Databehandlingssteget är en avgörande del av alla datadrivna processer. Det är den fas där rådata omvandlas till ett användbart och meningsfullt format för analys, rapportering eller andra applikationer. Detta innebär en serie steg som kan variera beroende på sammanhanget, men som i allmänhet inkluderar:
Nyckelaktiviteter inom databehandlingssteget:
* Rengöring av data: Detta är ofta den mest tidskrävande delen. Det handlar om att identifiera och korrigera eller ta bort felaktiga, ofullständiga, irrelevanta, duplicerade eller inkonsekventa data. Tekniker inkluderar hantering av saknade värden (imputation eller borttagning), utjämning av bullriga data och löser inkonsekvenser.
* Datatransformation: Detta steg fokuserar på att konvertera data till ett mer lämpligt format för analys. Vanliga transformationer inkluderar:
* Datatyp Konvertering: Ändra data från en typ till en annan (t.ex. sträng till numerisk).
* Dataaggregering: Kombinera data från flera källor till sammanfattande statistik (t.ex. beräkning av medelvärden, summor, räkningar).
* Data Normalization: Skalningsdata till ett specifikt intervall för att förhindra funktioner med större värden från dominerande analys.
* Funktionsteknik: Skapa nya funktioner från befintliga för att förbättra modellnoggrannheten (t.ex. kombinera datum- och tidsfunktioner för att skapa en veckodag).
* Dataminskning: Detta syftar till att minska storleken på datasättet samtidigt som du bevarar viktig information. Tekniker inkluderar:
* Dimensionalitetsminskning: Minska antalet variabler (funktioner) medan du behåller det mesta av relevant information. Huvudkomponentanalys (PCA) är en vanlig metod.
* numerositetsminskning: Ersätta data med mindre representationer (t.ex. med parametriska modeller eller histogram).
* datakomprimering: Minska lagringsutrymmet som krävs för data.
* Dataintegration: Kombinera data från flera källor till en enhetlig vy. Detta kräver noggrann hantering av inkonsekvenser och potentiella uppsägningar.
* Datavalidering: Kontrollera noggrannheten och konsistensen för de bearbetade uppgifterna för att säkerställa att de uppfyller kvalitetsstandarder. Detta kan innebära att man jämför bearbetade data med källdata eller med valideringsregler.
Utgången från databehandlingssteget:
Resultatet är ett rent, konsekvent och transformerat datasätt som är redo för ytterligare analys, modellering eller visualisering. Denna bearbetade data lagras vanligtvis i ett datalager eller Data Lake för enkel åtkomst och hämtning.
De specifika stegen och teknikerna som används i databehandlingssteget beror starkt på typen av data, analysens mål och tillgängliga verktyg och resurser. Det är ofta en iterativ process som kräver flera pass genom de olika stegen för att uppnå önskad nivå av datakvalitet och lämplighet.
