يقضي علماء البيانات حول 60٪ من وقتهم في معالجة البيانات مسبقًا، مما يسلط الضوء على مدى أهمية تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. تلعب معالجة البيانات مسبقًا دورًا حاسمًا في تعزيز موثوقية ودقة التحليلات.

ستناقش هذه المدونة سبب أهمية معالجة البيانات مسبقًا لجعل البيانات مناسبة للتحليل الشامل.

ما هي المعالجة المسبقة للبيانات؟

تعد معالجة البيانات المسبقة الخطوة الأولى الحاسمة في تحليل البيانات. فهي تتيح لك تحويل البيانات الخام إلى تنسيق مفهوم وقابل للاستخدام للتحليل. إنها عملية شاملة تضمن أن تكون البيانات جاهزة لمراحل الاستكشاف والنمذجة والتفسير اللاحقة.

على الرغم من ضرورة إجراء معالجة مسبقة للبيانات قبل بناء نماذج التعلم الآلي (ML)، إلا أنها ليست الخطوة الوحيدة التي تسبق التحليلات. وفيما يلي كيفية اختلاف هذه الخطوات:

تنظيف البيانات مقابل معالجة البيانات مسبقًا

على الرغم من استخدامهما في كثير من الأحيان بالتبادل، فإن تنظيف البيانات ومعالجة البيانات المسبقة ليسا الشيء نفسه.

تنظيف البيانات هي مجموعة فرعية من المعالجة المسبقة، تهتم في المقام الأول بتحديد الأخطاء والتناقضات وتصحيحها داخل مجموعة البيانات.

معالجة البياناتمن ناحية أخرى، يعد التطبيع مصطلحًا شاملًا يشمل تنظيف البيانات والعمليات الأخرى مثل التطبيع والتحويل واستخراج الميزات، والتي تعد ضرورية لإعداد البيانات للتحليل.

استكشاف البيانات مقابل معالجة البيانات مسبقًا

استكشاف البيانات يشبه العمل البوليسي، حيث تبحث عن الأنماط والشذوذ والرؤى داخل البيانات. أنها تنطوي على طرح الأسئلة والحصول على إجابات من خلال الأساليب البصرية والكمية.

معالجة البياناتومع ذلك، فهو الأساس الذي يجعل هذا الاستكشاف ممكنًا. يتضمن تنظيف البيانات وتحويلها وتنظيمها ليتم استكشافها وتحليلها بشكل فعال للحصول على رؤى ذات معنى.

إعداد البيانات مقابل المعالجة المسبقة للبيانات

غالبًا ما يتم استخدام إعداد البيانات ومعالجة البيانات مسبقًا بشكل مترادف، ولكن يمكن أن يكون لهما دلالات مختلفة.

إعداد البيانات يمكن أن تكون فئة أوسع، بما في ذلك المعالجة المسبقة وجمع البيانات والتكامل. وهي تشمل العملية الكاملة لتجهيز البيانات للتحليل، من وقت جمعها إلى وقت إدخالها في الأدوات التحليلية.

معالجة البياناتعلى الرغم من أن هذه العملية تعد جزءًا من عملية التحضير، إلا أنها تركز بشكل خاص على تحويل البيانات وتكييفها قبل التحليل.

ما أهمية المعالجة المسبقة للبيانات؟

تعتمد سلامة تحليل البيانات بشكل كبير على جودة المعالجة المسبقة للبيانات. تحدد المعالجة المسبقة للبيانات مدى قابلية استخدام البيانات وتفسيرها، مما يضع الأساس لنماذج دقيقة للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

القضاء على الأخطاء

سوائل التنظيف هي تقنية معالجة البيانات المحورية. فهو يسمح لك بالتخلص من الأخطاء وإدراج القيم المفقودة وتصحيح التناقضات. على سبيل المثال، ستخضع مجموعة بيانات العميل التي تحتوي على إدخالات متكررة بسبب أخطاء فنية للتنظيف لضمان أن يكون كل سجل عميل فريدًا وممثلًا بدقة.

جعل البيانات موحدة

تطبيع إن هذا يشبه إنشاء ساحة لعب متكافئة، حيث يتم تعديل التدابير المتباينة على نطاق موحد، مما يتيح إجراء مقارنات عادلة. على سبيل المثال، يمكن أن تساعدك عملية التطبيع على تحليل أداء الأسهم من مختلف البلدان على الرغم من توفر أسعار الأسهم بعملات ومقاييس مختلفة. باستخدام تقنيات التسوية مثل الحد الأدنى والحد الأقصى، يمكنك تحويل جميع أسعار الأسهم إلى عملة مشتركة، على سبيل المثال، الدولار الأمريكي، ثم تطبيق مقياس الحد الأدنى والحد الأقصى لمقارنة الأداء النسبي للأسهم على مقياس موحد.

