Машинное обучение

Цель состоит в том, чтобы получить максимально полные и точные данные, которые позволят нам выявить закономерности и сделать правильные выводы.

Однако сырые данные не всегда готовы к использованию. Часто они содержат ошибки, пропуски, выбросы и другие неточности. Поэтому следующим шагом является очистка данных. Очистка данных включает в себя удаление или исправление ошибочных значений, заполнение пропущенных данных, удаление выбросов и приведение данных к единообразному формату. Цель состоит в том, чтобы убрать нежелательные влияния, которые могут исказить результаты анализа и прогнозирования.

После очистки данных часто требуется их преобразование. Преобразование данных может включать изменение формата, масштабирование, создание новых признаков и многое другое. Например, числовые данные могут быть нормализованы, чтобы привести их к одному диапазону значений, или категориальные данные могут быть закодированы с использованием метода One-Hot Encoding для использования в алгоритмах машинного обучения.

Преобразование данных позволяет создать более информативные и удобные для анализа наборы данных, а также улучшить производительность моделей машинного обучения.

Важно понимать, что сбор, очистка и преобразование данных являются итеративным процессом. В ходе анализа данных и разработки моделей могут возникать новые требования и потребности, которые потребуют обновления и доработки данных. Поэтому эти этапы являются непрерывным процессом, который требует внимания и усилий на протяжении всего жизненного цикла проекта.

Понимание и умение применять эти методы позволит нам получить качественные данные и обеспечить надежные результаты анализа данных в бизнесе.

3.1.1. Сбор данных

Раздел о сборе данных является важной частью подготовки данных для машинного обучения. Он занимается определением источников данных и разработкой методов их сбора.

Один из основных аспектов сбора данных – это определение необходимых данных для анализа и прогнозирования.

В бизнесе может быть множество различных типов данных, которые могут быть полезными для принятия решений, например, данные о клиентах, продажах, финансовых показателях или маркетинговых активностях. Важно определить, какие данные являются релевантными для вашей задачи и какие источники можно использовать для их получения.

Существует множество различных источников данных, которые можно использовать в бизнесе.