Как методы трансформации данных применяются в процессе KDD?

Методы трансформации данных в процессе KDD (Knowledge Discovery in Databases) применяются для подготовки данных к анализу. vektornm.ru masters.donntu.ru На этом этапе определяют форму представления данных, наиболее оптимальную с точки зрения решаемой задачи. wiki.loginom.ru

Некоторые методы трансформации данных в KDD:

• Нормализация. www.geeksforgeeks.org Масштабирование данных до общего диапазона для обеспечения согласованности между переменными. www.geeksforgeeks.org
• Дискретизация. www.geeksforgeeks.org Преобразование непрерывных данных в дискретные категории для упрощения анализа. www.geeksforgeeks.org
• Агрегирование данных. www.geeksforgeeks.org Суммирование нескольких точек данных (например, средних или итоговых значений) для упрощения анализа. www.geeksforgeeks.org
• Создание концептуальной иерархии. www.geeksforgeeks.org Организация данных в иерархии для более чёткого представления на более высоком уровне. www.geeksforgeeks.org
• Сокращение объёма данных. www.geeksforgeeks.org Помогает упростить набор данных при сохранении ключевой информации. www.geeksforgeeks.org К этому методу относятся, например, уменьшение размерности (уменьшение количества переменных при сохранении важных данных), сокращение численности (сокращение точек данных с использованием таких методов, как выборка) и сжатие данных (сжатие данных для упрощения хранения и обработки). www.geeksforgeeks.org

Например, для прогнозирования необходимо преобразовать временной ряд при помощи скользящего окна или вычислить агрегированные показатели. vektornm.ru masters.donntu.ru