العثور على الأنماط المخفية

يمكن للمعالجة المسبقة الدؤوبة أن تكشف عن الأنماط والرؤى المخفية. يمكن لفريق التسويق الذي يقوم بتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي تحديد أوقات ذروة المشاركة المتوافقة مع نشاط البريد العشوائي. ومع ذلك، فإن استبعاد الحالات الشاذة من خلال تنظيف البيانات سيسمح لك بتحديد فترات ذروة المشاركة الحقيقية وتحسين الإستراتيجية.

المعالجة المسبقة للبيانات الضخمة

مع نمو مجموعات البيانات من حيث الحجم والتعقيد، تصبح المعالجة المسبقة أكثر أهمية. البيانات الكبيرة حجمها كبير، وغير متجانسة، وتحتاج إلى معالجة سريعة. تعمل المعالجة المسبقة على تحويل البيانات الضخمة الأولية إلى تنسيق أكثر نظافة وتنظيمًا، مما يؤدي إلى إزالة التشويش وتسهيل معالجتها.

وبالمثل، فإن التقنيات المتقدمة مثل المعالجة المتوازية، والحوسبة الموزعة، وخطوط أنابيب المعالجة المسبقة الآلية لا غنى عنها لمعالجة البيانات الضخمة بشكل فعال.

هل تقضي فرقك ساعات في تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل يدويًا؟

تخيل أن لديك بيانات تم تنسيقها وتنظيفها وجاهزة للاستخدام بالفعل. Astera يقدم بيانات جاهزة للتحليل إلى منصة ذكاء الأعمال والتحليلات لديك، حتى تتمكن فرقك من التركيز على الرؤى، وليس الإعداد اليدوي للبيانات.

قم بتنزيل الإصدار التجريبي المجاني لمدة 14 يومًا

كيفية معالجة البيانات مسبقًا

تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات عدة مراحل رئيسية تعمل على تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق جاهز للتحليل.

1. ملف تعريف البيانات

إن فهم بياناتك هو الخطوة الأولى في المعالجة المسبقة. يتضمن تحديد بيانات البيانات فحص البيانات باستخدام الإحصائيات والتوزيعات الموجزة لفهم هيكلها ومحتواها وجودتها. يمكن أن تكشف هذه الخطوة عن الأنماط والحالات الشاذة والارتباطات المهمة للمعالجة المسبقة المستنيرة.

على سبيل المثال: يقوم مدير البيع بالتجزئة بتحليل مجموعة بيانات مشتريات العملاء للعثور على متوسط ​​الإنفاق، والعناصر الأكثر شيوعًا، وأوقات الشراء لوضع استراتيجية تسويق تعتمد على البيانات.

2. تنظيف البيانات

يقوم تنظيف البيانات باكتشاف وتصحيح سجلات البيانات الفاسدة أو غير الدقيقة مثل الأخطاء والقيم المتطرفة والتكرارات والقيم المفقودة. تساعد طرق مثل احتساب البيانات المفقودة أو تقليم القيم المتطرفة على ضمان دقة مجموعة البيانات الخاصة بك.

على سبيل المثال: يقوم مديرو المبيعات بتصحيح فئات المنتجات التي بها أخطاء إملائية أو إزالة السجلات المكررة في بيانات المبيعات.

3. تقليل البيانات

يهدف تقليل البيانات إلى تقليل حجم البيانات مع إنتاج نفس النتائج التحليلية أو نتائج مماثلة. يمكن لتقنيات مثل تقليل الأبعاد، والتجميع، والرسوم البيانية، والتجميع، وتحليل المكونات الرئيسية أن تبسط البيانات دون فقدان الأنماط والاتجاهات الإعلامية.

على سبيل المثال: يستخدم الباحث فقط الميزات الأكثر صلة من استبيان العملاء للتنبؤ بعادات الشراء بدلاً من مجموعة البيانات بأكملها.

4. تحويل البيانات

تحويل البيانات يساعد على تعديل البيانات لاحتياجات محددة. وهو يشمل مجموعة متنوعة من الخطوات مثل التجميع والتطبيع والفرز، من بين خطوات أخرى، يلعب كل منها دورًا حيويًا في فهم البيانات.

