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 можно предпринять следующие шаги:

1. Очистка данных. xn--80aai1dk.xn--p1ai Необходимо оценить достоверность информации, выявить и исправить ошибки: аномалии, дубликаты, противоречия и т. п.. xn--80aai1dk.xn--p1ai
2. Предобработка данных. xn--80aai1dk.xn--p1ai Нужно подготовить данные к решению конкретной аналитической задачи и привести их в соответствие с требованиями, определяемыми спецификой этой задачи и способами её решения. xn--80aai1dk.xn--p1ai Например, понизить размерность исходной информации, устранить незначащие признаки. xn--80aai1dk.xn--p1ai
3. Обогащение данных. xn--80aai1dk.xn--p1ai Нужно насытить данные новой информацией, чтобы сделать их более ценными для определённой аналитической задачи. xn--80aai1dk.xn--p1ai Например, привлечь информацию из дополнительных источников, заполнить пропуски в информации, выявить связи между объектами. xn--80aai1dk.xn--p1ai
4. Преобразование в оптимальный набор данных. na-journal.ru Обычно его оформляют в виде таблиц. na-journal.ru

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