Förbearbetningssteg

Förbearbetningssteg refererar till de inledande processer som utförs på rådata innan den kan användas för analys eller modellering. Dessa steg är avgörande för att säkerställa datakvalitet, förbättra prestanda och göra data mer lämplig för specifika uppgifter. Vanliga förbearbetningssteg inkluderar datarengöring, där felaktigheter, saknade värden och outliers hanteras. Datatransformering kan innebära att data skalas, normaliseras eller omvandlas till ett annat format för att uppfylla kraven för en viss algoritm. Feature engineering är processen att skapa nya prediktiva variabler från befintliga data, vilket kan öka modellens prediktiva kraft. Dataintegration kombinerar data från olika källor till en enhetlig datamängd. Dimensionsreducering syftar till att minska antalet variabler i datamängden samtidigt som viktig information behålls. Valet av förbearbetningssteg beror starkt på datatypen, analysmålet och de verktyg eller metoder som används. Korrekt förbearbetning kan dramatiskt förbättra resultaten av efterföljande datavetenskapliga aktiviteter.