Как подготовить массив данных из многочисленных разнородных количественных и качественных характеристик объекта исследования?

Для подготовки массива данных из разнородных количественных и качественных характеристик объекта исследования рекомендуется выполнить следующие шаги:

1. Оценить центральное положение данных. habr.com Нужно понять, какие значения для каждого признака являются типичными. habr.com Для этого можно использовать среднее арифметическое, но чтобы избежать влияния выбросов (нетипичных, предельных значений), лучше применить медиану — центральное значение в отсортированных значениях. habr.com Если данные двоичные или категориальные, стоит узнать, какие значения встречаются чаще, а какие реже. habr.com Для этого используется мода — наиболее распространённое значение или категория. habr.com
2. Оценить вариабельность данных. habr.com Нужно определить, насколько сильно различаются между собой значения признака. habr.com Для этого можно использовать инструменты визуального моделирования — графики. habr.com
3. Очистить и, возможно, преобразовать данные. habr.com Нужно избавиться от ошибочных данных, обработать отсутствующие записи, удалить дубликаты и убедиться, что всё отформатировано надлежащим образом. habr.com Если работа ведётся с текстом, могут потребоваться дополнительные шаги, чтобы превратить неструктурированные данные в набор признаков, пригодных для использования в модели. habr.com
4. Преобразовать данные к единому формату. loginom.ru Идеальный случай — загрузка в базу или витрину данных. loginom.ru Но можно использовать и более легковесные форматы, например, Excel или текстовый файл с разделителями. loginom.ru
5. Стандартизировать данные. loginom.ru Одна и та же информация везде должна описываться одинаково. loginom.ru

Для обработки данных можно использовать, например, библиотеку Pandas для языка программирования Python. science-engineering.ru