Некоторые техники предварительной обработки данных в аналитике:

1. Очистка данных. 14 Включает выявление и исправление ошибок, несоответствий и неточностей в наборе данных. 1 Например, исправление опечаток, устранение пропущенных значений и обработка выбросов. 1
2. Стандартизация или нормализация. 1 Масштабирует числовые характеристики до общего диапазона. 1 Это гарантирует, что объекты с различными масштабами не будут непропорционально влиять на результаты анализа. 1
3. Кодирование категориальных переменных. 2 Категориальные переменные, которые представляют качественные данные, преобразуются в числовые значения для анализа. 1 Например, однократное кодирование и кодирование меток. 1
4. Выбор объектов. 1 Включает выбор наиболее релевантных объектов для анализа. 1 Уменьшение размерности набора данных за счёт выбора только наиболее информативных функций повышает эффективность вычислений и снижает риск переобучения. 1
5. Создание новых признаков. 2 Иногда создание новых признаков на основе имеющихся данных может помочь улучшить качество анализа и предсказательную способность моделей. 2 Например, можно создать новые признаки с помощью арифметических операций между числовыми переменными, объединения категориальных переменных или применения функций к числовым переменным (логарифмирование или возведение в квадрат). 2