Proces przygotowania danych znacząco zwiększa również efektywność procesu trenowania modeli uczenia maszynowego. Przygotowane i przekształcone dane pozwalają na szybsze i bardziej efektywne trenowanie modeli, co skraca czas obliczeń i pozwala na szybkie uzyskanie wyników. Są to szczególnie ważne aspekty w kontekście dużych zbiorów danych, gdzie optymalizacja czasu przetwarzania danych jest kluczowa.
Dobre praktyki w przygotowaniu danych – poprawa jakości danych
Przygotowanie danych jest kluczowym etapem analizy danych i procesów uczenia maszynowego. Poprawa jakości danych wymaga zastosowania wielu dobrych praktyk, które pomagają w identyfikacji problemów oraz optymalizacji danych do dalszej analizy. Poniżej omówię kilka aspektów, na które warto zwrócić uwagę podczas etapu przygotowania danych do analizy.
Pierwszym ważnym elementem jest opis zmiennych i identyfikacja błędów. Dokładny opis zmiennych powinien zawierać ich nazwę, typy, zakres wartości, znaczenie oraz jednostki miary. Taki opis umożliwia analitykom lepsze zrozumienie danych. Na tym etapie można już wychwycić pewne problemy w danych. Mogą one obejmować zgodności typów danych, zakresów wartości czy braki danych, które mogą wymagać imputacji lub usunięcia. Takie podstawowe zapoznanie się przez analityka z danymi daje mu już pewną perspektywę na dane, z jakimi przyjdzie mu pracować.
Następnie, krokiem w przygotowaniu danych może być usuwanie duplikatów. Mogą one prowadzić do zniekształceń i błędnych wniosków, dlatego należy je identyfikować i usuwać. Proces ten obejmuje sprawdzenie, czy zidentyfikowane duplikaty rzeczywiście powinny być usunięte, a następnie ich usunięcie z zestawu danych.
Kolejnym ważnym aspektem jest normalizacja i standaryzacja danych, które pomagają w poprawie jakości danych. Normalizacja przekształca dane do wspólnej skali, co jest szczególnie ważne w przypadku algorytmów uczenia maszynowego, które są wrażliwe na skalę danych. Standaryzacja, z kolei, przekształca dane tak, aby miały średnią zero i odchylenie standardowe jeden, co może poprawić wydajność wielu algorytmów.
Wypełnianie brakujących wartości jest również istotnym elementem przygotowania danych. Brakujące dane mogą prowadzić do problemów w analizie, dlatego warto je uzupełniać za pomocą różnych technik, takich jak proste podstawianie braków danych np. średnią lub stosować bardziej zaawansowane algorytmy imputacji braków danych.
Ostatnim elementem przygotowania danych może być kategoryzacja danych, która polega na konwersji danych liczbowych na kategorie. Jest to szczególnie przydatne w przypadku zmiennych, które mają nieliniowe zależności lub dla których wartości liczbowe nie mają logicznego porządku.
Rysunek 1. Wybrane elementy procesu przygotowania danych do analizy
Jak widać, na etap odpowiedniego przygotowania danych do modelowania i analizy składa się wiele elementów. W przypadku bardzo dużych zbiorów danych, które są również często aktualizowane, ręczne ich przygotowanie do modelowania jest praktycznie niemożliwe. Dlatego też warto w tym zakresie korzystać z pomocy narzędzi i skryptów, które ten proces zautomatyzują, przyspieszą i zapewnią jego powtarzalność.
Wyzwania w ręcznym przygotowaniu danych
Ręczne przygotowanie danych wiąże się z wieloma wyzwaniami, które mogą wpływać na efektywność i jakość tego procesu.. Oprócz oczywistych problemów, takich jak czasochłonność i subiektywność decyzji, istnieje kilka innych istotnych wyzwań. Jednym z głównych problemów jest brak skalowalności. Ręczne przetwarzanie danych staje się nieefektywne i trudne do zarządzania, gdy mamy do czynienia z dużymi zbiorami danych. Wzrost ilości danych sprawia, że ręczne podejście staje się mało wydajne oraz może prowadzić do błędów lub pominięć. W przypadku danych, w których znajduje się bardzo duża liczba predyktorów, wybranie odpowiednich do modelowania i ich przygotowanie może być trudnym zadaniem.
Brak wystandaryzowanych metod w zakresie pracy z danymi to kolejne wyzwanie. Różne osoby mogą stosować inne metody i podejścia do przygotowania danych, co prowadzi do niespójności. Standaryzacja procesów przygotowania danych jest trudna do osiągnięcia przy ręcznym podejściu, co może wpływać na jakość i porównywalność wyników. Błędy ludzkie są nieuniknione przy ręcznym przetwarzaniu danych. Nawet najbardziej doświadczeni analitycy mogą popełniać błędy, które mogą mieć poważne konsekwencje dla jakości danych i wyników analizy. Pomyłki te mogą wynikać z prostych literówek, niewłaściwego zrozumienia danych czy niepełnego zastosowania określonych procedur.