على سبيل المثال، يقوم تجميع البيانات بدمج نقاط البيانات الفردية لتقديم نظرة عامة موحدة، مثل تلخيص أرقام المبيعات الشهرية. وبالمثل، يبتكر إنشاء الميزات متغيرات جديدة من مجموعة البيانات الحالية، مما يساعد في تمييز الاتجاهات الجوهرية داخل البيانات بشكل أكثر فعالية.

يمكن أيضًا استخدام تحويل البيانات لإنشاء سمات جديدة ضمن مجموعة البيانات. يمكنك استخدام التعبيرات الرياضية لاستخراج الرموز البريدية من عنوان ما وتخزينها بشكل منفصل أو إنشاء سمات جديدة من الميزات الموجودة.

على سبيل المثال: يستفيد محلل بيانات الرعاية الصحية من التعبيرات الرياضية لإنشاء ميزات جديدة مثل مؤشر كتلة الجسم (BMI) من خلال الميزات الموجودة مثل الطول والوزن.

5. إثراء البيانات

يمكن أن يؤدي تعزيز البيانات بمصادر إضافية أو سمات مشتقة إلى توفير المزيد من العمق والسياق. يتضمن دمج المعلومات الديموغرافية في بيانات العملاء أو إضافة بيانات الطقس إلى أرقام المبيعات لمراعاة التأثيرات الموسمية.

على سبيل المثال: يضيف محلل البيانات بيانات الطقس إلى بيانات مبيعات بائع التجزئة لمعرفة ما إذا كانت أنماط الطقس تؤثر على اتجاهات الشراء.

6. التحقق من صحة البيانات

قبل الانتقال إلى التحليل، من الضروري التأكد من سلامة بياناتك. التحقق من صحة البيانات يتحقق من أن البيانات تلبي معايير محددة، مثل القيود والعلاقات والنطاقات. فهو يساعد على التأكد من أن البيانات دقيقة وكاملة وموثوقة.

على سبيل المثال: يتحقق المسؤول المالي مما إذا كانت جميع الإدخالات في مجموعة بيانات المعاملات تقع ضمن النطاقات الزمنية المتوقعة ومبالغ المعاملات.

قم بتحويل بياناتك الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام Astera

قم بتبسيط جهود معالجة البيانات مسبقًا ومعالجتها لتحقيق وفورات واضحة في الوقت والتكلفة.

شاهد العرض التوضيحي لترى كيف Astera استطيع المساعدة

معالجة البيانات مسبقًا في التعلم الآلي: الفوائد الرئيسية

ضمان بيانات عالية الجودة

تؤثر المعالجة المسبقة للبيانات على دقة التحليل بشكل مباشر. تسمح البيانات المعالجة مسبقًا، الخالية من التشويش والتناقضات غير ذات الصلة، للنماذج بالتمييز والتعلم من الميزات المهمة، مما يعزز دقة التنبؤ وبراعة اتخاذ القرار.

تتضمن المعالجة المسبقة عدة أنشطة، مثل تنظيف البيانات، ومعالجة القيم المفقودة، وتطبيع السمات أو قياسها، وترميز المتغيرات الفئوية، وتقليل الأبعاد. تساعد كل خطوة على تحسين مجموعة البيانات بحيث تتمكن خوارزميات التعلم الآلي من تفسير البيانات بشكل صحيح وفعال. على سبيل المثال، فهم كيف يعمل SVM أمر بالغ الأهمية عند اختيار المناسب
خوارزمية لمهام التصنيف.

على سبيل المثال، يضمن قياس الميزات أن يكون لجميع ميزات الإدخال وزن متساوٍ، مما يمنع أي ميزة واحدة من التأثير بشكل غير متناسب على مخرجات النموذج. وبالمثل، يعد تشفير المتغيرات الفئوية في تنسيق رقمي أمرًا ضروريًا لبعض الخوارزميات التي تأخذ البيانات الرقمية كمدخلات فقط.

تحسين دقة النموذج والأداء

تتيح لنا المعالجة المسبقة للبيانات في التعلم الآلي إزالة العديد من العوائق التي يمكن أن تعيق أداء النموذج. إن القيام بذلك يساعدنا على تقديم تنبؤات أكثر دقة وموثوقية وقوة.

حراس المعالجة المسبقة ضد التجهيز الزائد, حيث قد يستوعب النموذج الضوضاء كجزء من الإشارة، مما يعرض قدرته على التعميم على البيانات الجديدة للخطر. تعمل تقنيات مثل التطبيع وقياس الميزات على تعزيز قدرة النموذج على التكيف.

