Bei der Datenvorverarbeitung handelt es sich um eine Reihe von Techniken, mit denen Daten für die Verwendung in Computeralgorithmen und -programmen vorbereitet werden. Es ist ein grundlegender Schritt im Data-Mining-Prozess und umfasst die Auswahl, Bereinigung, Integration, Transformation und Extraktion von Daten für die weitere Verarbeitung.
Bei der Datenvorverarbeitung handelt es sich um einen Vorgang, der mehrere Tätigkeiten umfasst. Zu diesen Aktivitäten gehören die Bereinigung, Normalisierung, Transformation und Reduzierung der Datenmenge. Das Ziel besteht darin, konsistente, qualitativ hochwertige Daten in einer Form zu haben, die problemlos in Computeralgorithmen eingespeist werden kann.
Durch die Datenbereinigung werden fehlende Werte entfernt oder ergänzt, Daten, die nicht mit dem Originalformat der Daten übereinstimmen, entfernt und Ausreißer entfernt. Bei der Normalisierung werden Werte mehrerer Variablen in eine gemeinsame Skala umgewandelt, beispielsweise 0 bis 1 oder -1 bis +1. Die normalisierten Daten lassen sich leichter analysieren, interpretieren und vergleichen.
Die Datentransformation umfasst Skalierung, Aggregation, Diskretisierung und Kodierung. Die Skalierung passt die Daten an einheitliche Größen an und ist von entscheidender Bedeutung, wenn verschiedene Variablen unterschiedliche Maßeinheiten oder unterschiedliche Maßstäbe haben. Die Aggregation fasst mehrere Beobachtungen zu einer zusammen und bietet einen Überblick über die Daten. Durch die Diskretisierung werden Beobachtungen Bezeichnungen und Kategorien zugewiesen, und durch Kodierung wird ein Datensatz auf kleinere Dimensionen projiziert.
Die Reduzierung der Datenmenge erfolgt, um die Komplexität zu reduzieren und die Leistung der Computeralgorithmen zu optimieren. Techniken zur Dimensionsreduktion werden verwendet, um redundante und verrauschte Komponenten aus Daten zu entfernen, was zu einer Datenvisualisierung und leistungsstärkeren Modellen führt.
Insgesamt ist die Datenvorverarbeitung ein wichtiger Schritt vor der Anwendung fortschrittlicher Algorithmen wie maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Deep Learning. Es stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige Daten in den Prozess gelangen, sodass Algorithmen bessere Vorhersagen und Entscheidungen treffen können.
