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Algorithmen des maschinellen Lernens können Daten sammeln, speichern und analysieren und ein wertvolles Ergebnis liefern. Diese Werkzeuge ermöglichen es Ihnen, den Zustand komplizierter und geclusterter Daten zu bewerten. Man kann auch sagen, dass maschinelles Lernen verschiedene Werkzeuge bietet, um komplexe Daten durch Segmentierung und Vereinfachung zu verstehen. Außerdem ermöglicht es Ihnen, Ihre Geschäftsaufgaben zu automatisieren und bessere Entscheidungen durch organisierte Daten zu treffen.

Beim maschinellen Lernen fungieren die Daten als Treibstoff. Sie geben neue Daten in das Modell für maschinelles Lernen ein, und es erzeugt das gewünschte Ergebnis, indem es alle erforderlichen Daten analysiert. Der Algorithmus verwendet die relevanten Daten für die Ergebnisse. Daher ist es wichtig, die Daten ständig zu verfeinern. Die Verfeinerung hilft dabei, irrelevante und veraltete Daten aus den Datensätzen zu entfernen. Sie brauchen diese Daten nicht mehr, um das Ergebnis zu beeinflussen.

Irrelevante Daten in einem Algorithmus beeinflussen das Ergebnis und beeinträchtigen die Genauigkeit und Erfolgsquote des Modells. Daher ist das Entfernen der irrelevanten Daten von entscheidender Bedeutung für die Effizienz des Ergebnisses. Dies verdeutlicht, wie wichtig die Datenbereinigung beim maschinellen Lernen ist. Da Datenwissenschaftler nicht oft über dieses Thema sprechen, wissen Anfänger nicht, warum und wie unerwünschte Daten zu entfernen sind. Das macht es für Anfänger schwierig, Effizienz und Genauigkeit ihrer Ergebnisse zu erreichen. Aus diesem Grund haben wir diesen umfassenden Leitfaden erstellt, um Sie zu unterstützen.

Datenbereinigung

Datenbereinigung bedeutet, dass irrelevante Daten im gesamten Modell entfernt werden. Der Prozess beseitigt die Ungenauigkeit der Ausgabe, indem die unerwünschten Daten entfernt werden. Außerdem wird so sichergestellt, dass die Daten konsistent, korrekt und brauchbar sind. Sie können den Datenbereinigungsprozess beginnen, indem Sie die Fehler identifizieren und die Probleme durch Löschen der Daten lösen. Sie müssen die unerwünschten Daten mit Hilfe von Tools wie Python bereinigen. Mit diesem Werkzeug können Sie den Code schreiben und die Daten löschen. Neben der Verwendung einer Programmiersprache zur Interpretation des Datenbereinigungscodes müssen Sie die Daten auch manuell entfernen. Denken Sie daran, dass der Hauptzweck der Datenbereinigung darin besteht, den Fehler zu beseitigen, der das Ergebnis beeinträchtigt. Wenn Sie also mit der Datenbereinigung beginnen, werden Sie den Prozess vielleicht anstrengend finden, aber das Ergebnis ist bemerkenswert.

Schritte zur Datenbereinigung

Der erste Schritt zur Datenbereinigung besteht darin, Ihre Ziele zu bestimmen. Sie können Ihre Aufgaben nicht erfüllen, wenn Sie keine Vorstellung von Ihren Erwartungen haben. Sobald Sie Ihre Ziele kennen, können Sie einen Plan aufstellen, um sie zu erreichen. In diesem Fall besteht Ihr Hauptziel darin, die Genauigkeit zu erhöhen und die Fehler zu beseitigen. Während der Planung wählen Sie die zu verfolgende Strategie. Die beste Entscheidung wäre es, sich zunächst auf die wichtigsten Kennzahlen zu konzentrieren. Sie müssen sich jedoch einige Fragen stellen, um die richtigen Metriken zu finden.

Welches wäre die höchste Kennzahl, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen?
Welche Erwartungen haben Sie an die Datenbereinigung?

Sobald Sie den Grund für die Datenbereinigung verstanden haben, können Sie die folgenden Schritte durchführen:

Identifizieren Sie die Fehler

Bevor Sie den Fehler beheben und die Genauigkeit der Modellausgabe erhöhen, müssen Sie ihn zunächst identifizieren. Das Auffinden der Fehler hilft Ihnen, in kürzester Zeit die optimale Lösung zu finden. Die Auswertung vollständiger Daten kann jedoch einschüchternd sein und die Funktionen der Modelle beeinträchtigen. Führen Sie daher Aufzeichnungen über alle Datensätze, bei denen Sie auf mehr Fehler stoßen. Durch das Führen der Aufzeichnungen können Sie den Prozess der Identifizierung und Behebung von fehlerhaften oder unrichtigen Daten vereinfachen.

