Почему необходимо проводить предобработку данных перед анализом?

Предобработку данных перед анализом необходимо проводить по нескольким причинам:

• Повышение качества и надёжности данных. www.astera.com В исходном виде данные часто содержат артефакты, такие как шум, пропуски или дубликаты, которые усложняют их анализ и снижают качество работы алгоритмов. habr.com Предобработка помогает устранить эти проблемы. habr.com
• Снижение риска переобучения. www.astera.com falconediting.com Если модель не обработать, она может начать воспринимать шум как часть сигнала и потерять способность обобщать новые данные. www.astera.com Предобработка защищает от такой ситуации. www.astera.com
• Ускорение процесса обучения. www.astera.com Алгоритмы быстрее выявляют закономерности в чистых данных, что сокращает время, усилия и энергию, затрачиваемые на обучение алгоритма. www.astera.com
• Предотвращение предвзятости в результатах анализа. falconediting.com Неполные или отсутствующие данные вносят предвзятость в результаты анализа. falconediting.com Предобработка решает эту проблему, гарантируя, что результаты анализа являются репрезентативными и непредвзятыми. falconediting.com
• Обеспечение готовности данных к применению передовых методов анализа. datacalculus.com Например, в текстовой аналитике предобработка позволяет преобразовать сырые текстовые данные в чистый и структурированный формат, что важно для применения таких методов, как обработка естественного языка (НЛП). datacalculus.com