پیش پردازش داده یا Data Preprocessing چیست؟

پیش پردازش داده یا Data Preprocessing چیست؟ در عصر بیگ‌دیتا و تجزیه‌وتحلیل پیشرفته کیفیت داده‌ها به یک عامل مهم در استخراج بینش‌های معنادار و تصمیم‌گیری آگاهانه تبدیل شده است. پیش پردازش داده یا Data Preprocessing همچنین به‌عنوان پاکسازی داده‌ها یا data wrangling شناخته می‌شود. این عملیات نقشی حیاتی در تبدیل داده‌های خام به قالبی تمیز و ساختاریافته ایفا می‌کند که برای تجزیه‌وتحلیل مناسب است. در این مطلب اهمیت پیش‌پردازش داده‌ها  را بررسی خواهیم کرد و برخی از تکنیک‌های ضروری مورداستفاده در این مرحله مهم از پایپلاین داده را برجسته خواهیم کرد.

نیاز به پیش پردازش داده یا Data Preprocessing

داده‌های خام اغلب حاوی نقص‌ها و ناسازگاری‌های مختلفی هستند که می‌تواند مانع تحلیل و مدل‌سازی دقیق شود. این مسائل می‌تواند به‌دلیل خطاهای انسانی، اشتباه‌واردکردن داده‌ها، مقادیر ازدست‌رفته، نقاط پرت، ویژگی‌های نامربوط یا فرمت‌های ناسازگار باشد. هدف پیش‌پردازش داده‌ها رفع این چالش‌ها با اطمینان از قابل اعتماد، دقیق و کامل‌بودن داده‌هاست که درنهایت کیفیت تحلیل و پیش‌بینی‌ها را بهبود می‌بخشد.

تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها

تکنیک‌های پیش پردازش داده یا Data Preprocessing از این قرار است:

پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)

تکنیک پاکسازی داده‌ها در پیش‌‌پردازش داده‌ها شامل شناسایی و رسیدگی به تناقضات، خطاها و مقادیر ازدست‌رفته (Missing Values) در مجموعه داده است. برای اطمینان از یکپارچگی داده‌ها، از تکنیک‌هایی مانند انتساب (پرکردن مقادیر ازدست‌رفته یا imputation)، حذف موارد تکراری، تصحیح خطاها و رسیدگی به موارد پرت (outliers) استفاده می‌شود. با پاکسازی داده‌ها خطر نتیجه‌گیری نادرست براساس اطلاعات ناقص را کاهش می‌دهیم.

برای مثال:‌

• مدیریت مقادیر ازدست‌رفته: فرض کنید یک مجموعه داده حاوی ستونی است که سن افراد را نشان می‌دهد، اما برخی از ورودی‌ها مقادیر گمشده‌ای دارند. یک رویکرد برای رسیدگی به این موضوع پرکردن مقادیر ازدست‌رفته با میانگین سن داده‌های موجود است.
• حذف موارد تکراری: اگر یک مجموعه داده ورودی‌های تکراری داشته باشد، می‌توان آن‌ها را براساس معیارهای خاصی مانند مقادیر یکسان در چندین ویژگی شناسایی و حذف کرد.

یکپارچه‌سازی داده‌ها (Data Integration)

یکپارچه‌سازی داده‌ها بر ترکیب داده‌ها که از چندین منبع هستند در قالب یکپارچه متمرکز است. این فرایند مستلزم ترازکردن ساختارهای داده، حل تعارض‌های نام‌گذاری و مدیریت ناسازگاری‌ها در مجموعه داده است. یکپارچه‌سازی دیدی جامع از داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کند و نمایش جامع و دقیقی برای تجزیه‌وتحلیل ارائه می‌کند.

برای مثال:‌

• ترکیب مجموعه داده‌ها: تصور کنید اطلاعات مشتری در پایگاه داده‌های مختلف ذخیره شده است. یکپارچه‌سازی داده‌ها ادغام این مجموعه داده‌ها براساس شناسه‌های مشترک، مانند شناسه‌های مشتری برای ایجاد یک مجموعه داده یکپارچه، را شامل است که تمامی اطلاعات مرتبط در یک مکان را دربرمی‌گیرد.

پیشنهاد می‌کنیم درباره داده مصنوعی یا Synthetic Data هم مطالعه کنید.

