Aké sú kroky predspracovania údajov v procese prediktívnej analytiky?

V oblasti prediktívnej analýzy slúži predbežné spracovanie údajov ako základný kameň úspešného postupu prediktívnej analýzy. Ako skúsený dodávateľ potrubí som bol na vlastnej koži svedkom transformačnej sily dobre vykonaného predbežného spracovania údajov pri získavaní zmysluplných poznatkov a riadení informovaného rozhodovania. V tomto blogu sa ponorím do základných krokov predspracovania údajov v rámci prediktívnej analýzy a podelím sa o svoje odborné znalosti o tom, ako prechádzať touto kľúčovou fázou.

1. Zber údajov

Cesta prediktívneho analytického potrubia sa začína zhromažďovaním údajov, procesom, ktorý zahŕňa zhromažďovanie relevantných údajov z rôznych zdrojov. To by mohlo zahŕňať databázy, web scraping, zariadenia internetu vecí alebo dokonca platformy sociálnych médií. Pri zhromažďovaní údajov je dôležité zabezpečiť ich relevantnosť pre daný problém. Ak napríklad predpovedáte odchod zákazníkov pre telekomunikačnú spoločnosť, budete chcieť zhromaždiť údaje o vzorcoch používania zákazníkov, histórii fakturácie a interakciách služieb zákazníkom.

Ako dodávateľ potrubia správny zber údajov často znamená, že sa pozriete na faktory, ako sú historické objemy objednávok, náklady na materiál a trendy na trhu. Napríklad údaje o dopyte poPE vodovodné potrubiemožno získať zo záznamov o predaji, priemyselných správ a spätnej väzby od dodávateľov. Zabezpečenie rôznorodého a komplexného zberu údajov je nevyhnutné, pretože poskytuje širšiu perspektívu a obohacuje súbor údajov o presnejšie predpovede.

2. Čistenie dát

Po zhromaždení údajov je vysoko pravdepodobné, že budú obsahovať chyby, nezrovnalosti a chýbajúce hodnoty. Čistenie údajov je proces identifikácie a nápravy týchto problémov s cieľom zlepšiť kvalitu údajov. Chýbajúce hodnoty je možné riešiť niekoľkými spôsobmi. Jedným bežným prístupom je použitie imputačných techník, ako je imputácia priemeru, mediánu alebo režimu. V prípade číselných údajov, ak máte súbor údajov o dĺžkach potrubí s chýbajúcimi hodnotami, môžete vypočítať priemernú dĺžku všetkých dostupných údajových bodov a použiť túto hodnotu na vyplnenie medzier.

Odľahlé hodnoty, čo sú údajové body, ktoré sa výrazne líšia od zvyšku súboru údajov, môžu tiež skresliť analýzu. Môžu byť detekované pomocou štatistických metód, ako je medzikvartilový rozsah (IQR). Po identifikácii môžu byť odľahlé hodnoty buď odstránené, alebo transformované, aby sa minimalizoval ich vplyv. Napríklad, ak analyzujete prietokyZakopané PE rúrya všimnete si niekoľko extrémne vysokých alebo nízkych hodnôt, ktoré nie sú v súlade s väčšinou, môžete sa rozhodnúť upraviť tieto hodnoty alebo ich vylúčiť z analýzy.

3. Integrácia údajov

V reálnom svete sú údaje často rozptýlené vo viacerých zdrojoch a formátoch. Integrácia údajov zahŕňa kombinovanie údajov z rôznych zdrojov do jednotného súboru údajov. Tento krok môže vyžadovať prácu s rôznymi dátovými štruktúrami, ako sú relačné databázy, tabuľky a neštruktúrované textové súbory.

Pre dodávateľa potrubia môže integrácia údajov o cenách surovín od dodávateľov, výrobných nákladoch z výrobnej jednotky a údajov o predaji z marketingového oddelenia poskytnúť holistický pohľad na podnikanie. Je však potrebné riešiť problémy, ako je redundancia údajov a konflikty v definíciách údajov. Napríklad jeden zdroj môže používať výraz "priemer potrubia" v palcoch, zatiaľ čo iný používa milimetre. Štandardizácia týchto jednotiek a vyriešenie takýchto konfliktov je rozhodujúce pre presnú analýzu.

