Adatelkészítés

Adatelkészítés az adatelemzésekhez és tudományos projektekhez felhasználásra szánt adatok előkészítésének és tisztításának folyamata. Célja, hogy a nyers adatokból megbízható, reprodukálható és elemezhető állapotot hozzon létre. A folyamat általában az adatok forrásokból történő összegyűjtésétől kezdődik, és a végén kész adathalmazt vagy adatmodellt eredményez.

Jellemző lépések: adatgyűjtés és adattisztítás a hibás, duplikált vagy ellentmondó értékek eltávolítására; hiányzó adatok kezelése (imputáció vagy kihagyás); típuskonverziók, skálázás, normalizálás, kódolás; adatgazdagítás vagy adatbővítés; adatintegráció különböző forrásokból; adatelemzési és minőségi szabályok betartása; metadata készítése és dokumentálás.

Az adatelkészítés gyakorlati célja a megbízhatóság és az elemzési teljesítmény javítása: lehetővé teszi a hatékony gépi tanulási modellek tanítását, a statisztikai elemzések gyorsabb lefuttatását, valamint a vizsgálatok és összehasonlítások egységességét.

Felhő vagy helyi környezetben gyakran ETL vagy ELT folyamatokkal történik az adatok transzformációja, tárolása és validálása; a gyakori formátumok közé tartozik a CSV, JSON és Parquet. Adatminőség-mutatók (teljesség, pontosság, konzisztencia, naprakészség) segítik a felülvizsgálatot. Az adatelkészítés része a személyes adatok védelme, adatvédelmi és adatgazdálkodási keretek betartása, valamint a projekt- és auditnaplók készítése.

Elterjedt kihívások közé tartozik a források heterogenitása, a hiányzó adatok aránya és a reprodukálhatóság biztosítása. A jó gyakorlatok közé tartozik a metaadat-tár, verziókezelés, automatizált validációs tesztek alkalmazása és a dokumentáció folyamatos frissítése.