրանք օգտագործվել են՝ արդյունավետությունն ապահովելու կամ բարելավելու համար, և կարևոր քայլ է տվյալների մշակման գործընթացում: … Տվյալների վերլուծությունը, որոնք մանրազնին չեն ստուգվել նման խնդիրների համար, կարող է բերել ապակողմնորոշիչ արդյունքների:
