Фильтрация данных играет важную роль в сокращение времени вычислений и повышение точности моделей ИИ. Учитывая растущую потребность организаций в управлении большими объемами данных, использование фильтрации данных стало незаменимым. 

Что такое фильтрация данных?

Фильтрация данных — это процесс выделения наиболее актуальной информации из большого набора данных с использованием определенных условий или критериев. Это делает анализ более целенаправленным и эффективным.

Фильтрация данных позволяет быстро анализировать соответствующие данные, не просматривая весь набор данных. Вы можете фильтровать данные независимо от типа, включая числа, категории, текст и сложные данные временных рядов.

Фильтрация данных, сортировка данных и выборка данных

Хотя фильтрация данных помогает обрабатывать большие объемы данных, это не единственный метод. Выборка и сортировка данных также могут помочь получить ценную информацию из большого набора данных. Вот краткий обзор и сравнение:

• Фильтрация данных: выбирает подмножество данных на основе определенных критериев.
• Сортировка данных: расположить данные в указанном порядке: по возрастанию или по убыванию.
• Выборка данных: выбирает репрезентативное подмножество из большего набора данных для анализа.

Каждый метод можно использовать отдельно или в сочетании для извлечения информации из больших объемов данных.

Для чего используется фильтрация данных?

• Оценка набора данных: Фильтрующие средства в исследовательский анализ данных помогая выявить закономерности, тенденции или аномалии в наборе данных.  
• Обработка записей: Фильтрация данных оптимизирует рабочие процессы за счет обработки записей на основе заранее определенных критериев.  
• Удалите ненужные данные: Отфильтрованные данные могут помочь удалить ненужные данные перед реструктуризацией посредством поворота, группировки/агрегирования или других способов.  

Преимущества использования фильтрации данных

Организации, отдающие приоритет фильтрации данных, имеют больше возможностей для получения ценной информации из своих данных. Вот как фильтрация данных может помочь вам получить конкурентное преимущество.

• Улучшает фокус: Фильтрация данных позволяет игнорировать ненужные данные, позволяя более четко сосредоточиться на информации, которая соответствует их целям, что может улучшить качество аналитической информации.
• Увеличивает точность: Фильтрация выбросов и ошибочных записей способствует более надежному процессу анализа данных и повышает точность результатов.
• Оптимизирует использование ресурсов: Работа с меньшими отфильтрованными наборами данных может сократить ресурсы, необходимые для анализа, что приведет к потенциальной экономии затрат.
• Поддерживает пользовательский анализ: Фильтрация данных удовлетворяет уникальные аналитические потребности различных проектов или отделов путем создания наборов данных, адаптированных к конкретным критериям.

Типы методов фильтрации данных

Методы фильтрации данных могут помочь вам быстро получить доступ к нужным данным.

Основные методы фильтрации

Основная фильтрация включает в себя простые методы, такие как членство в диапазоне или наборе. Например, в базе данных температур, зарегистрированных в течение года, фильтр диапазона можно было использовать для выбора всех записей, температура которых находилась в диапазоне от 20°C до 30°C. Аналогично, установить фильтр членства можно было выбрать записи за определенные месяцы, например, июнь, июль и август.

Фильтрация по критериям

Фильтрация по критериям включает более сложную фильтрацию на основе нескольких критериев или условий. Например, компания электронной коммерции может фильтровать данные о клиентах для таргетинга маркетинговой кампании. Они могут использовать несколько критериев, например, клиенты, которые приобрели более 100 долларов США в прошлом месяце, находятся в возрасте 25–35 лет и ранее покупали электронные продукты.

Фильтрация по временному диапазону

Временные фильтры работать путем выбора данных в течение определенного периода времени. Финансовый аналитик может использовать фильтр временного диапазона анализировать тенденции фондового рынка путем фильтрации данных о транзакциях, чтобы включить только те, которые произошли в последнем квартале. Это помогает сосредоточиться на недавнем поведении рынка и прогнозировать будущие тенденции.

Фильтрация текста

Фильтрация текста включает методы фильтрации текстовых данных, такие как сопоставление с образцом. Например, платформа социальных сетей может фильтровать сообщения, содержащие определенные ключевые слова или фразы, чтобы отслеживать контент, связанный с конкретным событием или темой. Используя сопоставление с образцом, они могут фильтровать все публикации с хэштегом #EarthDay.

Числовая фильтрация

Числовая фильтрация включает методы фильтрации числовых данных на основе пороговых значений значений. Базу данных здравоохранения можно отфильтровать для выявления пациентов с высоким кровяным давлением, установив числовой фильтр для включения всех записей, в которых систолическое давление превышает 140 мм рт. ст., а диастолическое давление — выше 90 мм рт. ст.

Пользовательская фильтрация

Пользовательская фильтрация относится к пользовательским фильтрам для специализированных нужд. Биолог, изучающий рост популяции вида, может создать собственный фильтр, включающий точки данных, соответствующие сложному набору условий, таких как конкретные генетические маркеры, типы среды обитания и наблюдаемое поведение, для изучения факторов, влияющих на изменения популяции.

Эти методы можно применять для извлечения значимой информации из больших наборов данных, что помогает в процессах анализа и принятия решений.

Инструменты и программное обеспечение для фильтрации данных

Фильтрация данных может выполняться с помощью ручного написания сценариев или решений без кода. Вот обзор этих методов:

Фильтрация данных вручную

Ручная фильтрация данных часто включает в себя написание собственных сценариев на таких языках программирования, как R или Python. Эти языки предоставляют мощные библиотеки и функции для манипулирования данными.

Пример: В Python библиотека pandas обычно используется для задач анализа данных. Специалист по данным может написать сценарий с использованием pandas для фильтрации набора данных отзывов клиентов, выбирая только записи, содержащие определенные ключевые слова, связанные с интересующей особенностью продукта. Скрипт может выглядеть примерно так:

Питон 

импорт панд в виде pd 

# Загрузите набор данных 

df = pd.read_csv('customer_feedback.csv') 

# Определите интересующие ключевые слова 

ключевые слова = ['время автономной работы', 'экран', 'камера'] 

# Отфильтровать набор данных на наличие отзывов, содержащих ключевые слова 

filtered_df = df[df['обратная связь'].str.contains('|'.join(ключевые слова))] 

Использование программного обеспечения для фильтрации данных без кода

Программное обеспечение для фильтрации данных без кода позволяет фильтровать данные через графический интерфейс пользователя (GUI) без написания кода. Эти инструменты разработаны так, чтобы быть удобными и доступными для людей с небольшим опытом программирования. Благодаря возможностям регулярных выражений у вас есть возможность писать собственные выражения фильтров.

Пример: Отдел маркетинга банка хочет проанализировать данные о транзакциях клиентов, чтобы выявить потенциальных клиентов для нового инвестиционного продукта. Данные включают в себя различные типы транзакций, суммы и описания. Команда особенно заинтересована в клиентах, совершивших крупные сделки в прошлом году, что может указывать на интерес к инвестиционным возможностям.

Используя инструмент фильтрации данных без кода, команда маркетинга может фильтровать записи, содержащие такие термины, как «покупка акций», «инвестиции в облигации» или «паевой фонд» в поле описания транзакции. Они также устанавливают числовой фильтр для включения транзакций выше определенной суммы. Графический интерфейс инструмента позволяет легко вводить эти параметры без написания сложного кода.

Результатом является отфильтрованный список клиентов, соответствующих критериям, который банк затем может использовать для целевой маркетинговой кампании нового инвестиционного продукта.

Лучшие практики эффективной фильтрации данных

Очень важно следовать приведенным ниже рекомендациям, чтобы фильтрация данных была максимально эффективной и действенной:

Определите четкие цели

Наличие четких целей и того, чего вы хотите достичь с помощью фильтрации данных. Прежде чем начать, спросите себя:

• Какую конкретную информацию я пытаюсь получить?
• Какие данные имеют отношение к моему анализу?
• Как будут использоваться отфильтрованные данные?

