Какие существуют техники предварительной обработки данных в аналитике?

Некоторые техники предварительной обработки данных в аналитике:

1. Очистка данных. falconediting.com ru.wikipedia.org Включает выявление и исправление ошибок, несоответствий и неточностей в наборе данных. falconediting.com Например, исправление опечаток, устранение пропущенных значений и обработка выбросов. falconediting.com
2. Стандартизация или нормализация. falconediting.com Масштабирует числовые характеристики до общего диапазона. falconediting.com Это гарантирует, что объекты с различными масштабами не будут непропорционально влиять на результаты анализа. falconediting.com
3. Кодирование категориальных переменных. sky.pro Категориальные переменные, которые представляют качественные данные, преобразуются в числовые значения для анализа. falconediting.com Например, однократное кодирование и кодирование меток. falconediting.com
4. Выбор объектов. falconediting.com Включает выбор наиболее релевантных объектов для анализа. falconediting.com Уменьшение размерности набора данных за счёт выбора только наиболее информативных функций повышает эффективность вычислений и снижает риск переобучения. falconediting.com
5. Создание новых признаков. sky.pro Иногда создание новых признаков на основе имеющихся данных может помочь улучшить качество анализа и предсказательную способность моделей. sky.pro 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). sky.pro