Dữ liệu lớn đi kèm với các biến chứng của nó. Thu thập và quản lý dữ liệu đúng cách và các phương pháp được sử dụng để thực hiện một vai trò quan trọng. Với những mối quan tâm cơ bản như vậy, phương pháp chuẩn bị dữ liệu trở nên rất hữu ích và là một khía cạnh quan trọng để bắt đầu. Một quy trình chuẩn bị dữ liệu tốt cho phép phân tích hiệu quả, giới hạn và giảm thiểu các lỗi và không chính xác có thể xảy ra trong quá trình xử lý, giúp dữ liệu được xử lý dễ dàng hơn đối với tất cả người dùng. Gần đây, quá trình chuẩn bị dữ liệu đã trở nên dễ dàng hơn với các công cụ và công nghệ mới cho phép bất cứ ai làm sạch và làm rõ dữ liệu một cách độc lập. Chuẩn bị dữ liệu là quá trình làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô trước khi tiền xử lý và phân tích. Đây là một bước nhỏ nhưng quan trọng trước khi xử lý và thường liên quan đến việc định dạng lại dữ liệu, sửa chữa và kết hợp nhiều bộ dữ liệu để làm phong phú dữ liệu hiện tại. Chuẩn bị dữ liệu thường được coi là một công việc dài cho các chuyên gia dữ liệu hoặc người dùng doanh nghiệp, nhưng việc đưa dữ liệu vào bối cảnh để biến nó thành những hiểu biết có thể giúp ra quyết định, loại bỏ sự thiên vị do chất lượng dữ liệu kém. & NBSP;
Quá trình chuẩn bị dữ liệu trước tiên bắt đầu bằng việc tìm đúng dữ liệu. Điều này có thể đến từ một danh mục dữ liệu hiện có, kho hoặc có thể được thêm vào ad-hoc. Sau khi dữ liệu được thu thập, điều quan trọng là khám phá và khám phá từng bộ dữ liệu để chuẩn bị và xử lý. Bước này rất cần thiết và giúp tìm hiểu dữ liệu và hiểu những gì phải được thực hiện trước khi dữ liệu có thể được gọi là hữu ích trong một bối cảnh cụ thể. Làm sạch dữ liệu theo truyền thống là một phần tốn nhiều thời gian nhất trong quá trình chuẩn bị dữ liệu, nhưng nó rất quan trọng để loại bỏ về phía trước và xử lý dữ liệu bị lỗi để giúp điền vào các khoảng trống. Làm sạch dữ liệu là một quá trình bạn đi qua tất cả các dữ liệu sẽ được xử lý và xóa hoặc cập nhật thông tin được coi là không đầy đủ, không chính xác, được định dạng không đúng cách, nhân đôi hoặc không liên quan. Quá trình làm sạch dữ liệu thường cũng liên quan đến việc làm sạch tất cả các dữ liệu được biên soạn trước đó trong một khu vực. Quá trình làm sạch dữ liệu được thực hiện cùng một lúc và có thể mất khá nhiều thời gian nếu thông tin đã được xếp chồng lên nhau và xếp chồng lên nhau trong nhiều năm. Đó là lý do tại sao nó rất quan trọng để thực hiện làm sạch dữ liệu và chăm sóc dữ liệu thường xuyên. & NBSP;
Sau đó, dữ liệu được chuyển đổi thêm bằng cách cập nhật các mục định dạng hoặc giá trị để đạt được kết quả rõ ràng và được xác định rõ ràng hoặc để làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn bởi một loạt đối tượng rộng hơn. Khi tất cả các quy trình được đề cập được thực hiện, dữ liệu được chuẩn bị. Dữ liệu này có thể được lưu trữ hoặc khắc vào một ứng dụng của bên thứ ba, chẳng hạn như một công cụ kinh doanh thông minh, xóa cách xử lý và phân tích. Một quy trình chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng có thể cung cấp cho một tổ chức nhiều lợi thế và thay vào đó cung cấp cho nó một đầu. Nó phải sạch và không có lỗi trước khi sử dụng dữ liệu để phân tích hoặc cắm nó vào bảng điều khiển để trực quan hóa. Chuẩn bị dữ liệu để phân tích sẽ giúp tránh sai lầm, tiết kiệm nhiều thời gian hơn để được đầu tư vào dòng. Những lỗi này sẽ khó bắt và sửa chữa sau khi dữ liệu được chuyển ra khỏi định dạng ban đầu. Sử dụng dữ liệu được làm sạch và định dạng đúng cách trong khi xây dựng các mô hình hoặc ứng dụng dữ liệu sẽ đảm bảo báo cáo và phân tích chất lượng hàng đầu với độ chính xác thích hợp. Điều này cuối cùng giúp nhận được những hiểu biết kinh doanh thay đổi trò chơi và cách mạng. & NBSP;
Dataprep là gì?
