Какви са стъпките за предварителна обработка на данни в конвейер за прогнозна аналитика?

В областта на предсказуемия анализ предварителната обработка на данни служи като крайъгълен камък на успешен тръбопровод за предсказуем анализ. Като опитен доставчик на тръбопроводи, бях свидетел от първа ръка на трансформиращата сила на добре изпълнената предварителна обработка на данни за извличане на значими прозрения и стимулиране на вземането на информирани решения. В този блог ще се задълбоча в основните стъпки за предварителна обработка на данни в тръбопровод за предсказуем анализ и ще споделя своя опит за това как да навигирам в тази решаваща фаза.

1. Събиране на данни

Пътуването на тръбопровода за прогнозен анализ започва със събиране на данни, процес, който включва събиране на подходящи данни от различни източници. Това може да включва бази данни, уеб скрапинг, IoT устройства или дори социални медийни платформи. Когато събирате данни, жизненоважно е да се гарантира тяхната релевантност към разглеждания проблем. Например, ако предвиждате отлив на клиенти за телекомуникационна компания, бихте искали да съберете данни за моделите на използване на клиентите, историята на таксуването и взаимодействията с обслужването на клиенти.

Като доставчик на тръбопровод, правилното събиране на данни често означава разглеждане на фактори като исторически обеми на поръчките, разходи за материали и пазарни тенденции. Например данни за търсенето наPE водоснабдителна тръбамогат да бъдат получени от записи за продажби, индустриални отчети и обратна връзка от изпълнители. Осигуряването на разнообразно и изчерпателно събиране на данни е от съществено значение, тъй като предоставя по-широка перспектива и обогатява набора от данни за по-точни прогнози.

2. Почистване на данни

След като данните бъдат събрани, е много вероятно те да съдържат грешки, несъответствия и липсващи стойности. Почистването на данни е процес на идентифициране и коригиране на тези проблеми, за да се подобри качеството на данните. Липсващите стойности могат да бъдат обработени по няколко начина. Един често срещан подход е да се използват техники за импутиране, като средно, средно или модално импутиране. За цифрови данни, ако имате набор от данни за дължини на тръби с липсващи стойности, можете да изчислите средната дължина на всички налични точки от данни и да използвате тази стойност, за да попълните пропуските.

Извънредностите, които са точки от данни, които се отклоняват значително от останалата част от набора от данни, също могат да изкривят анализа. Те могат да бъдат открити с помощта на статистически методи като интерквартилен диапазон (IQR). Веднъж идентифицирани, отклоненията могат или да бъдат премахнати, или трансформирани, за да се минимизира тяхното въздействие. Например, ако анализирате дебита наВкопани PE тръбии забележите няколко изключително високи или ниски стойности, които не са в съответствие с повечето, можете да изберете да коригирате тези стойности или да ги изключите от анализа.

3. Интегриране на данни

В реален сценарий данните често са разпръснати в множество източници и формати. Интегрирането на данни включва комбиниране на данни от различни източници в единен набор от данни. Тази стъпка може да изисква работа с различни структури от данни, като релационни бази данни, електронни таблици и неструктурирани текстови файлове.

За доставчик на тръбопровод, интегрирането на данни за цените на суровините от доставчиците, производствените разходи от производствената единица и данните за продажбите от маркетинговия отдел може да предостави холистичен поглед върху бизнеса. Трябва обаче да се обърне внимание на предизвикателства като излишък на данни и конфликти в дефинициите на данни. Например, един източник може да използва термина "диаметър на тръбата" в инчове, докато друг използва милиметри. Стандартизирането на тези единици и разрешаването на такива конфликти е от решаващо значение за точния анализ.

4. Трансформация на данни

Трансформацията на данни е свързана с преобразуването на данните в подходящ формат за анализ. Това може да включва нормализиране на числови данни към стандартна скала, като нормализиране на min - max или нормализация на z - резултат. Нормализирането е от съществено значение, тъй като много алгоритми за машинно обучение работят по-добре, когато характеристиките имат подобен мащаб.

Кодирането на категорични променливи е друг важен аспект на трансформацията на данни. Категоричните данни, като вида на тръбопровода (напр. водоснабдяване, газопровод), не могат да бъдат директно обработени от повечето алгоритми за машинно обучение. Техники като едно-горещо кодиране или кодиране на етикети могат да се използват за преобразуване на тези категорични променливи в числени представяния.

Инженерингът на функции също е част от трансформацията на данни. Това включва създаване на нови функции от съществуващите, за да се подобри ефективността на прогнозния модел. Например, ако имате данни за дължината и диаметъра на тръбите, можете да създадете нов елемент, представляващ площта на напречното сечение на тръбата.

5. Намаляване на данни

В някои случаи наборът от данни може да е изключително голям, съдържащ огромен брой характеристики. Това може да доведе до проблеми като повишена изчислителна сложност и пренастройване. Техниките за намаляване на данните имат за цел да намалят размерността на набора от данни, като същевременно запазят възможно най-много подходяща информация.

Анализът на основните компоненти (PCA) е популярна техника за намаляване на размерността. Той трансформира оригиналните характеристики в нов набор от некорелирани променливи, наречени главни компоненти. Избирайки най-важните основни компоненти, можем значително да намалим броя на функциите, без да губим много информация.

Друг подход е изборът на характеристики, който включва избор на най-подходящите характеристики въз основа на статистическа значимост или корелационен анализ. За доставчик на тръбопровод това може да означава идентифициране на ключовите фактори, които влияят на търсенето на тръби, като нарастване на населението, строителна дейност и държавни инфраструктурни проекти.

6. Валидиране на данни

Преди да използвате предварително обработените данни за прогнозно моделиране, е изключително важно да потвърдите тяхното качество. Валидирането на данните включва проверка на данните за последователност, точност и пълнота. Това може да стане чрез различни статистически тестове и визуализации.

Кръстосаното валидиране е обичайна техника, използвана за оценка на ефективността на предсказуем модел върху предварително обработените данни. Това включва разделяне на набора от данни на подмножества за обучение и тестване многократно и оценка на ефективността на модела при всяко разделяне. Това помага при откриването на пренастройване и гарантира, че моделът се обобщава добре към нови данни.

Заключение

В заключение, предварителната обработка на данни е незаменима част от тръбопровода за прогнозен анализ. Всяка стъпка, от събирането на данни до валидирането на данните, играе жизненоважна роля за осигуряване на качеството на данните и точността на прогнозните модели. Като тръбопроводен доставчик, използването на тези стъпки за предварителна обработка на данни може да осигури ценна информация за пазарните тенденции, търсенето на клиентите и производствените разходи, позволявайки по-добро вземане на решения и стратегическо планиране.

Ако се интересувате от оптимизиране на вашата линия за предсказуем анализ или от проучване как нашите продукти могат да отговорят на вашите специфични нужди, насърчавам ви да се свържете за дискусия относно обществената поръчка. Нека работим заедно, за да тласнем вашия бизнес напред с решения, управлявани от данни.

Референции

• Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Извличане на данни: Концепции и техники. Морган Кауфман.
• Джеймс, Г., Витен, Д., Хасти, Т. и Тибширани, Р. (2013). Въведение в статистическото обучение: С приложения в R. Springer.