Wprowadzenie do automatycznego przygotowania danych w PS CLEMENTINE PRO
Powstaje zatem pytanie, czy analityk zawsze jest skazany na żmudną i trudną pracę na etapie przygotowania danych? Pracując z PS CLEMENTINE PRO, analityk dostaje do dyspozycji węzeł, który znacząco poprawia i usprawnia proces pracy z danymi. Tym węzłem jest Auto Przygotowanie. Węzeł ten wykorzystuje uczenie maszynowe do identyfikowania problemów z surowymi danymi i poprawy ich przed wprowadzeniem do modelowania. Jak już wcześniej wspomniano, przygotowanie danych do analizy jest ważnym i czasochłonnym zadaniem. Węzeł Auto Przygotowanie wykonuje to zadanie za analityka, analizując dane i identyfikując poprawki, odsiewając wartości, braki danych, które są problematyczne lub prawdopodobnie nie będą przydatne w modelowaniu, wyprowadzając nowe atrybuty w stosownych przypadkach i poprawiając wydajność dzięki inteligentnym technikom poprawy danych.
Użycie PS CLEMENTINE PRO i węzła Auto Przygotowanie umożliwia szybkie i proste przygotowanie danych do budowania modelu, bez konieczności ręcznego sprawdzania i analizowania poszczególnych zmiennych. Skutkuje to tym, że budowa i ocena modeli będzie odbywać się szybciej. Ponadto korzystanie z automatycznego przygotowywania danych zwiększa elastyczność procesów automatycznego modelowania, takich jak odświeżenie modelu.
Użytkownicy mogą korzystać z węzła w sposób w pełni zautomatyzowany, pozwalając węzłowi wybrać i zastosować poprawki, lub analityk może wyświetlić podgląd zmian przed ich wprowadzeniem i zaakceptować je, albo odrzucić zgodnie z potrzebami. Automatyczne przygotowywanie danych w tym węźle rekomenduje kroki przygotowania danych, które będą wpływały na szybkość, z jaką inne algorytmy mogą budować modele i które ulepszą jakość predykcji tych modeli.
Węzeł pozwala określić priorytety budowania modelu, na których proces przygotowywania danych powinien się skoncentrować. Użytkownik może wybrać jeden z czterech celów:
- Zrównoważenie szybkości i dokładności – ta opcja umożliwia przygotowanie danych, tak aby nadać jednakowy priorytet na budowanie modeli w sposób równoważący szybkość oraz dokładność predykcji.
- Optymalizacja dla szybkości – przygotowanie danych zostanie wykonane, tak aby nadać priorytet szybkości przetwarzania danych przez algorytmy budowania modelu. Opcję tę należy wybrać w przypadku pracy z dużymi zbiorami danych lub poszukiwania szybkiej odpowiedzi.
- Optymalizacja dla dokładności – ta opcja umożliwia przygotowywanie danych, tak aby nadać priorytet dokładności predykcji tworzonych przez algorytmy budowania modelu.
- Analiza użytkownika – ostatnia opcja pozwala ręcznie zmienić ustawienia i dostosować je do wymagań analityka.
Każdy z tych celów będzie miał inne zastosowanie w zależności od danych, z jakimi przyjdzie pracować analitykowi.
Podsumowanie
Podsumowując, poprawa jakości danych w procesie ich przygotowania wymaga kompleksowego podejścia, które obejmuje identyfikację błędów, usuwanie duplikatów, normalizację i standaryzację, wypełnianie brakujących wartości, redukcję wymiarowości czy też kategoryzację. Stosowanie tych praktyk prowadzi do uzyskania bardziej wiarygodnych i wartościowych wyników analitycznych oraz lepszych modeli uczenia maszynowego.
Warto jednak pamiętać, że ręczne przygotowanie danych wiąże się z wieloma wyzwaniami, takimi jak brak skalowalności, brak standaryzacji, błędy ludzkie czy wymagana wiedza ekspercka. Stosowanie ręcznego podejścia wymaga dużego nakładu pracy i może prowadzić do problemów z jakością i efektywnością przygotowania danych.
Dlatego ważne jest, aby w przypadku pracy z dużymi zbiorami danych korzystać z rozwiązań, które pracę ułatwiają. Pomocą w tym zakresie jest węzeł Auto Przygotowania, który daje analitykowi możliwość określenie jednego z trzech celów przygotowania danych lub wybrania własnych ustawień i dostawanie ich odpowiednio do budowanych modeli statystycznych.