Koji su koraci predobrade podataka u procesu prediktivne analitike?

U domenu prediktivne analitike, prethodna obrada podataka služi kao kamen temeljac za uspješnu prediktivnu analitiku. Kao iskusan dobavljač gasovoda, iz prve ruke sam svjedočio transformativnoj moći dobro obavljene prethodne obrade podataka u izvlačenju smislenih uvida i donošenju informiranih odluka. U ovom blogu ću se udubiti u osnovne korake prethodne obrade podataka u cevovodu za prediktivnu analizu i podijeliti svoju stručnost o tome kako se kretati u ovoj ključnoj fazi.

1. Prikupljanje podataka

Putovanje prediktivne analitike počinje prikupljanjem podataka, procesom koji uključuje prikupljanje relevantnih podataka iz različitih izvora. To može uključivati ​​baze podataka, web scraping, IoT uređaje ili čak platforme društvenih medija. Prilikom prikupljanja podataka važno je osigurati njihovu relevantnost za problem koji je u pitanju. Na primjer, ako predviđate odljev kupaca za telekomunikacionu kompaniju, željeli biste prikupiti podatke o obrascima korištenja korisnika, historiji naplate i interakcijama korisničke službe.

Kao dobavljač distribucije, pravilno prikupljanje podataka često znači sagledavanje faktora kao što su istorijski obim narudžbi, materijalni troškovi i tržišni trendovi. Na primjer, podaci o potražnji zaPE vodovodna cijevmože se dobiti iz evidencije prodaje, industrijskih izvještaja i povratnih informacija od izvođača. Osiguravanje raznovrsnog i sveobuhvatnog prikupljanja podataka je od suštinskog značaja, jer pruža širu perspektivu i obogaćuje skup podataka za preciznija predviđanja.

2. Čišćenje podataka

Kada se podaci prikupe, velika je vjerovatnoća da će sadržavati greške, nedosljednosti i vrijednosti koje nedostaju. Čišćenje podataka je proces identifikacije i ispravljanja ovih problema kako bi se poboljšao kvalitet podataka. Nedostajuće vrijednosti mogu se rješavati na nekoliko načina. Jedan uobičajeni pristup je korištenje tehnika imputacije, kao što su imputacija srednje vrijednosti, medijana ili modusa. Za numeričke podatke, ako imate skup podataka o dužinama cijevi sa vrijednostima koje nedostaju, možete izračunati srednju dužinu svih dostupnih tačaka podataka i koristiti tu vrijednost da popunite praznine.

Outliers, koji su tačke podataka koje značajno odstupaju od ostatka skupa podataka, također mogu iskriviti analizu. Mogu se otkriti pomoću statističkih metoda kao što je interkvartilni raspon (IQR). Kada se jednom identifikuju, odstupanja se mogu ukloniti ili transformisati kako bi se njihov uticaj sveo na minimum. Na primjer, ako analizirate stope protokaZakopane PE cijevii primijetite nekoliko ekstremno visokih ili niskih vrijednosti koje nisu u skladu s većinom, možete odabrati da prilagodite ove vrijednosti ili ih isključite iz analize.

3. Integracija podataka

U stvarnom scenariju, podaci su često razbacani po više izvora i formata. Integracija podataka uključuje kombinovanje podataka iz različitih izvora u jedinstveni skup podataka. Ovaj korak može zahtijevati rad s različitim strukturama podataka, kao što su relacijske baze podataka, proračunske tablice i nestrukturirane tekstualne datoteke.

Za dobavljača naftovoda, integracija podataka o cijenama sirovina od dobavljača, troškovima proizvodnje iz proizvodne jedinice i podacima o prodaji iz odjela marketinga može pružiti holistički pogled na poslovanje. Međutim, potrebno je riješiti izazove kao što su redundantnost podataka i sukobi u definicijama podataka. Na primjer, jedan izvor može koristiti izraz "promjer cijevi" u inčima, dok drugi koristi milimetri. Standardizacija ovih jedinica i rješavanje takvih konflikata je ključno za tačnu analizu.

