data preparation یا آماده سازی داده ها: پالایش داده های خام
در این مقاله قصد داریم در مورد آماده سازی داده ها و داده کاوی اطلاعاتی را با شما به اشتراک بگذاریم. یک رویکرد مدرن برای تهیه داده‌ها مورد نیاز است.
در این مقاله قصد داریم در مورد آماده سازی داده ها و داده کاوی اطلاعاتی را با شما به اشتراک بگذاریم. یک رویکرد مدرن برای تهیه داده‌ها مورد نیاز است.
NLTK و SAS و Revolution دیگر ابزارهای داده کاوی رایگان هستند که می‌توانید برای داده کاوی بکار ببرید. یمتخصص داده کاوی وظیفه استخراج، دستکاری، پیش پردازش و تولید پیش بینی داده‌ها را بر عهده دارد.
پردازش داده‌ها در شش مرحله انجام می‌شود که عبارت است از جمع‌آوری داده‌ها، مرتب‌سازی داده‌ها، ذخیره‌سازی داده‌ها، پردازش داده‌ها ، ارائه داده‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌ها.
این الگوریتم برای هرکدام از مسائل، با آماده‌سازی منفصل از پردازش و متصل به پردازش به‌ترتیب، نمونه‌های تا 20 ماشین و 190 کار و نمونه‌هایی تا 20 ماشین و 220 کار را حل کرده است.
۱ » پیش پردازش داده‌ها (Data Preprocessing) چیست؟. ۲ » بررسی یکپارچگی داده‌ها (Data Integrity) ۳ » نرمال کردن داده‌ها (Data Normalization) و مقیاس‌بندی (Scaling) آن‌ها. ۴ » تبدیل داده‌ها (Data Transformation) به فُرمت قالب فهم ...
جمع‌آوری: مشخص کردن داده‌های خام مورد نیاز و جمع‌آوری آن‌ها از یک منبع معتبر. آماده‌سازی: پاک کردن داده‌های خام، حذف مشاهدات ناخواسته و ساختار بخشیدن به مجموعه داده‌های شما.
پردازش استاندارد داده از ۳ گام اساسی، شامل «ورودی» (Input)، «پردازش» (Processing) و «خروجی» (Output) تشکیل شده است. این ۳ مرحله به همراه یکدیگر، چرخه پردازش داده را تشکیل می‌دهند. در ادامه هر یک از این سه ...
آماده سازی داده ها (data preparation) به فرآیند پاکسازی، تجمیع، تبدیل و غنی سازی داده های خام، از جمله داده‌های بدون ساختار و کلان، قبل از پردازش داده و تجزیه و تحلیل گفته می‌شود.
در این مطلب یاد می‌گیریم پردازش داده چیست و همچنین به بررسی مراحل و انواع مختلف آن می‌پردازیم و آینده پردازش داده را نیز بررسی می‌کنیم.
در این مطلب از مجله فرادرس یاد گرفتیم نرمال سازی داده ها چیست و با تعدادی از کاربردی‌ترین تکنیک‌های نرمال‌سازی مانند Z-score و مقیاس‌بندی Min-Max نیز آشنا شدیم.