هندسة الميزات، وهو وجه أساسي لتطوير النموذج، يتم تسهيله إلى حد كبير عن طريق المعالجة المسبقة. فهو يتيح ميزات مبتكرة من البيانات الموجودة، مما يؤدي إلى تحسين أداء النموذج.

على سبيل المثال، هناك مجموعة بيانات مسح طبي تحتوي على مئات الميزات. من خلال المعالجة المسبقة للبيانات، وخاصة اختيار الميزات، يمكنك تحديد الميزات الأكثر صلة - مثل العمر والأعراض والتاريخ الطبي - التي تعتبر أساسية للتنبؤ بالمرض. يؤدي القيام بذلك إلى تجاهل التفاصيل الأقل أهمية، مثل اللون المفضل للمريض، مما يعزز دقة النموذج التنبؤي دون تعديل البيانات الأصلية.

تسريع عملية التعلم وموثوقية النموذج

تستفيد كفاءة عملية التدريب أيضًا بشكل كبير من المعالجة المسبقة. يمكن للخوارزميات تحديد الأنماط في البيانات النظيفة بسرعة أكبر، وبالتالي تقليل الوقت والجهد والطاقة المستهلكة في تدريب الخوارزمية. كل هذه اعتبارات حيوية في بيئات البيانات الضخمة.

علاوة على ذلك، تعتمد موثوقية الرؤى المستمدة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على دقة المعالجة المسبقة. فهو يضمن أن إدخال البيانات في النماذج جدير بالثقة، مما يتيح تنبؤات يمكن الاعتماد عليها وقابلة للتنفيذ.

تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات

تساعدك تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات على تحسين البيانات لنماذج التعلم الآلي أو التحليل الإحصائي. وإليك كيفية مساعدة هذه التقنيات في معالجة البيانات مسبقًا:

احتساب البيانات

يمكن أن تؤدي البيانات المفقودة إلى تحريف التحليل وتؤدي إلى نماذج غير دقيقة. تتضمن استراتيجيات التعامل مع القيم المفقودة التضمين (ملء القيم المفقودة بمقاييس إحصائية مثل المتوسط ​​أو الوسيط) أو استخدام الخوارزميات التي يمكنها التعامل مع البيانات المفقودة، مثل الغابات العشوائية.

تقليل البيانات المزعجة

يمكن للبيانات الصاخبة أن تحجب الأنماط ذات المعنى. تساعد تقنيات مثل التجانس (باستخدام المتوسطات المتداولة) والتصفية (تطبيق الخوارزميات لإزالة الضوضاء) في توضيح الإشارة في البيانات. على سبيل المثال، يمكن للمتوسط ​​المتحرك أن يخفف من التقلبات قصيرة المدى ويسلط الضوء على الاتجاهات طويلة المدى.

تحديد وإزالة التكرارات

يمكن أن تؤدي البيانات المكررة إلى تشويه التحليل، مما يؤدي إلى نتائج متحيزة. يمكن أن يكون الاكتشاف بسيطًا مثل البحث عن سجلات متطابقة أو معقدًا مثل تحديد التكرارات القريبة باستخدام المطابقة الغامضة. تضمن الإزالة أن تكون كل نقطة بيانات فريدة من نوعها، مما يحافظ على سلامة مجموعة البيانات الخاصة بك.

هندسة الميزات

يمكن أن يؤدي إنشاء ميزات جديدة من البيانات الموجودة إلى فتح رؤى عميقة. قد تتضمن هذه العملية الجمع بين متغيرين لإنشاء متغير جديد، مثل حساب مؤشر كتلة الجسم من الوزن والطول أو استخراج أجزاء من البيانات (مثل يوم الأسبوع) لتحليل السلاسل الزمنية.

تحجيم الميزة أو التطبيع

ويضمن قياس الميزات إلى نطاق موحد عدم سيطرة أي ميزة واحدة على النموذج بسبب الحجم. تتضمن الأساليب تحجيم الحد الأدنى والحد الأقصى، الذي يعيد قياس الميزة إلى نطاق ثابت، عادة من 0 إلى 1، أو التقييس، الذي يركز الميزة على الصفر مع تباين الوحدة.

تخفيض الأبعاد

تعمل تقنيات تقليل الأبعاد، مثل تحليل المكونات الرئيسية، على تقليل المتغيرات قيد النظر، مما يؤدي إلى تبسيط النموذج دون فقدان معلومات مهمة. يمكن لهذه الطريقة تحسين أداء النموذج وتقليل التعقيد الحسابي.

