Warning: array_merge(): Argument #2 is not an array in /home/bigproir/public_html/wp-content/themes/betheme/functions/theme-functions.php on line 2186

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /home/bigproir/public_html/wp-content/themes/betheme/functions/theme-functions.php on line 2190
پیش پردازش و آماده سازی داده ها به صورت آنلاین - Bigpro1

پیش پردازش و آماده سازی داده ها

به صورت آنلاین

به‌راحتی و تنها با چند کلیک ساده

امروزه گستردگی و فراوانی داده‌ها و اطلاعات باعث شده تا تشخیص داده‌های درست از داده‌های نادرست در میان حجم انبوهی از داده‌ها، کار سختی باشد. دانشمندان و تحلیل‌گران داده برای انجام تجزیه و تحلیل قدرتمند، بیش از هر چیزی باید از سلامت و کیفیت داده‌ها و اطلاعات مطمئن شوند، برای همین به مکانیسمی نیاز دارند تا بتواند به آن‌ها در شناسایی داده‌های درست و با کیفیت کمک کند. 

این موضوع باعث شده تا آماده سازی داده ها و اطلاعات قبل از استفاده از آن‌ها، یک امر مهم و حیاتی برای انجام تحلیل‌های قوی باشد. آماده سازی اصولی داده ها، مشکلاتی را که ممکن است در حین پردازش داده‌ها باعث بروز خطا شوند را، از بین می‌برد و داده‌های به دست آمده را برای انجام مراحل بعدی در اختیار کاربر قرار می‌دهد.

آماده سازی داده در بیگ پرو1

بخش‌های مختلف پیش پردازش و آماده سازی داده به شکلی طراحی شده‌اند که کاربر بتواند به راحتی و بدون نیاز به داشتن اطلاعات تخصصی در این زمینه عملیات مربوطه را روی پروژه خود اعمال کند.

برای آماده سازی داده در داشبورد بیگ پرو1 گزینه‌ای در منوی داشبورد داده کاوی، قرار داده شده است. در این بخش پس از انتخاب فایل با فرمت صحیح که در بیگ پرو1 مشخص شده است، شما به تمامی عملیات زیر دسترسی خواهید داشت:

 

  1. مدیریت مقادیر از دست رفته
  2. مدیریت داده های پرت به صورت دستی
  3. مدیریت داده های پرت با الگوریتم
  4. تبدیل داده ها
  5. کاهش ابعاد داده
  6. انتخاب ویژگی
  7. مدیریت داده های نامتوازن
پیش پردازش و آماده سازی داده

* علاوه بر این،دو گزینه مقادیر دارای خطا و نمایش جدولی داده ها نیز در بخش آماده سازی و پیش پردازش داده ها برای کاربر وجود دارد.

آماده سازی داده چیست؟

آماده سازی داده ها (data preparation) به فرآ­یند پاکسازی، تجمیع، تبدیل و غنی سازی داده های خام، از جمله داده‌های بدون ساختار و کلان، قبل از پردازش داده و تجزیه و تحلیل گفته می‌شود.

آماده سازی دقیق داده ها بخش مهم و بسیار کلیدی تجزیه و تحلیل موفقیت آمیز داده‌هاست؛ که بیشتر شامل اصلاح داده‌ها، قالب بندی و ترکیب مجموعه داده‌ها می‌شود و درنهایت به غنی سازی داده ها منجر می‌شود. اگرچه این کار برای صاحبان کسب و کار بسیار وقت‌گیر است، اما از داده‌های به دست آمده در پروژه‌های تجزیه و تحلیل کسب و کار‌ها استفاده می‌شود.

مزایای آماده سازی داده

از نظر دانشمندان داده، فرآیند آماده سازی داده بدترین قسمت کار آن‌ها است و باید زمان زیادی را صرف پیدا کردن و پاکسازی داده کنند. اما مزیت آماده سازی داده ها این است که در نهایت زمان کمتری را صرف یافتن و ساختار داده‌ها می‌کنند و وقت بیشتری برای تمرکز بر روی داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده ها دارند.

 گرچه وجود نرم افزار هایی مثل ابزار آنلاین آماده سازی داده در بیگ پرو1 می تواند کند بودن روند را بهبود بخشد. زمانی که داده ها از کیفیت عالی برخوردار باشند می‌توان به راحتی آن‌ها را پردازش کرد، داده‌های با کیفیت منجر به بینش‌هایی می‌شوند که به سازمان کمک می‌کنند تا تصمیمات تجاری بهتر، دقیق‌تر و کارآمدی اتخاذ کنند.

کاهش ابعاد داده

فرآیند آماده سازی داده ها

فرآیند آماده سازی داده ها (data preparation) شامل چندین مرحله مجزا است که شامل موارد زیر است:

جمع آوری داده ها، کشف داده ها، پاکسازی داده ها، تبدیل و غنی سازی داده ها

1- جمع آوری داده ها:

برای انجام آماده سازی و پیش پردازش داده ها در مرحله اول باید داده‌های مورد نیاز و منابع آن‌ها را شناسایی کرد، داده‌های به دست آمده ممکن است ساختار‌یافته و یا نیمه‌ساختار‌یافته باشند. این داده‌ها باید به صورتی جمع‌آوری شوند که برای مسائل تجاری مختلف قابل استفاده باشند. برای ورود به مرحله بعد، یکپارچه‌سازی این داده‌ها ضروری است. در نهایت باید یک دسترسی ثابت و همیشگی برای استفاده از داده‌ها ایجاد شود تا به کمک آن‌ها بتوان تجزیه و تحلیل‌های قدرتمند و دقیقی انجام داد.

