Какие методы используются для очистки и предобработки данных перед их анализом?

Некоторые методы, которые используются для очистки и предобработки данных перед их анализом:

Очистка данных: practicum.yandex.ru falconediting.com

• Удаление записей с ошибками по какому-то критерию. practicum.yandex.ru Например, можно оставлять последнюю запись и стирать все более старые. practicum.yandex.ru
• Статистическое исправление данных. practicum.yandex.ru Если удаление приведёт к неправильному анализу, данные можно корректировать. practicum.yandex.ru
• Сравнение записей и выбор подходящего значения. practicum.yandex.ru Например, если среди множества строк, соответствующих одному пользователю, в некоторых присутствует аномальное значение, нужно посмотреть на другие строки и применить значение, которое встречается чаще всего. practicum.yandex.ru
• Применение словаря для исправления опечаток. practicum.yandex.ru Для этого нужно заранее собрать все самые частые ошибки и опечатки в текстовых полях. practicum.yandex.ru

Предобработка данных: sky.pro www.astera.com

• Кодирование категориальных переменных. sky.pro falconediting.com Например, пол, страна или профессия кодируются, чтобы быть использованными в алгоритмах машинного обучения. sky.pro
• Масштабирование числовых переменных. sky.pro Позволяет привести их к одному диапазону значений, что улучшает сходимость алгоритмов машинного обучения. sky.pro
• Создание новых признаков. sky.pro Например, с помощью арифметических операций между числовыми переменными, объединения категориальных переменных или применения функций к числовым переменным. sky.pro
• Уменьшение размерности. www.astera.com Например, анализ главных компонентов уменьшает количество рассматриваемых переменных, упрощая модель без потери важной информации. www.astera.com
• Подавление шума. www.astera.com Сглаживание неровностей в данных для выделения важных закономерностей. www.astera.com