Какие существуют методы обработки данных перед построением аналитической модели?

Некоторые методы обработки данных перед построением аналитической модели:

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