Вы не можете передавать данные алгоритму машинного обучения и ожидать, что он сработает. Сначала нужно подготовить данные.

Таким образом, подготовка данных является важным шагом в любом проекте анализа данных. Это относится к процессу подготовки ваших данных к анализу. Это включает в себя удаление ошибок, очистку ваших данных и, в конечном итоге, преобразование их в подходящий формат.

Это также может включать увеличение данных (добавление дополнительных точек данных) и сокращение данных (удаление ненужных данных). В этой статье мы обсудим, почему важна подготовка данных и как можно упростить этот процесс с помощью ИИ.

Каковы преимущества подготовки данных?

Некоторые инструменты, основанные на данных, от алгоритмов машинного обучения до информационных панелей бизнес-аналитики, могут технически функционировать, даже если данные не были тщательно подготовлены. Однако, чтобы получить максимальную отдачу от ваших данных, важно правильно их подготовить.

Есть поговорка: «Мусор на входе, мусор на выходе». Это означает, что если вы поместите неверные данные в инструмент, вы получите плохие результаты. С другой стороны, если вы потратите время на правильную подготовку данных, вы получите лучшие результаты.

Вот некоторые преимущества подготовки данных.

Исправление ошибок перед обработкой данных

Смысл анализа данных состоит в том, чтобы найти тенденции и идеи в ваших данных, особенно те, которые трудно найти другими способами. Чтобы найти эти «трещины в плотине», нужно взглянуть на ваши данные по-новому и по-новому.

Если ваши данные неточны, то выводы будут такими же неточными. Вот почему важно исправить ошибки в ваших данных до того, как вы начнете их обрабатывать.

Например, если у вас есть много пропущенных значений, вы захотите либо заменить их, либо полностью удалить. В противном случае ваши результаты будут необъективными. Другой распространенной проблемой являются неправильные типы данных — например, обработка поля даты как текстового поля. Это может вызвать всевозможные проблемы в будущем.

Даже если типы данных правильные, значения могут быть в неправильном формате. Например, если вы пытаетесь анализировать данные из разных стран, вам нужно убедиться, что все значения валюты имеют одинаковый формат. В противном случае вы не сможете их правильно сравнить.

Чтобы избежать этих проблем, важно исправить ошибки в ваших данных до того, как вы начнете их обрабатывать. Это может занять много времени, но необходимо, если вы хотите получить точные результаты.

Отформатируйте данные для своей модели машинного обучения.

Часто модели машинного обучения полагаются на разные источники данных. Например, отделы продаж и маркетинга могут использовать как данные Salesforce, так и HubSpot. Чтобы обучить модель машинного обучения прогнозированию оттока клиентов, вам потребуется объединить оба набора данных.

Однако, прежде чем вы сможете объединить данные, вам нужно убедиться, что они в одном и том же формате. В противном случае модель не сможет его правильно прочитать.

Вот почему подготовка данных так важна для машинного обучения. Вам нужно потратить время на правильное форматирование данных, чтобы алгоритм мог их использовать.

Сокращение усилий для нескольких анализов

Если вы планируете использовать одни и те же данные для нескольких приложений, важно подготовить их заранее. Это потому, что вам не нужно будет прилагать такие же усилия для последующих анализов.

Например, если вы используете одни и те же данные для обучения разных моделей машинного обучения, вы можете сэкономить время, подготовив данные один раз, а затем используя их для всех своих моделей. Таким образом, вам не нужно форматировать и очищать данные каждый раз, когда вы хотите обучить новую модель.

Получите более надежные результаты

Подготовка данных в конечном счете означает, что ваши результаты будут более надежными. Это потому, что вы потратили время на удаление ошибок и правильное форматирование данных. В результате вы можете быть более уверены в результатах анализа данных.

Какие существуют виды подготовки данных?