تبدیل داده‌ها (Data Transformation)

تبدیل داده‌ها به‌معنای تبدیل داده‌ها به قالب مناسب برای تجزیه‌وتحلیل است. این مرحله ممکن است نرمال‌ستزی داده‌های عددی در مقیاس مشترک، رمزگذاری متغیرهای طبقه‌بندی یا اعمال تبدیل‌های ریاضی برای دستیابی به خواص توزیع بهتر را در بر داشته باشد. با تبدیل داده‌ها اطمینان می‌دهیم که ویژگی‌های مختلف در مقیاس قابل‌مقایسه هستند و سوگیری‌هایی را که ممکن است بر تجزیه‌وتحلیل تأثیر بگذارند حذف می‌کنیم.

برای مثال:‌

• نرمال‌سازی: فرض کنید یک مجموعه داده با متغیرهایی مانند درآمد و سن دارید که مقیاس‌های متفاوتی دارند. نرمال‌سازی داده‌ها تبدیل هر متغیر به یک مقیاس مشترک را شامل است، مانند تبدیل درآمد و سن به z-score استاندارد.

• رمزگذاری متغیرهای طبقه‌ای: اگر یک مجموعه داده متغیرهای طبقه‌بندی مانند «جنسیت» با مقادیری مانند «مذکر» و «مونث» داشته باشد، این متغیرها را می‌توان در نمایش‌های عددی کدگذاری کرد، مانند اختصاص ۰ برای مرد و ۰ برای زن.

انتخاب ویژگی (Feature Selection)

انتخاب ویژگی شناسایی و انتخاب مرتبط‌ترین ویژگی‌هایی را شامل است که به‌طور درخور توجهی به تجزیه‌وتحلیل یا کار پیش‌بینی کمک می‌کنند. با کاهش ابعاد مجموعه داده می‌توانیم کارایی محاسباتی را بهبود بخشیم، نویز را کاهش دهیم و روی عوامل اساسی تمرکز کنیم که بر نتیجه تأثیر می‌گذارند.

برای مثال:

• انتخاب ویژگی تک‌متغیره: این روش انتخاب ویژگی‌ها براساس عملکرد فردی و ارتباط آن‌ها با متغیر هدف را شامل است؛ برای مثال، در یک تسک پیش‌بینی قیمت مسکن انتخاب ویژگی تک‌متغیره ممکن است ویژگی‌هایی مانند «تعداد اتاق خواب» و «مساحت» را انتخاب کند که همبستگی قوی با متغیر هدف دارند.

گسسته‌سازی داده‌ها (Data Discretization)

گسسته‌سازی داده‌ها تقسیم متغیرهای پیوسته به فواصل طبقه‌بندی‌شده یا bin را شامل است. این فرایند نمایش داده‌ها را ساده می‌کند و می‌تواند وظیفه‌های تحلیل یا مدل‌سازی را تسهیل کند، به‌ویژه هنگامی که با مجموعه داده‌های بزرگ سروکار داریم. گسسته‌سازی می‌تواند در مواردی مفید باشد که مقادیر عددی واقعی به‌اندازه محدوده یا دسته‌ای که در آن قرار می‌گیرند مهم نباشند.

برای مثال:

• Binning داده‌های عددی: فرض کنید یک مجموعه داده با ستونی دارید که سن را نشان می‌دهد. می‌توانید سنین را به دسته‌هایی مانند «جوان»، «بزرگ‌سال» و «سالمند» با تقسیم‌بندی محدوده سنی به فواصل زمانی تفکیک کنید (مثلاً ۰-۳۰، ۳۱-۶۰، ۶۱+).
• ایجاد متغیرهای ترتیبی: گسسته‌کردن یک متغیر پیوسته مانند درآمد به دسته‌هایی مانند «کم»، «متوسط» و «بالا» می‌تواند یک متغیر ترتیبی ایجاد کند که سطوح درآمد را بدون مقادیر عددی خاص ثبت کند.

خلاصه مطلب

پیش‌پردازش داده‌ها یا Data Preprocessing گامی اساسی در پایپلاین تجزیه‌وتحلیل داده است که به‌عنوان پایه‌ای برای بینش دقیق و قابل اعتماد عمل می‌کند. با پاکسازی، یکپارچه‌سازی، تبدیل، انتخاب ویژگی‌های مرتبط و گسسته‌سازی داده‌ها، کیفیت، سازگاری و مناسب‌بودن آن را برای تجزیه‌وتحلیل بهبود می‌بخشیم. پیش‌پردازش مؤثر داده‌ها عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین را افزایش می‌دهد، سوگیری‌ها را کاهش می‌دهد و پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تری را امکان‌پذیر می‌کند.