Standardisieren Sie den Prozess

Beim Bereinigen der Daten müssen Sie auch erkennen, ob der Fehler auf einen falschen Wert zurückzuführen ist. Jeder Datenwert sollte in einem standardisierten Format vorliegen. Sie müssen zum Beispiel die Groß- und Kleinschreibung der Zeichenketten überprüfen oder die Einheit der Zahlenwerte messen. Manchmal betrachtet das Modell die Daten aufgrund solcher Tippfehler und falscher Darstellungen als ungenau.

Sicherstellen der Datengenauigkeit

Nachdem Sie die Datenbank für die Datenbereinigung analysiert haben, sollten Sie die Genauigkeit der Daten mit verschiedenen Tools überprüfen. Um den Bereinigungsprozess zu rationalisieren und zu beschleunigen, sollten Sie in Datentools investieren. Die meisten dieser Tools verwenden einen Algorithmus des maschinellen Lernens, um die richtigen Daten zu identifizieren und sie in Echtzeit zu bereinigen. Dies wirkt sich positiv auf die Genauigkeit des Modells aus und liefert die besten Ergebnisse.

Prüfen Sie auf doppelte Daten

Doppelte Daten verursachen zwar keine Fehler, kosten aber viel Zeit für das Ergebnis. Sie können dieses Problem jedoch lösen, indem Sie die Duplikate während der Datenanalyse identifizieren. Suchen Sie nach Datenanalysetools zur Bereinigung der Daten von Duplikaten. Wählen Sie ein automatisiertes Tool, um die doppelten Daten zu analysieren und zu entfernen.

Bewerten Sie die Daten

Nachdem Sie die unerwünschten und doppelten Daten identifiziert, standardisiert und entfernt haben, fügen Sie die Daten mit Hilfe von Drittanbieter-Tools an die Datenbank an. Diese Tools sammeln die Daten aus dem Erstanbieter-Modell, bereinigen die Daten und liefern vollständige Informationen über die Richtigkeit der Daten. Sobald Sie die Daten mit diesen Drittanbieterquellen bereinigt haben, können Sie sie für genaue Geschäftsanalysen verwenden.

Diskutieren Sie mit Ihrem Team

Wenn Sie diese Methoden mit Ihrem Team besprechen, können Sie in kürzerer Zeit Konsistenz und Genauigkeit erreichen. Wenn Sie Ihr Team zusammenbringen, um diese neuen Protokolle zu fördern, stärken Sie das Team. Binden Sie Ihr Team in die Entwicklung des Datenbereinigungsplans ein und teilen Sie ihn mit ihm. Dadurch wird die Genauigkeit der Modelle erhöht und der Datenbereinigungsprozess beschleunigt.

Die Bedeutung der Datenbereinigung

Wie in vielen anderen Unternehmen sind auch in Ihrem Unternehmen die Daten von zentraler Bedeutung. Mit genauen Daten können Sie Ihre Geschäftsabläufe verbessern und bessere Entscheidungen treffen. Wenn Sie zum Beispiel ein Lieferunternehmen sind, hängt Ihr Geschäft von den Adressen Ihrer Kunden ab. Um die Daten korrekt zu halten, sollten Sie die Datenbank ständig aktualisieren. Da viele Kunden in der Stadt in eine andere Gegend ziehen könnten, sollten Sie die Daten regelmäßig aktualisieren. Wenn Ihre Daten ungenau und veraltet sind, werden Ihre Mitarbeiter bei der Ausführung von Geschäftsaufgaben Fehler machen. Konzentrieren Sie sich daher auf die Aktualisierung der neuen Daten und die Bereinigung der alten Daten. Hier sind einige Vorteile der Datenbereinigung für Ihr Unternehmen:

  • Kostengünstige Technik
  • Reduziert das Risiko von Fehlern
  • Verbessert die Kundenakquise
  • Erhöhung der nahtlosen Daten
  • Ermöglicht Ihnen eine bessere Entscheidungsfindung
  • Steigerung der Mitarbeiterproduktivität

Fazit

Die Datenbereinigung ist eine wirksame Technik zur Verbesserung der Genauigkeit des maschinellen Lernmodells. Viele Unternehmen versäumen es, unerwünschte Daten aus der Datenbank ihres Modells zu bereinigen. In diesem Leitfaden haben wir besprochen, wie Sie die Effizienz Ihres Datensatzes für maschinelles Lernen verfeinern und verbessern und Fehler reduzieren können.