Подготовка данных — это общий термин, который охватывает широкий спектр задач, выполняемых для подготовки данных к анализу. Существует жизненный цикл подготовки данных, который включает сбор, хранение, преобразование, обогащение, очистку, извлечение признаков и организацию данных.

Давайте подробнее рассмотрим каждый из этих шагов.

1. Сбор данных

Первым шагом в подготовке данных является сбор данных. Здесь вам нужно определить, какие данные вам нужны и откуда вы собираетесь их получить.

Данные бывают разных форматов: структурированные данные (например, базы данных) и неструктурированные данные (например, текстовые документы). Это может происходить из внутренних источников (таких как CRM) или внешних источников (таких как социальные сети).

В некоторых случаях, например для доступа к внутренним структурированным данным, достаточно нажать «экспорт». Однако в других случаях, например при сборе неструктурированных данных из социальных сетей, это может быть сложнее. Возможно, вам придется использовать методы парсинга веб-страниц, чтобы получить необходимые данные.

Когда данные менее структурированы, они, как правило, более низкого качества. Это потому, что они не прошли те же процессы, что и структурированные данные (например, ввод данных). В результате важно определить, какие данные вам нужны, откуда вы собираетесь их получить и как вы будете подтверждать их качество.

2. Хранение данных

Когда у вас есть данные, вам нужно их где-то хранить. Хранение данных — это решение о том, где хранить ваши данные и как обеспечить их безопасность.

Доступно множество различных вариантов хранения, от традиционных реляционных баз данных до новых облачных решений для хранения. Правильное решение для хранения зависит от ваших конкретных потребностей.

Вам также необходимо подумать о том, как вы будете обеспечивать безопасность своих данных. Это особенно важно, если вы храните конфиденциальные данные, например информацию о клиентах.

Для большинства случаев использования облачное хранилище является более удобным, масштабируемым и экономичным, поскольку создание собственной инфраструктуры данных очень дорого и требует много времени.

3. Преобразование и обогащение данных

После того, как вы собрали и сохранили свои данные, вам необходимо преобразовать их в формат, понятный алгоритмам машинного обучения. Например, алгоритм анализа настроений на самом деле не анализирует такое слово, как счастливый. Он анализирует числовое представление этого слова.

Инжиниринг данных — это процесс получения ваших данных и преобразования их в формат, который может использоваться алгоритмами машинного обучения. Есть много разных способов сделать это, но некоторые общие методы включают в себя:

  • Горячее кодирование: это процесс преобразования категориальных данных (например, слов) в числовые представления.
  • Токенизация: это процесс разбиения фрагмента текста на отдельные части слов (или токенов).
  • Нормализация: это процесс масштабирования данных, чтобы они находились между 0 и 1.

4. Очистка данных

Очистка данных — это проверка точности и отсутствия ошибок в ваших данных. Это важный шаг в подготовке данных, поскольку неточности в ваших данных могут привести к неправильным результатам.

Существует множество различных способов очистки данных, но некоторые распространенные методы включают в себя:

  • Вменение: это процесс заполнения пропущенных значений.
  • Дедупликация: это процесс удаления повторяющихся точек данных.
  • Проверка данных: это процесс проверки соответствия данных определенному формату.

5. Извлечение/выбор признаков

После того, как вы преобразовали и очистили свои данные, вам необходимо определить, какие части ваших данных наиболее важны для прогнозирования. Это известно как извлечение признаков или выбор признаков.

Важно учитывать, что корреляция не подразумевает причинно-следственную связь. Две переменные могут быть коррелированы, но на самом деле не вызывают изменения друг друга. Что еще хуже, сохранение слишком сильно коррелированного признака, например, двух немного разных определений одного и того же объекта, приведет к переобучению вашей модели.

Например, у вас может быть модель для прогнозирования конвертации лида, и если одной из ваших функций является «client_revenue», то модель будет бесполезна, так как она просто узнает, что если доход больше 0, лид уже конвертировался.