2- کشف داده ها:

گام دوم در آماده سازی داده ها کشف و کاوش داده‌ها است. متخصصین داده در این مرحله باید داده‌های به دست آمده را بررسی و کشف کنند تا متوجه شوند که نحوه تجزیه و تحلیل آن‌ها به چه صورتی باشد. پروفایل داده‌های کشف شده به شناسایی ویژگی‌های مجموعه داده‌ها مانند شناسایی الگوها، ناهنجاری‌ها، داده های گم شده کمک می‌کند.

3- پاکسازی داده ها:

در مرحله پاکسازی داده که گام سوم آماده سازی داده به شمار می‌رود، خطاهای داده شناسایی و پاکسازی می‌شوند، پاکسازی داده ها به صورت سنتی زمان زیادی را در آماده سازی داده در‌بر می‌گیرد، اما برای حذف داده های معیوب و پرکردن داده های گم شده بسیار مهم است.

 پاکسازی داده یک مجموعه داده‌ کامل و دقیق ایجاد می‌کند تا هنگام تجزیه و تحلیل پاسخ‌های معتبری ارائه دهند. این مرحله برای داده‌های کوچک می‌تواند به صورت دستی انجام شود اما برای مجموعه داده‌های واقعی نیاز به یک روش مکانیزه دارد.

پاکسازی داده شامل موارد زیر است: حذف داده های تکراری و پرت، حذف هزینه‌های اضافی، تصحیح خطاهای ورودی، حذف یا پرکردن مقادیر از دست رفته، تطبیق داده‌ها با الگوی استاندارد شده، پوشش داده‌های خصوصی یا حساس مانند نام یا آدرس.

پس از مرحله پاکسازی داده ها باید فرآیند آماده سازی و پیش پردازش داده ها تا این مرحله مورد آزمایش خطایابی قرار گیرد تا اگر خطایی در این مرحله دیده شد، قبل از ورود به مرحله بعدی برطرف شود.

4- تبدیل و غنی سازی داده ها:

داده‌ها دارای اشکال و ساختارهای متفاوتی هستند، برای اینکه به یک ساختار یکپارچه و قابل استفاده برسند باید در ساختار آن‌ها تغییراتی ایجاد شود. این تغییر با توجه به زبان یا نرم افزاری که تحلیل‌گران برای تجزیه و تحلیل داده‌های خود استفاده می‌کنند متفاوت است. غنی سازی و بهینه سازی داده ها به افزودن و اتصال داده‌ها با سایر اطلاعات مرتبط برای ایجاد بینش تجاری عمیق‌تر بسیار موثر است. آماده سازی داده ها یک قطعه کلیدی در تجزیه و تحلیل معتبر و قدرتمند است.

اهمیت آماده سازی داده ها

صاحبان و رهبران کسب و کار‌ها فقط به اندازه داده‌هایی که دارند و از آنها پشتیبانی می‌کنند، می‌توانند تصمیم بگیرند. تحلیل‌گران فقط با آماده سازی جامع و دقیق می‌توانند به داده‌های خود اعتماد کنند و تجزیه و تحلیل‌های با کیفیت و دقیقی انجام دهند.

تجزیه و تحلیل دقیق و معنادار در فرآیند آماده سازی داده، صاحبان و رهبران کسب و کار را به بینش‌های عمیق‌تری می‌رساند و همین امر باعث می‌شود که نتایج بهتری کسب کنند. آماده سازی داده ها مسائل مختلفی که به داده‌ها مربوط است(مانند: داده های ناسازگار، ناقص، کم ارزش و..) را بررسی و حل می‌کند، این کار باعث می‌شود تا داده‌های دقیق و با کیفیتی به دست آیند و به پیش‌بینی‌های درست منجر شوند.

استراتژی آماده سازی داده ها

قابلیت دسترسی: هرکسی صرف نظر از مهارتی که دارد باید بتواند با ایمنی کامل از طریق یک منبع حقیقی به داده‌ها دسترسی داشته باشد.

شفافیت: هرکسی باید بتواند هر مرحله از پیش پردازش داده را به صورت واضح مشاهده، بررسی و اصلاح کند.

تکرار پذیری: فرآیند آماده سازی داده ها به دلیل اینکه زمان زیادی را می‌طلبد، یک فرآیند خسته کننده است به همین دلیل استراتژی‌های آماده سازی‌های موفق روی راه‌حل‌هایی سرمایه گذاری می‌کنند که برای تکرار‌پذیری ساخته شده‌اند.

با استفاده از راه‌حل‌های درست، تحلیل‌گران و صاحبان کسب و کار می‌توانند فرآیند آماده سازی و پیش پردازش داده ها را ساده کنند و زمان بیشتری را صرف به دست آوردن بینش‌ها و نتایج ارزشمند تجاری کنند.

نرم افزار آماده سازی داده ها

داشبورد بیگ پرو1 مجموعه‌ای از چندین ابزار بسیار مهم در حوزه علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده ها و چندین ابزار مهم دیگر است. یکی از مهمترین ابزار های بیگ پرو1، ابزار آماده سازی و پیش پردازش داده ها است.

این ابزار آماده سازی داده یکی از محبوب‌ترین نرم افزارهای آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده به صورت آنلاین محسوب می‌شود. این ابزار بیگ پرو1 به کاربران این امکان را می‌دهد که در هر کجا که باشند بتوانند حجم انبوهی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و به بینش عمیقی دست یابند.