Какие этапы предварительной обработки данных входят в конвейер прогнозной аналитики?

В сфере прогнозной аналитики предварительная обработка данных служит краеугольным камнем успешного конвейера прогнозной аналитики. Как опытный поставщик трубопроводов, я воочию стал свидетелем преобразующей силы хорошо выполненной предварительной обработки данных в извлечении значимой информации и принятии обоснованных решений. В этом блоге я расскажу об основных этапах предварительной обработки данных в конвейере прогнозной аналитики и поделюсь своим опытом о том, как пройти этот решающий этап.

1. Сбор данных

Работа конвейера прогнозной аналитики начинается со сбора данных — процесса, который включает в себя сбор соответствующих данных из различных источников. Это могут быть базы данных, парсинг веб-страниц, устройства IoT или даже платформы социальных сетей. При сборе данных очень важно убедиться в их актуальности для рассматриваемой проблемы. Например, если вы прогнозируете отток клиентов в телекоммуникационной компании, вам нужно собрать данные о моделях использования клиентов, истории выставления счетов и взаимодействии со службой поддержки клиентов.

Для поставщика трубопроводов правильный сбор данных часто означает рассмотрение таких факторов, как исторические объемы заказов, затраты на материалы и рыночные тенденции. Например, данные о спросе наПЭ водопроводная трубамогут быть получены из отчетов о продажах, отраслевых отчетов и отзывов подрядчиков. Обеспечение разнообразного и всеобъемлющего сбора данных имеет важное значение, поскольку оно обеспечивает более широкую перспективу и обогащает набор данных для более точных прогнозов.

2. Очистка данных

После сбора данных весьма вероятно, что они будут содержать ошибки, несоответствия и пропущенные значения. Очистка данных — это процесс выявления и устранения этих проблем для улучшения качества данных. Пропущенные значения можно обработать несколькими способами. Одним из распространенных подходов является использование методов вменения, таких как вменение среднего значения, медианы или режима. Для числовых данных, если у вас есть набор данных о длинах труб с отсутствующими значениями, вы можете вычислить среднюю длину всех доступных точек данных и использовать это значение для заполнения пробелов.

Выбросы, представляющие собой точки данных, которые значительно отличаются от остального набора данных, также могут исказить анализ. Их можно обнаружить с помощью статистических методов, таких как межквартильный размах (IQR). После выявления выбросов можно либо удалить, либо преобразовать, чтобы минимизировать их влияние. Например, если вы анализируете скорость потокаЗаглубленные полиэтиленовые трубыи заметите несколько чрезвычайно высоких или низких значений, которые не соответствуют большинству, вы можете скорректировать эти значения или исключить их из анализа.

3. Интеграция данных

В реальной жизни данные часто разбросаны по нескольким источникам и форматам. Интеграция данных предполагает объединение данных из разных источников в единый набор данных. На этом этапе может потребоваться работа с различными структурами данных, такими как реляционные базы данных, электронные таблицы и неструктурированные текстовые файлы.

Для поставщика трубопроводов интеграция данных о ценах на сырье от поставщиков, производственных затратах производственного подразделения и данных о продажах от отдела маркетинга может обеспечить целостное представление о бизнесе. Однако необходимо решить такие проблемы, как избыточность данных и конфликты в определениях данных. Например, один источник может использовать термин «диаметр трубы» в дюймах, а другой — в миллиметрах. Стандартизация этих единиц и разрешение таких конфликтов имеют решающее значение для точного анализа.

4. Преобразование данных

Преобразование данных – это преобразование данных в подходящий формат для анализа. Это может включать в себя нормализацию числовых данных по стандартной шкале, например, нормализацию мин-макс или нормализацию z-оценки. Нормализация важна, поскольку многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда функции имеют одинаковый масштаб.

Кодирование категориальных переменных — еще один важный аспект преобразования данных. Категориальные данные, такие как тип трубопровода (например, водопровод, газопровод), не могут быть напрямую обработаны большинством алгоритмов машинного обучения. Для преобразования этих категориальных переменных в числовые представления можно использовать такие методы, как горячее кодирование или кодирование меток.

Разработка функций также является частью преобразования данных. Он включает в себя создание новых функций из существующих для повышения производительности прогнозной модели. Например, если у вас есть данные о длине и диаметре труб, вы можете создать новый объект, представляющий площадь поперечного сечения трубы.

5. Сокращение данных

В некоторых случаях набор данных может быть чрезвычайно большим и содержать огромное количество объектов. Это может привести к таким проблемам, как повышенная вычислительная сложность и переобучение. Методы сокращения данных направлены на уменьшение размерности набора данных, сохраняя при этом как можно больше актуальной информации.

Анализ главных компонентов (PCA) — популярный метод уменьшения размерности. Он преобразует исходные функции в новый набор некоррелированных переменных, называемых главными компонентами. Выбрав наиболее значимые главные компоненты, мы можем существенно сократить количество признаков, не теряя при этом много информации.

Другой подход — отбор признаков, который включает в себя выбор наиболее релевантных признаков на основе статистической значимости или корреляционного анализа. Для поставщика трубопроводов это может означать определение ключевых факторов, влияющих на спрос на трубы, таких как рост населения, строительная деятельность и государственные инфраструктурные проекты.

6. Проверка данных

Прежде чем использовать предварительно обработанные данные для прогнозного моделирования, крайне важно проверить их качество. Проверка данных включает проверку данных на согласованность, точность и полноту. Это можно сделать с помощью различных статистических тестов и визуализаций.

Перекрестная проверка — это распространенный метод, используемый для оценки производительности прогнозной модели на предварительно обработанных данных. Он включает в себя многократное разделение набора данных на обучающие и тестовые подмножества и оценку производительности модели при каждом разделении. Это помогает обнаружить переоснащение и гарантирует, что модель хорошо обобщается на новые данные.

Заключение

В заключение отметим, что предварительная обработка данных является неотъемлемой частью конвейера прогнозной аналитики. Каждый шаг, от сбора данных до их проверки, играет жизненно важную роль в обеспечении качества данных и точности прогнозных моделей. Для поставщика трубопроводов использование этих этапов предварительной обработки данных может предоставить ценную информацию о тенденциях рынка, потребительском спросе и производственных затратах, что позволит лучше принимать решения и стратегическое планирование.

Если вы заинтересованы в оптимизации вашего конвейера прогнозной аналитики или изучении того, как наши продукты конвейера могут удовлетворить ваши конкретные потребности, я рекомендую вам обратиться к обсуждению вопросов закупок. Давайте работать вместе, чтобы продвигать ваш бизнес вперед с помощью решений, основанных на данных.

Ссылки

• Хан Дж., Камбер М. и Пей Дж. (2011). Интеллектуальный анализ данных: концепции и методы. Морган Кауфманн.
• Джеймс Г., Виттен Д., Хасти Т. и Тибширани Р. (2013). Введение в статистическое обучение: с приложениями в Р. Спрингере.