Выбор функций, которые причинно связаны, имеет решающее значение для успеха большинства моделей машинного обучения. Например, функции, которые могут привести к конверсии лида, могут заключаться в том, сколько взаимодействий с вашей командой было у лида, с каким контентом он взаимодействовал, каковы его просмотры страниц или целый ряд других функций.

Наиболее важной частью выбора функций является понимание вашего бизнес-процесса и понимание того, какие функции, вероятно, будут драйверами прогнозируемого KPI.

6. Организация данных

После того, как вы преобразовали, очистили и выбрали свои функции, вам нужно сохранить все свои данные таким образом, чтобы упростить доступ к ним для алгоритма машинного обучения. Это известно как организация данных.

Существует множество различных способов организации данных, но некоторые общие методы включают в себя:

  • Фреймы данных: это табличная структура данных, которой легко манипулировать.
  • Матрицы: это двумерная структура данных, которой легко манипулировать.
  • Hadoop: это распределенная файловая система, предназначенная для работы с большими данными.

При организации ваших данных вам необходимо учитывать как структуру ваших данных, так и то, как вы собираетесь получить к ним доступ. Например, большие данные необходимо хранить таким образом, чтобы их можно было легко обрабатывать параллельно.

Как ИИ может помочь вам в подготовке данных?

Традиционно специалисты по обработке и анализу данных использовали такие инструменты, как SQL и Python, в процессе подготовки данных. Теперь даже бизнес-пользователи могут использовать инструменты подготовки данных, чтобы превратить необработанные данные, будь то CSV или озеро данных, в идеи, которые помогут им принимать более эффективные бизнес-решения.

Akkio — это инструмент искусственного интеллекта без кода, который предлагает мощные функции подготовки данных. После того, как вы подключите свои данные, конвейеры данных Akkio автоматически подготовят данные для анализа, чтобы упростить ваш рабочий процесс. Сюда входят такие задачи, как импутация, дедупликация и проверка данных.

Все, что вам нужно сделать, это выбрать столбец, который вы хотите предсказать, например отток клиентов, конверсия лидов, LTV или даже мошенничество, и Akkio автоматически построит модель машинного обучения, чтобы помочь вам получить максимальную отдачу. точные результаты.

В конкурентном анализе было обнаружено, что Akkio работает до 100 раз быстрее, чем такие инструменты, как Google AutoML и Microsoft Azure, при этом он значительно более экономичен и даже более точен в некоторых тестах.

Akkio предлагает интеграцию данных со многими источниками, включая Salesforce, HubSpot, Excel и тысячи других через Zapier. Akkio также интегрируется с инструментами для работы с большими данными, такими как Snowflake и BigQuery. Snowflake – это облачное хранилище данных, в котором вычисления и хранилище разделены и масштабируются независимо друг от друга. Google BigQuery — это бессерверное, масштабируемое и экономичное хранилище данных, которое чаще используется командами, уже работающими в экосистеме Google.

В конечном счете, Akkio — это мощный инструмент, который может сэкономить вам часы времени на подготовку данных. Он также очень прост в использовании, так как имеет интерфейс «укажи и щелкни», который не требует технических знаний.

Улучшите подготовку данных с Akkio

Обработка данных необходима для создания точных моделей машинного обучения для ваших конечных пользователей. Инструменты самообслуживания для подготовки данных позволяют бизнес-аналитикам, аналитикам данных или даже совершенно нетехническим пользователям упростить процесс предварительной обработки данных.

Внедрение этой автоматизации в процесс управления данными означает, что вам не нужно нанимать инженеров по данным, которые сделают это за вас. Это также позволяет конечным пользователям более активно участвовать в этапах подготовки данных, а не оставлять все это на усмотрение экспертов по науке о данных.

Пользовательский интерфейс Akkio без кода позволяет легко начать работу с любыми инициативами в области данных. Попробуйте Akkio сегодня и узнайте, как он может помочь вам оптимизировать подготовку данных.

Первоначально опубликовано на https://www.akkio.com.