4. Transformacija podataka

Transformacija podataka je pretvaranje podataka u odgovarajući format za analizu. Ovo može uključivati ​​normalizaciju numeričkih podataka na standardnu ​​skalu, kao što je minimalna - maksimalna normalizacija ili z - normalizacija rezultata. Normalizacija je neophodna jer mnogi algoritmi mašinskog učenja rade bolje kada karakteristike imaju sličnu skalu.

Kodiranje kategoričkih varijabli je još jedan važan aspekt transformacije podataka. Kategorički podaci, kao što je tip cjevovoda (npr. vodovod, plinovod), ne mogu se direktno obraditi većinom algoritama mašinskog učenja. Tehnike kao što su one - hot encoding ili label encoding mogu se koristiti za pretvaranje ovih kategoričkih varijabli u numeričke reprezentacije.

Inženjering karakteristika je također dio transformacije podataka. To uključuje kreiranje novih karakteristika od postojećih kako bi se poboljšale performanse prediktivnog modela. Na primjer, ako imate podatke o dužini i promjeru cijevi, možete kreirati novu karakteristiku koja predstavlja površinu poprečnog presjeka cijevi.

5. Smanjenje podataka

U nekim slučajevima, skup podataka može biti izuzetno velik i sadrži ogroman broj karakteristika. To može dovesti do problema kao što su povećana računska složenost i preopterećenje. Tehnike redukcije podataka imaju za cilj smanjenje dimenzionalnosti skupa podataka uz zadržavanje što je moguće više relevantnih informacija.

Analiza glavnih komponenti (PCA) je popularna tehnika smanjenja dimenzionalnosti. On transformiše originalne karakteristike u novi skup nekoreliranih varijabli koje se nazivaju glavne komponente. Odabirom najvažnijih glavnih komponenti možemo značajno smanjiti broj karakteristika bez gubitka mnogo informacija.

Drugi pristup je odabir karakteristika, koji uključuje odabir najrelevantnijih karakteristika na osnovu statističke značajnosti ili analize korelacije. Za dobavljača cjevovoda, to bi moglo značiti identificiranje ključnih faktora koji utiču na potražnju za cijevima, kao što su rast stanovništva, građevinske aktivnosti i vladini infrastrukturni projekti.

6. Validacija podataka

Prije upotrebe prethodno obrađenih podataka za prediktivno modeliranje, ključno je provjeriti njihov kvalitet. Validacija podataka uključuje provjeru konzistentnosti, tačnosti i potpunosti podataka. To se može postići različitim statističkim testovima i vizualizacijama.

Unakrsna validacija je uobičajena tehnika koja se koristi za procjenu performansi prediktivnog modela na prethodno obrađenim podacima. To uključuje dijeljenje skupa podataka u podskupove za obuku i testiranje više puta i procjenu performansi modela na svakom podjelu. Ovo pomaže u otkrivanju prekomjernog prilagođavanja i osigurava da se model dobro generalizira na nove podatke.

Zaključak

U zaključku, prethodna obrada podataka je nezamjenjiv dio prediktivne analitike. Svaki korak, od prikupljanja podataka do validacije podataka, igra vitalnu ulogu u osiguravanju kvaliteta podataka i tačnosti prediktivnih modela. Kao dobavljač distribucije, korištenje ovih koraka za prethodnu obradu podataka može pružiti vrijedan uvid u tržišne trendove, potražnju kupaca i troškove proizvodnje, omogućavajući bolje donošenje odluka i strateško planiranje.

Ako ste zainteresovani za optimizaciju vašeg cevovoda za prediktivnu analitiku ili istraživanje kako naši proizvodi mogu da zadovolje vaše specifične potrebe, preporučujem vam da se obratite za raspravu o nabavci. Hajde da radimo zajedno da unapredimo vaše poslovanje pomoću rešenja zasnovanih na podacima.

Reference

• Han, J., Kamber, M., i Pei, J. (2011). Data mining: koncepti i tehnike. Morgan Kaufmann.
• James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). Uvod u statističko učenje: sa aplikacijama u R. Springeru.