На благо

Етапи попередньої обробки даних: збір даних, очищення даних, інтеграція даних, перетворення даних, зменшення даних, дискретизація даних, нормалізація даних або стандартизація даних, вибір функцій і представлення даних.

Етапи, які використовуються під час попередньої обробки даних, включають наступне:

• Профілювання даних. Профілювання даних — це процес дослідження, аналізу та перегляду даних для збору статистичних даних про їхню якість. …
• Очищення даних. …
• Скорочення даних. …
• Перетворення даних. …
• Збагачення даних. …
• Перевірка даних.

Розбір даних, перетворення даних, зменшення даних, вибір функцій і масштабування функцій це всі приклади підходів до попередньої обробки даних, які команди використовують для реорганізації необроблених даних у формат, придатний для певних алгоритмів.

Приклади методів, що використовуються для попередньої обробки даних, включають: очищення, вибір екземплярів, нормалізація, одноразове кодування, перетворення даних, вилучення ознак і вибір функцій.

Попередня обробка/підготовка/очищення даних процес виявлення та виправлення (або видалення) пошкоджених або неточних записів із набору даних, або і відноситься до визначення неправильних, неповних, нерелевантних частин даних і подальшої зміни, заміни або видалення брудних або грубих даних [6].

Чотири основні етапи циклу обробки даних:

• Збір даних.
• Введення даних.
• Обробка даних.
• Виведення даних.