Imagine que você está prestes a cozinhar um prato complexo. Antes de começar a cozinhar, você precisa preparar os ingredientes – lavar os vegetais, cortar a carne, medir as especiarias, etc. O pré-processamento de dados é semelhante a essa preparação. É o ato de transformar os dados brutos em um formato que pode ser facilmente e efetivamente trabalhado.
Explicação
O pré-processamento de dados pode envolver várias etapas, dependendo da natureza dos dados e do problema que você está tentando resolver. Aqui estão algumas das etapas mais comuns:
- Limpeza de Dados: Isso envolve lidar com dados faltantes e ruídos nos dados. Os dados faltantes podem ser preenchidos usando várias técnicas, ou as observações com dados faltantes podem ser removidas. O ruído nos dados pode ser removido usando técnicas de suavização.
- Transformação de Dados: Isso envolve mudar a escala ou a distribuição dos dados para facilitar a análise. Por exemplo, você pode normalizar os dados para que todos os atributos estejam na mesma escala.
- Redução de Dados: Isso envolve a redução da quantidade de dados que você está trabalhando. Isso pode ser feito através de métodos como seleção de atributos ou extração de atributos.
- Discretização: Isso envolve transformar dados contínuos em dados discretos. Isso pode ser útil para certos tipos de análise.
80/20
- Limpeza de Dados: Lidar com dados faltantes e ruídos nos dados é uma parte crucial do pré-processamento de dados.
- Transformação de Dados: Transformar os dados para facilitar a análise pode ter um grande impacto nos resultados.
- Entendimento dos Dados: Antes de poder pré-processar efetivamente os dados, você precisa entender o que cada atributo representa, a qualidade dos dados, etc.
Ponto Cego
- Você considerou a possibilidade de viés nos seus dados? Como isso pode afetar os resultados da sua mineração de dados?
- Você considerou a privacidade e a ética ao minerar dados, especialmente quando se trata de dados pessoais?
Assunto Relacionado
A Aprendizagem de Máquina é um campo intimamente relacionado à Mineração de Dados. Ambos envolvem a extração de conhecimento a partir de dados, mas enquanto a Mineração de Dados frequentemente usa a Aprendizagem de Máquina como uma ferramenta, a Aprendizagem de Máquina também se concentra na criação e no treinamento de modelos que podem aprender com os dados.