Inputtransformationsresurser används för att
konvertera rådata eller information till ett format som är lämpligt för bearbetning eller analys av ett system eller en applikation. De fungerar som en bro mellan den råa ingången och kärnbehandlingskomponenterna. Denna omvandling är avgörande eftersom rådata ofta finns i olika format, strukturer och egenskaper som inte är direkt användbara av systemet.
Här är en uppdelning av deras syfte:
* Rengöring av data: Detta innebär att hantera saknade värden, korrigera fel och ta bort inkonsekvenser eller irrelevant information.
* Datatransformation: Detta omfattar ändring av datatyper (t.ex. konvertering av text till siffror), skalningsvärden (t.ex. normalisering, standardisering) och omstrukturering av data (t.ex. svängningstabeller).
* Databerikning: Lägga till kontext eller extra information till uppgifterna från externa källor för att förbättra dess användbarhet. Till exempel, lägga till geolokaliseringsdata till en adress eller berika kunddata med sociala medieprofiler.
* Dataformatering: Att säkerställa att data överensstämmer med det förväntade formatet som krävs av nedströmsbehandlingskomponenterna. Detta kan innebära att konvertera filtyper, ändra avgränsare eller följa specifika scheman.
* Funktionsteknik: Skapa nya funktioner (variabler) från befintliga för att förbättra prestandan för maskininlärningsmodeller eller andra analytiska processer.
I huvudsak säkerställer ingångsomvandlingsresurser att uppgifterna är rena, konsekventa, relevanta och i rätt format som ska användas effektivt av systemet. Utan dem skulle systemet kämpa för att hantera råa, inkonsekventa data, vilket ledde till felaktiga resultat eller systemfel. Exempel på sådana resurser inkluderar ETL (Extract, Transform, Load) -processer, förbehandling av dataförbehandling på programmeringsspråk (som SCIKIT-Learn i Python) och specialiserade datatransformationsverktyg.