Четкие цели направляют процесс фильтрации, обеспечивая соответствие результатов вашим аналитическим или операционным целям.

Понимание структуры и формата данных

Необходимо глубокое понимание структуры и формата данных. Учтите следующее:

• Являются ли данные структурированными, полуструктурированными или неструктурированными?
• Какие типы данных столбцов меня интересуют?
• Существуют ли какие-либо связи между точками данных, которые необходимо сохранить?

Понимание этих аспектов помогает применять наиболее подходящие фильтры и предотвращает потенциальные проблемы, такие как потеря данных или неправильная интерпретация.

Используйте несколько фильтров для комплексного анализа

Для комплексного анализа одного фильтра может быть недостаточно. Вместо этого используйте комбинацию фильтров для детализации данных:

• Примените фильтр диапазона, а затем категориальный фильтр, чтобы сузить набор данных.
• Используйте текстовые фильтры с числовыми фильтрами для дальнейшей сегментации данных.

Несколько фильтров могут обеспечить более детальное представление данных, раскрывая более глубокое понимание.

Проверка результатов и настройка фильтров по мере необходимости

Регулярная проверка результатов фильтрации имеет важное значение для обеспечения точности. После применения фильтров проверьте:

• Результаты соответствуют вашим первоначальным целям.
• Отфильтрованные данные имеют смысл в контексте ваших целей.
• Любые аномалии или неожиданные результаты требуют расследования.

Если результаты неудовлетворительны, отрегулируйте фильтры и повторите проверку. Этот итерационный процесс помогает уточнить стратегию фильтрации для получения наилучших возможных результатов.

Следование этим передовым практикам помогает максимизировать эффективность фильтрации данных, что приводит к получению более надежной и действенной информации.

Фильтрация данных значительно повышает вычислительную эффективность обучения моделей ИИ, повышая их точность. Появление инструментов фильтрации данных без кода еще больше упростило этот процесс, позволяя разрабатывать системы искусственного интеллекта, которые не только более точны, но и более эффективны.

Как AsteraФильтрация данных без кода экономит 80% вашего времени

Astera Dataprep — это инструмент фильтрации данных без кода, который устраняет необходимость в сложном кодировании, оптимизирует повторяющиеся задачи, обеспечивает согласованность между проектами и предлагает немедленную информацию о состоянии данных, что в совокупности экономит до 80% времени, которое обычно тратится на подготовку данных. Это предлагает: 

• Интерфейс перетаскивания использует поля «Укажи и щелкни» для фильтрации данных, упрощая подготовку данных. 
• Рецепты подготовки данных стандартизировать подготовка данных по нескольким наборам данных, что значительно сокращает время и усилия. 
• Визуализация состояния данных Обеспечьте немедленную визуальную информацию о качестве ваших данных, что позволит вам быстро выявлять и устранять такие проблемы, как несоответствия или пропущенные значения. 
• Сетка реального времени предоставляет динамический фрейм данных, который обновляется в режиме реального времени по мере преобразования данных внутри платформы, предоставляя вам интерактивное представление данных и иллюстрируя непосредственные эффекты манипулирования данными. 
• Автоматизированные потоки данных: уменьшает необходимость ручного вмешательства. 
• Интуитивно понятные выражения фильтра выполнять сложное сопоставление с образцом через удобный интерфейс, экономя время на написании и отладке кода. 
• Готовые соединители обеспечить быструю интеграцию с различными источниками данных. 
• Расширенная проверка данных и профилирование Обеспечьте точность и согласованность данных, что позволит вам проверять данные на соответствие заранее заданным правилам и профилировать данные для качественного анализа. 

Готовы преобразовать управление данными и сэкономить драгоценное время? Пытаться Astera Подготовка данных, универсальный инструмент подготовки данных, который упрощает фильтрацию, интеграцию и преобразование данных. 

Начните свое путешествие с Astera Подготовка данных сегодня и произведите революцию в работе с данными!