各种利益相关者都受益于 AI 数据预处理，包括：
- 数据科学家和分析师：干净、有序的数据使他们能够构建准确、高效的机器学习模型。预处理可确保数据具有适合分析的格式，从而节省模型开发的时间和精力。
- 企业和组织：他们受益于基于预处理数据得出的见解的改进决策。干净且集成的数据可以更好地了解客户行为、市场趋势和运营效率，从而改善战略和成果。
-
研究人员：
AI
- 数据预处理可帮助研究人员更有效地分析大型数据集，使他们能够提取有意义的模式和相关性。这在医疗保健、金融和社会科学等领域尤其有价值，因为数据分析在研究进展中起着至关重要的作用。
数据挖掘和数据分析）的初 手机数据 始步骤之一。分析应用程序需要格式化的数据，这些数据可以被计算机和所使用的机器学习模型理解。
进入 AI 数据预处理过程的原始输入数据可以是任何数据，例如文本、图像、视频等。同样，它可以是非结构化数据、结构化数据或非结构化数据和结构化数据的组合。这些数据大部分来自各种来源，可以通过数据挖掘和仓储技术获得。在Clickworker 的案例研究中可以深入探讨将原始图像转换为人脸识别软件的训练数据的示例。最后，任何原始数据都会转换为 ML 模型优化数据分析所需的格式和顺序。
数据预处理步骤/阶段
机器学习中的基本数据预处理步骤是：
数据清理
数据清理涉及基本操作，例如填充缺失值、去除噪声以及从输入数据中去除不一致和异常值。这些操作中的每一个都使用了 为什么您的企业需要在阿联酋实施全渠道营销策略 许多技术。
可以通过忽略具有缺失值的元组或手动或通过预测模型用适当的值填充它们来解决缺失值问题。
可以使用分箱、回归和聚类技术来处理数据中的噪声。
可以通过将数据聚类成组来去除异常值。
数据集成
如前所述，输入数据可以从多个来源聚合。但这样做需要您处理因组合各种数据集而可能出现的格式不一致和缺失值。数据预处理的数据集成部分通过将来自多个来源的数据合并到单个数据存储中来解决此问题。此过程类似于数据仓库的运作方式。
必须将从不同来源收集的数据集成到一个大型数据库中，然后对其进行处理以消除噪音和不一致之处。尝试合并数据集时可能会遇到的一些常见问题可能是：
- 模式集成和对象匹配：格式和数据属性的变化可能会使将数据合并到单个数据库中变得困难。
- 冗余：应从所有来源删除重复和冗余的数据。
- 数据值冲突：不同的来源可能对同一属性给出冲突的数据值，必须确定正确的值。
数据转换
从多个来源整合的数据必须在转换策略的帮助下转换成更可接受的格式。
-
概括
收集到的低级数据在概念层次结构的帮助下转化为高级信息。例如，从客户信息中收集的地址数据可以组织成国家级层次结构。
-
正常化
数据标准化的方法有很多种，例如 mi-max 标准化、z-score 标准化和十进制标准化。在标准化中，数据的数值属性被标准化以适应特定的值范围。也可以将多个数据点转换为适合可接受值范围的单个数据属性。因此，解决了各种数据值之间的不一致和差异。
例如，当不同属性呈现巨大数值时，可以通过应用共同分母使这些值落在 0 到 1 的范围内。以具有两个特征的数据集为例：年 西班牙 电话号码 龄和收入。年龄通常在 0 到 100 之间，而收入值则高于 6 位数字。可以使用最小-最大标量归一化将这两个数据特征归一化在 0 到 1 的相同范围内，这在数据分布未知或非高斯时特别有效，并且保持分布的原始形状至关重要。另一方面，标准化或 Z 分数归一化用于将数据转换为均值为 0 且标准差为 1，这对于假设数据呈正态分布的算法非常有用。
-
属性选择
数据集可能包含许多机器学习模型不一定会考虑的属性。组合数据集中还可能添加新属性。执行属性选择以仅保留所需的特征。
-
聚合
通过关联一个或多个特征，可以执行聚合以获取数据集的摘要。例如，可以汇总销售数据集以显示每月或每年的销售数据。
数据缩减
虽然数据越多准确度越高，但数据质量才是最重要的。大量的冗余数据并不能提高学习模型的准确性。处理大量数据也会降低机器学习模型的性能。在不影响性能的情况下保持高质量结果的一种有效方法是在数据预处理阶段执行数据缩减或采样。数据立方体聚合、通过主成分分析 (PCA) 进行降维、数据压缩、离散化、数量缩减和属性子集选择等技术有助于以更少的数据量获得相同质量的结果。例如，PCA 可以减少特征数量，同时保留大部分重要信息，从而防止在训练机器学习模型时出现过度拟合或欠拟合等问题。
-
数据立方体聚合
数据立方体聚合
数据以汇总格式呈现。
-
降维
降维
这种技术可以只提取所需的特征并消除冗余特征。主成分分析等技术有助于减少特征数量并仅保留必要的特征。在训练机器学习模型时，特征过多或过少都会导致过度拟合或欠拟合等问题。
数据压缩
数据压缩有助于高效存储庞大的机器学习数据集。这些技术使用编码技术，可以是有损的，也可以是无损的。如果压缩后保留了原始数据，则称为无损/无损压缩。如果在数据压缩过程中丢失任何数据，则称为“有损压缩”。
离散化
数据离散化类似于汇总数据，即将连续的数据分成特定范围的组。例如，人员数据可以按照收入等级分组。
数量减少
如果数据可以简化并表示为方程式或数学模型，则称为数量减少。这种方法对于减少所需的存储空间有很大帮助。
属性子集选择
除了选择特定的属性外，还可以通过选择每个属性的特定子集属性来实现进一步的优化。/p>
数据质量评估
执行数据质量评估是为了确保输入数据不包含任何问题。这包括检查数据在所有特征中的有效性和一致性。由于机器学习得出的见解用于现实世界的决策，因此输入数据的高质量至关重要。数据质量保证涉及的三个主要活动是
- 数据分析：调查数据集是否存在任何质量问题
- 数据清理：修复发现的数据问题
数据监控：确保数据保持干净的状态并持续检查可用数据是否满足其预期需求。
需要数据预处理方面的帮助吗？
数据预处理可能很复杂且耗时。让 Clickworker 的专家团队帮助您准备针对您的机器学习模型优化的高质量数据集。我们提供全面的数据预处理服务，将您的原始数据转换为干净、结构化的数据集以供训练。