با افزایش حجم و پیچیدگی داده‌ها، تسلط بر تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌های پیش‌پردازش داده‌ها به طور فزاینده‌ای حیاتی می‌شود. سازمان‌هایی که زمان و تلاش خود را در این فرآیند سرمایه‌گذاری می‌کنند، پتانسیل کامل داده‌های خود را فراهم می‌کنند که منجر به تحلیل‌های قوی‌تر، بینش‌های ارزشمند و تصمیم‌گیری آگاهانه در دنیای امروزی داده‌محور می‌شود.

پرسش‌های متداول

پیش‌پردازش داده‌ها چه نقشی در تحلیل داده‌های بیگ‌دیتا دارد؟

پیش پردازش داده یا Data Preprocessing نقش حیاتی در تضمین کیفیت و دقت تحلیل داده‌های بیگ‌دیتا دارد. این فرایند پاکسازی داده‌ها از خطاها، تناقضات و مقادیر نامرتبط یا گمشده را شامل است. پیش‌پردازش موجب می‌شود داده‌ها ساختاریافته، قابل فهم و مناسب برای الگوریتم‌های تحلیلی و مدل‌سازی شوند که این امر، به‌نوبه خود، به استخراج بینش‌های دقیق‌تر و ارزشمندتر از داده‌ها کمک می‌کند.

چه تکنیک‌هایی برای پاکسازی داده‌ها در پیش‌پردازش استفاده می‌شود؟

تکنیک‌های مختلفی برای پاکسازی داده‌ها وجود دارد، مانند حذف یا اصلاح رکوردهای دارای خطا، پرکردن مقادیر گمشده (مثلاً با استفاده از میانگین یا میانه)، تشخیص و رفع نویزها و نقاط پرت و استانداردسازی فرمت داده‌ها. این تکنیک‌ها به افزایش دقت و قابلیت اعتماد داده‌ها کمک می‌کنند.

چگونه می‌توان مقادیر ازدست‌رفته را در پیش‌پردازش داده‌ها مدیریت کرد؟

مقادیر گمشده می‌توانند به‌روش‌های مختلفی مدیریت شوند، مانند جایگزینی با میانگین، میانه، یا مد حاصل از داده‌های موجود، یا استفاده از الگوریتم‌های پیچیده‌تر مانند تکنیک‌های پیش‌بینی یا انتساب چندگانه. انتخاب روش مناسب بستگی به نوع داده‌ها و ماهیت مشکل دارد.

تأثیر پیش‌پردازش داده‌ها بر کیفیت تحلیل و پیش‌بینی‌ها چیست؟

پیش‌پردازش مؤثر داده‌ها می‌تواند تؤثیر قابل‌توجهی بر کیفیت تحلیل و پیش‌بینی‌ها بگذارد. با اصلاح خطاها، کاهش نویز و نقاط پرت و تطبیق داده‌ها با فرمت‌های استاندارد، پیش‌پردازش به تولید داده‌های قابل اعتمادتر و دقیق‌تر کمک می‌کند، که در نتیجه به تحلیل‌های صحیح‌تر و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر می‌انجامد.

چگونه می‌توان اطمینان حاصل کرد که داده‌های پیش‌پردازش‌شده دقیق و قابل‌اعتماد هستند؟

برای اطمینان از دقت و قابلیت اعتماد داده‌های پیش‌پردازش‌شده، باید از روش‌های استاندارد پیش‌پردازش استفاده کرد و به‌صورت مستمر کیفیت داده‌ها را ارزیابی کرد. همچنین ممکن است لازم باشد از روش‌های تحلیلی مانند تحلیل اکتشافی داده‌ها برای تشخیص الگوهای نامنتظره و تأیید صحت داده‌ها استفاده شود. استفاده از چک‌لیست‌ها و پروتکل‌های استاندارد در پایپلاین داده می‌تواند به اطمینان از کیفیت و اعتماد به داده‌های پیش‌پردازش شده کمک کند.

یادگیری تحلیل داده را از امروز شروع کنید!

ورود به این شاخه جذاب با ورود به دنیای دیتا ساینس آغاز می‌شود. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با رفتن به این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