Какие существуют методы обработки данных перед построением аналитической модели?

Некоторые методы обработки данных перед построением аналитической модели:

• Удаление дубликатов. 1 Включает в себя идентификацию и устранение повторяющихся записей данных для обеспечения точности и согласованности набора данных. 1
• Интеграция данных. 1 Включает в себя объединение данных из различных источников в единый унифицированный набор данных. 1
• Преобразование данных. 1 Включает в себя преобразование данных в формат, подходящий для анализа. 1 Некоторые методы: нормализация, стандартизация, дискретизация. 1
• Сокращение объёма данных. 1 Уменьшает размер набора данных при сохранении ключевой информации. 1 Некоторые методы: уменьшение размерности, выборка, сжатие данных. 1
• Обработка пропущенных значений. 1 Включает в себя заполнение пропусков в наборе данных для того, чтобы добиться согласованности имеющихся данных. 3
• Масштабирование признаков. 3 Обеспечивает одинаковый масштаб различных входных переменных. 3
• Кодирование категориальных переменных. 23 Категориальные данные кодируются в числовой формат для облегчения анализа этих переменных. 3
• Профилирование данных. 4 Помогает определить, подходят ли данные для конкретного проекта или приложения. 4 Этот процесс помогает выявить потенциальные проблемы, такие как пропуски, ошибки форматирования, и установить, насколько качество данных позволяет провести анализ. 4