التكتم

يمكن أن يؤدي تحويل الميزات المستمرة إلى صناديق منفصلة إلى جعل البيانات أكثر قابلية للإدارة وتحسين أداء النموذج. على سبيل المثال، يمكن دمج العمر في فئات مثل "18-25"، و"26-35"، وما إلى ذلك، لتبسيط التحليل والكشف عن اتجاهات الأجيال.

ترميز الميزة

تعمل طرق تشفير البيانات الفئوية، مثل التشفير الفردي أو الترميز المسمى، على تحويل المتغيرات الفئوية إلى شكل رقمي للتدريب النموذجي. يعد التشفير ضروريًا للخوارزميات التي تتطلب إدخالاً رقميًا.

استمتع بتوفير يصل إلى 60% من الوقت. قم بتحسين معالجة البيانات مسبقًا باستخدام Astera.

قم بتبسيط إعداد بياناتك باستخدام دليلنا الشامل خطوة بخطوة.

قم بتنزيل دليل إعداد البيانات مجانًا.

أدوات المعالجة المسبقة للبيانات

تعمل أدوات المعالجة المسبقة للبيانات على تبسيط كيفية تفاعلك مع البيانات الشاملة، مما يسهل تشكيل البيانات المعقدة وصقلها. بعض أدوات المعالجة المسبقة للبيانات التي تجعل هذا التحويل ممكنًا هي:

• الباندا: توفر مكتبة Python هذه مجموعة واسعة من الوظائف للتعامل مع البيانات، مما يجعلها مثالية لتنظيف مجموعات البيانات الكبيرة وتصفيتها وتجميعها.
• Scikit تعلم: تم تجهيز Scikit-learn للتعامل مع كل شيء بدءًا من توسيع الميزات وحتى تشفير المتغيرات الفئوية، مما يضمن أن بياناتك في أفضل شكل للنمذجة.
• OpenRefine: تم تصميم OpenRefine لمواجهة تحديات البيانات الفوضوية، وهو عبارة عن أداة مستقلة تعمل على تنظيف البيانات وتحويلها. إنه مفيد لتوحيد تنسيقات البيانات وإثراء مجموعات البيانات بالمعلومات من مصادر خارجية.

تمكّنك أدوات المعالجة المسبقة للبيانات تلقائيًا من التركيز على استخلاص الرؤى بدلاً من التورط في إعداد البيانات.

تضمن المعالجة المسبقة للبيانات أن البيانات الأولية جاهزة للتحليل وتمكنك من استخلاص رؤى ذات معنى. ومع ذلك، فإنه يتطلب مهارات تقنية وخبرة في المجال واتخاذ قرارات استراتيجية لوضع الأساس لتحليلات دقيقة وموثوقة.

كيفية Astera تبسيط معالجة البيانات المسبقة باستخدام الذكاء الاصطناعي

Asteraحلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي يبسط معالجة البيانات المسبقة من خلال إزالة الحواجز التقليدية للخبرة الفنية والترميز المكثف. فوائد Asteraتتضمن منصة معالجة البيانات المسبقة بدون أكواد الخاصة بـ:

• سرعة:تسريع عملية إعداد البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتقديم رؤى أسرع.
• الدقة: تقليل الأخطاء البشرية من خلال استخراج البيانات وتحويلها تلقائيًا.
• فعالية التكلفة: تقليل الحاجة إلى الموظفين المتخصصين والتدريب.
• رشاقة:التكيف بسرعة مع متطلبات البيانات المتغيرة بفضل الإمكانيات المرنة والقوية.
• التوسعة: تعامل بسهولة مع أحجام البيانات المتزايدة وتعقيدها.

Asteraتعمل منصة Microsoft سهلة الاستخدام على إضفاء الطابع الديمقراطي على عملية إعداد البيانات من خلال إعداد البيانات المستند إلى السحابة، مما يتيح لك أتمتة جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها وتنظيمها بغض النظر عن الخبرة الفنية. Astera يوفر توفيرًا كبيرًا في الوقت والجهد، مما يجعله خيارًا متميزًا في أدوات المعالجة المسبقة للبيانات.

هل أنت مستعد لتحويل سير عمل معالجة البيانات المسبقة لديك؟ استفد من قوة إدارة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتبسيط خطوط أنابيب البيانات لديك دون عناء.

تجربة قوة Asteraمنصة بدون كود مباشرة من خلال الاشتراك في الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا.