数据清理有哪些常见步骤？e.哪些公司提供数据清理服务？

　　数据清理有哪些常见步骤？e.哪些公司提供数据清理服务？

　　在这个由物联网 (IoT)、社交媒体、边缘计算和越来越多的计算能力（如量子计算）支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确（或不正确）的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成就或破坏一个企业。

　　这就是原因。为了利用这些庞大的数据，无论大小，公司都在使用机器学习和深度学习等技术，以便建立有用的客户群、增加销售额并提高品牌忠诚度。

　　但在大多数情况下，由于采集来源众多且格式多样（结构化和非结构化），数据可能不准确、不一致和冗余。

　　通过向机器学习算法提供此类异常数据，我们能否及时、全面地获取相关信息？

　　不，当然不是！这种类型的数据需要先清除。

　　这里是清理数据的地方！

　　数据清洗是建立有效机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。很重要！

　　简而言之，如果数据没有经过清洗和预处理，机器学习模型将无法正常工作。

　　虽然我们经常认为数据科学家大部分时间都在摆弄机器学习算法和模型，但实际情况却有所不同。大多数数据科学家花费大约 80% 的时间来清理数据。

　　为什么？由于机器学习中的一个简单事实，

　　换句话说，如果您有一个经过适当清理的数据集，简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。

　　我们将在本文中介绍与数据清理相关的一些重要问题：

　　一个。什么是数据清理？

　　B.为什么需要它？

　　c.数据清洗的常见步骤有哪些？

　　d。与数据清理相关的挑战是什么？

　　e.哪些公司提供数据清理服务？

　　让我们一起开始旅程，了解数据清洗！

　　究竟什么是数据清洗？

　　数据清洗，也称为数据清洗，用于检测和纠正（或删除）记录集、表或数据库中不准确或损坏的记录。从广义上讲，数据擦除或擦除是指识别不正确、不完整、不相关、不准确或其他有问题（“脏”）的数据部分，然后替换、修改或删除脏数据。

　　通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何可能导致分析过程中出现问题的错误。

　　为什么需要数据清理？

　　通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个宝贵的过程，可以帮助公司节省时间并提高效率。

　　这有点像准备一个长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，避免遭受这个噩梦。

　　我们只需要这样做，否则我们将无法开始玩得开心。就这么简单！

　　让我们看一些由于“脏”数据而在各个领域可能出现的问题的示例：

　　一个。假设该活动使用低质量数据并以不相关的优惠吸引用户，公司不仅会降低客户满意度，还会错失大量销售机会。

　　B.如果销售代表因为没有准确的数据而未能联系到潜在客户，他们可以了解对销售的影响。

　　c.任何规模的在线企业都可能因未能遵守其客户的数据隐私法规而受到政府的严厉惩罚。例如，Facebook 因违反剑桥数据分析而向联邦贸易委员会支付了 50 亿美元的*敏*感*词*。

　　d。向生产机器提供低质量的运行数据可能会给制造公司带来重大问题。

　　数据清理的常见步骤有哪些？

　　每个人都在做数据清理，但没有人真正谈论它。当然，这还不是机器学习“最精彩”的部分。是的，没有隐藏的技巧和秘密需要发现。

　　尽管不同类型的数据需要不同类型的清理，但我们在此处列出的常见步骤始终是一个很好的起点。

　　那么，让我们清理数据中的混乱吧！

　　删除不必要的观察

　　数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观察结果。不需要的观察包括重复或不相关的观察。

　　一个。在数据采集过程中，最常见的是重复或冗余的观察。例如，当我们组合来自多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会大大改变效率，并可能增加正确或不正确的一面，导致不忠实的结果。

　　B.不相关的观察结果实际上与我们试图解决的具体问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误（如污迹或非数字字符）是微不足道的观察结果。这样的观察是无用的数据，可以直接删除。

　　修复结构错误

　　数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。

　　结构性错误是指在测量、数据传输或其他类似情况下发生的错误。这些错误通常包括：

　　一个。函数名称中的错别字，

　　B.同名不同属性，

　　c.错误标记的类，即应该完全相同的单独类，

　　d。大小写不一致。

　　例如，模型应将拼写错误和大小写不一致（例如“India”和“India”）视为同一类别，而不是两个不同的类别。与错误标记的类别相关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个独立的类，则应将它们组合在一起。

　　这些结构错误使我们的模型效率低下，结果质量不佳。

　　过滤不需要的异常值

　　数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的异常值。数据集收录与训练数据的其余部分相距甚远的异常值。对于某些类型的 ML 模型，此类异常值会导致更多问题。比如线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型。

　　然而，异常值在被证明有罪之前是无辜的，所以我们应该有合理的理由删除异常值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时则不然。

　　我们也可以使用异常检测估计器，它总是尝试拟合训练数据中最集中的区域，忽略异常观察。

　　处理丢失的数据

　　机器学习中看似困难的问题之一是“缺乏数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理缺失数据，因为大多数应用的 ML 算法不接受具有缺失值的数据集。

　　让我们来看看处理丢失数据的两种最常见的方法。

　　一个。删除缺失值的观察：

　　这是一种次优方法，因为当我们丢弃观察结果时，我们也丢弃了信息。原因是缺失值可以提供参考。在现实世界中，即使缺少某些功能，我们也经常需要对新数据进行预测。

　　B.根据过去或其他观察估计缺失值：

　　这也是一种次优方法，因为无论我们的估计方法多么复杂，都会丢失原创值，这总会导致信息丢失。 Big Data Analytics Machine Learning AI Getting Started Guide 因为缺失值可能会提供信息，它应该告诉我们我们的算法是否是缺失值。此外，如果我们推断我们的价值，我们只是在加强其他功能已经提供的模型。

　　简而言之，关键是告诉我们算法最初是否缺少值。

　　那我们该怎么办？

　　一个。要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”。通过这样做，我们实际上是在添加新的功能类别。

　　B.为处理缺失的数字数据，请标记并填写数值。通过这样做，我们基本上允许算法估计丢失的最佳常数，而不是仅仅用平均值填充它。

　　与数据清理相关的主要挑战是什么？

　　尽管数据清理对于任何组织的持续成功都至关重要，但它也面临着自身的挑战。一些主要挑战包括：

　　一个。对异常原因的了解有限。

　　B.误删数据会导致数据不完整，无法准确“填写”。

　　c.为了帮助提前完成流程，构建数据清洗图非常困难。

　　d。对于任何持续的维护，数据清理过程既昂贵又耗时。