В каких ситуациях целесообразно применять предварительный анализ данных?

Предварительный анализ данных целесообразно применять в следующих ситуациях:

• Обнаружение и устранение ошибок и артефактов в данных. koroteev.site Это поможет повысить эффективность моделей машинного обучения. koroteev.site Например, в данных могут присутствовать пропуски, некорректные значения, аномальные объекты. koroteev.site
• Получение информации о структуре данных. koroteev.site Это позволит выбрать наиболее эффективные методы обработки данных и моделирования. koroteev.site Например, можно узнать диапазоны измерения атрибутов, что поможет определить шкалы измерения разных переменных и возможные ошибки в данных. koroteev.site
• Анализ репрезентативности выборки. koroteev.site Даже простой подсчёт, какой процент генеральной совокупности описывает обучающий набор данных, может дать представление о потенциальной обобщающей возможности модели машинного обучения. koroteev.site
• Подготовка к финансовому анализу. hr-portal.ru disshelp.ru Например, предварительный анализ помогает оценить потенциальную прибыльность нового проекта, изучая рыночные тенденции, конкуренцию и риски. hr-portal.ru

Таким образом, целесообразность применения предварительного анализа данных зависит от конкретных задач и условий исследования.