PreprocessingSchritte

PreprocessingSchritte bezeichnet die Gesamtheit von vorbereitenden Operationen, die an Rohdaten vorgenommen werden, bevor sie analysiert oder für Modelle verwendet werden. Sie bildet den ersten Schritt vieler datengetriebener Prozesse und dient der Qualität, Konsistenz und Nutzbarkeit der Daten.

Zu den typischen Bereichen gehören Datenbereinigung, Transformation, Merkmalsengineering, Kodierung, Datenreduktion und Datenteilung. Die Datenbereinigung umfasst das Entfernen oder Imputieren fehlender Werte, das Korrigieren von Inkonsistenzen und das Entfernen von Duplikaten. Datentransformation und Skalierung beinhalten Normalisierung, Standardisierung, Log- oder Potenztransformationen sowie das Anpassen von Datentypen, um Modelle besser zu unterstützen. Beim Merkmalsengineering werden neue Merkmale aus vorhandenen Daten abgeleitet, während Kodierungstechniken wie One-Hot- oder Label-Encoding kategoriale Variablen maschinenlesbar machen.

In der Textverarbeitung umfassen Preprocessing-Schritte Tokenisierung, Stopwort-Entfernung, Stemming oder Lemmatisierung sowie Vektorisierung. In der Bildverarbeitung gehören das Anpassen der Bildgröße, die Normalisierung der Pixelwerte, Farbkonvertierungen und Datenaugmentation zu den gängigen Schritten. In der Zeitreihenanalyse dienen Glättung, Differenzierung, Skalierung und Transformation der Sequenzen als Vorverarbeitung, um Muster besser zu erkennen.

Der Arbeitsfluss zielt auf Reproduzierbarkeit: Ziel definieren, Rohdaten prüfen, geeignete Schritte auswählen, transformieren, Auswirkungen prüfen und Veränderungen dokumentieren. Wichtige Herausforderungen sind Informationsverlust, Datenleckage, Bias durch Imputationen, Überanpassung durch übermäßige Skalierung und der Umgang mit heterogenen Datentypen.