4. Transformácia údajov

Transformácia údajov je o konverzii údajov do vhodného formátu na analýzu. To môže zahŕňať normalizáciu numerických údajov na štandardnú škálu, ako je minimálna - maximálna normalizácia alebo normalizácia z - skóre. Normalizácia je nevyhnutná, pretože mnohé algoritmy strojového učenia fungujú lepšie, keď majú funkcie podobnú škálu.

Kódovanie kategorických premenných je ďalším dôležitým aspektom transformácie údajov. Kategorické údaje, ako napríklad typ potrubia (napr. vodovod, plynovod), nemôže väčšina algoritmov strojového učenia priamo spracovať. Na konverziu týchto kategoriálnych premenných na numerické reprezentácie možno použiť techniky, ako je jednorazové kódovanie alebo kódovanie štítkov.

Súčasťou transformácie údajov je aj inžinierstvo funkcií. Zahŕňa vytváranie nových funkcií z existujúcich funkcií na zlepšenie výkonu prediktívneho modelu. Napríklad, ak máte údaje o dĺžke a priemere rúrok, môžete vytvoriť nový prvok reprezentujúci plochu prierezu potrubia.

5. Redukcia dát

V niektorých prípadoch môže byť množina údajov extrémne veľká a môže obsahovať veľké množstvo funkcií. To môže viesť k problémom, ako je zvýšená výpočtová zložitosť a nadmerná montáž. Techniky redukcie údajov majú za cieľ znížiť rozmernosť súboru údajov a zároveň zachovať čo najviac relevantných informácií.

Analýza hlavných komponentov (PCA) je populárna technika redukcie rozmerov. Transformuje pôvodné vlastnosti na novú množinu nekorelovaných premenných nazývaných hlavné komponenty. Výberom najvýznamnejších hlavných komponentov môžeme výrazne znížiť počet funkcií bez straty veľkého množstva informácií.

Ďalším prístupom je výber vlastností, ktorý zahŕňa výber najrelevantnejších vlastností na základe štatistickej významnosti alebo korelačnej analýzy. Pre dodávateľa potrubí by to mohlo znamenať identifikáciu kľúčových faktorov, ktoré ovplyvňujú dopyt po potrubiach, ako je rast populácie, stavebná činnosť a projekty vládnej infraštruktúry.

6. Overenie údajov

Pred použitím predspracovaných údajov na prediktívne modelovanie je dôležité overiť ich kvalitu. Validácia údajov zahŕňa kontrolu konzistentnosti, presnosti a úplnosti údajov. Dá sa to urobiť pomocou rôznych štatistických testov a vizualizácií.

Krížová validácia je bežná technika používaná na hodnotenie výkonnosti prediktívneho modelu na vopred spracovaných údajoch. Zahŕňa viacnásobné rozdelenie množiny údajov na tréningové a testovacie podmnožiny a vyhodnotenie výkonnosti modelu pri každom rozdelení. To pomáha pri zisťovaní nadmerného vybavenia a zabezpečuje, že model dobre zovšeobecní nové údaje.

Záver

Na záver možno povedať, že predbežné spracovanie údajov je nevyhnutnou súčasťou prediktívnej analýzy. Každý krok, od zberu údajov až po validáciu údajov, zohráva dôležitú úlohu pri zabezpečovaní kvality údajov a presnosti prediktívnych modelov. Ako dodávateľ potrubia môže využitie týchto krokov predspracovania údajov poskytnúť cenné informácie o trendoch na trhu, dopyte zákazníkov a výrobných nákladoch, čo umožňuje lepšie rozhodovanie a strategické plánovanie.

Ak máte záujem o optimalizáciu svojho prediktívneho analytického kanála alebo o preskúmanie toho, ako môžu naše produkty na kanále vyhovieť vašim špecifickým potrebám, odporúčame vám obrátiť sa na diskusiu o obstarávaní. Poďme spoločne posunúť vaše podnikanie vpred pomocou dátovo orientovaných riešení.

Referencie

• Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: koncepty a techniky. Morgan Kaufmann.
• James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). Úvod do štatistického učenia: S aplikáciami v R. Springer.