dataforberedelse

Dataforberedelse, eller data preparation, refererer til processen med at gøre rådata klar til analyse og modellering ved at rense, strukturere og integrere data fra forskellige kilder. Det er en central del af dataanalyse og maskinlæring og har til formål at forbedre pålideligheden og ydeevnen af modeller og beslutningsstøtte.

Processen omfatter indsamling og sammenføring af data fra flere kilder, rensning af fejl og outliers, håndtering af manglende værdier, ændring af datatyper og enheder, normalisering og standardisering af variabler samt feature engineering og datatransformation. Dataforberedelse kræver også dokumentation og sporbarhed, så arbejdet kan reproduceres og evalueres.

Kvalitet og governance er centralt: vurdering af data kvalitet, datalinje og versionering samt forståelse af kontekst og forretningsspørgsmål. Barrierer inkluderer ufuldstændige datapunkter, skemaændringer og inkonsistente formater. Privatliv og regler som GDPR påvirker også, hvordan data kan forberedes og hvilke data der må bruges.

Værktøjer og praksis: ofte anvendes SQL, Python eller R til manipulation, samt ETL- eller ELT-værktøjer og pipeline-automatisering. Dataforberedelse kræver ofte iterative cyklusser og samarbejde mellem forretningsdomæner og datafagfolk for at sikre, at dataene afspejler relevante spørgsmål og kontekster.

Betydning: god dataforberedelse kan forbedre modellernes præcision, spare tid og reducere omkostninger ved datadrevne projekter. Det er en grundlæggende færdighed i ethvert arbejde med analyser og beslutninger baseret på data.