DataPrep là một thư viện nguồn mở có sẵn cho Python cho phép bạn chuẩn bị dữ liệu của mình bằng một thư viện chỉ với một vài dòng mã. Dataprep có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề liên quan đến dữ liệu và thư viện cung cấp nhiều tính năng mà qua đó mọi vấn đề có thể được giải quyết và chăm sóc. Sử dụng thư viện Dataprep, người ta có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu bằng mô -đun Dataprep.Connector, thực hiện phân tích khám phá mạnh mẽ bằng mô -đun Dataprep.eda và làm sạch và chuẩn hóa các bộ dữ liệu bằng mô -đun DataPrep.Clean. DataPrep tự động phát hiện và làm nổi bật các hiểu biết có trong dữ liệu, chẳng hạn như thiếu dữ liệu, số lượng và số liệu thống kê riêng biệt. & NBSP; Một báo cáo hồ sơ chi tiết có thể được tạo trong vài giây bằng cách chỉ sử dụng một dòng mã duy nhất, giúp nó nhanh hơn gấp mười lần so với các thư viện khác để thực hiện chuẩn bị dữ liệu hoặc EDA trên. & NBSP;
Bắt đầu với mã & nbsp;
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá các chức năng khác nhau của thư viện Dataprep để dễ dàng chuẩn bị dữ liệu và EDA, điều này sẽ giúp chúng tôi hiểu thư viện thậm chí còn tốt hơn. Việc triển khai sau đây được truyền cảm hứng một phần từ tài liệu DataPrep chính thức, có thể được truy cập bằng cách sử dụng liên kết ở đây.
Cài đặt thư viện & nbsp;Để cài đặt thư viện, bạn có thể sử dụng dòng mã sau, & nbsp;
# Run the code to install DataPrep !pip install dataprepCài đặt các phụ thuộc & nbsp;
Hơn nữa, từ chính thư viện Dataprep, chúng tôi có thể nhập các phụ thuộc cần thiết cho nhiệm vụ được thực hiện,
import pandas as pd from dataprep.eda import plot, plot_correlation, plot_missing
Vì chúng tôi muốn tạo các sơ đồ khác nhau từ bộ dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi đã nhập sơ đồ, Plot_correlation để tạo ra các biểu đồ tương quan, Plot_missing để vẽ số lượng dữ liệu bị thiếu.
Bây giờ, hãy tải dữ liệu của chúng tôi vào khung dữ liệu, & nbsp;
#loading data in to the DataPrep dataframe df = pd.read_csv["/content/master.csv"]Tạo trực quan hóa
Sử dụng DataPrep, chúng ta có thể tạo tất cả các trực quan hóa có thể cho dữ liệu chỉ bằng một dòng mã duy nhất. Hãy để chúng tôi vẽ sơ đồ dữ liệu được tải của chúng tôi và xem nó trông như thế nào, & nbsp;
df["year"] = df["year"].astype["category"] plot[df]
Như chúng ta có thể thấy, chính thư viện phát hiện dữ liệu và vẽ tất cả các biểu đồ dữ liệu cần thiết trong chính một cửa sổ một cửa sổ!
Tạo cái nhìn sâu sắc tự độngBạn cũng có thể nhận được một lô chi tiết cho một cột duy nhất với tất cả các số liệu thống kê của nó để hiểu rõ hơn về cột,
plot[df, "gdp_per_capita [$]"]
Chúng tôi cũng tạo một khung dữ liệu, chăm sóc các giá trị bị thiếu và sau đó tạo một biểu đồ tương quan, & nbsp;
df_without_missing = df.dropna['columns'] plot_correlation[df_without_missing] plot_correlation[df_without_missing, k=1] plot_correlation[df_without_missing, value_range=[0,1]
Cho dù đó là Pearson, Spearman hay Kendall-Tau, bất kỳ biểu đồ tương quan nào cũng có thể dễ dàng được vẽ bằng thư viện Dataprep.
Nhiều hoạt động hơn với DataprepBây giờ chúng ta hãy khám phá một số hoạt động khác trên một bộ dữ liệu khác. Ở đây tôi đã sử dụng bộ dữ liệu Titanic để thực hiện các hoạt động chức năng hơn nữa khi sử dụng Dataprep.
Khám phá dữ liệu bị thiếu trong bộ dữ liệu, & NBSP;
#plot missing plot_missing[train_df]
DataPrep sẽ tự động phân tích dữ liệu và cung cấp biểu đồ cần thiết như biểu đồ thanh, bản đồ nhiệt hoặc dendogram.
Tạo các đám mây từ chưa bao giờ dễ dàng hơn, các chức năng như vậy có thể được sử dụng trong các tác vụ NLP sẽ rất hữu ích.
plot[train_df,'name' ]
Để phân tích và hiểu thêm những bước cần thiết để thực hiện bộ dữ liệu được tải, chúng tôi có thể tạo báo cáo tức thì về bộ dữ liệu trong một lần, sẽ cung cấp cho chúng tôi tất cả các thông tin và số liệu cần thiết để phân tích nơi tập trung trong dữ liệu Giai đoạn chuẩn bị phải là, các cột cụ thể nếu có.
#creating a full report create_report[train_df]
Thống kê chi tiết cho mỗi cột được tạo với các tùy chọn để thực hiện tương tác giữa các cột, kiểm tra tương quan hoặc các ô của các giá trị bị thiếu.
Ghi chú kết thúc
Trong bài viết này, chúng tôi hiểu tầm quan trọng của việc chuẩn bị dữ liệu trong phân tích dữ liệu lớn và các bước cần thiết cần thiết để làm như vậy. Chúng tôi cũng đã khám phá một thư viện được gọi là Dataprep và đã kiểm tra các chức năng khác nhau của nó có thể giúp ích trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu và giai đoạn EDA. Mặc dù vẫn còn rất nhiều thư viện Dataprep, tôi khuyên bạn nên khuyến khích người đọc khám phá thêm và hiểu sức mạnh to lớn của thư viện. Các triển khai sau đây có thể được tìm thấy dưới dạng máy tính xách tay colab trong hai máy tính xách tay riêng biệt. Bạn có thể truy cập chúng bằng cách sử dụng các liên kết ở đây: Notebook 1 - Titanic DataSet Notebook 2.
Học hỏi!
Người giới thiệu
- PYPI DATAPREP
- Trang web chính thức của Dataprep