Το Data pre-processing (προεπεξεργασία δεδομένων) είναι η διαδικασία κατά την οποία τα αρχικά δεδομένα καθαρίζονται, μετασχηματίζονται και οργανώνονται κατάλληλα προτού χρησιμοποιηθούν για ανάλυση. Είναι ένα κρίσιμο βήμα στη διαδικασία της ανάλυσης δεδομένων (data analysis), καθώς τα δεδομένα που συλλέγονται από διαφορετικές πηγές είναι συνήθως ακατέργαστα, ακατάστατα, ελλιπή ή περιέχουν λάθη, και δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν άμεσα στη πρωταρχική μορφή τους (raw data).
Η προεπεξεργασία διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι κατάλληλα για ανάλυση, έτσι ώστε τα αποτελέσματα της επεξεργασίας τους να είναι όσο το δυνατόν πιο ακριβή, αξιόπιστα και χρήσιμα. Τα κύρια βήματα για αυτή τη διαδικασία είναι:
- Ο καθαρισμός των δεδομένων, όπου γίνεται η αντιμετώπιση των ελλιπών και των λανθασμένων τιμών, η διόρθωση των διπλότυπων παρατηρήσεων, ο μετασχηματισμός σφαλμάτων καταγραφής των δεδομένων κ.α.
- Η κανονικοποίηση (Normalization) και η τυποποίηση (Standardization) των ποσοτικών δεδομένων εφόσον κριθεί απαραίτητο.
- Ο μετασχηματισμός των δεδομένων σε επεξεργάσιμη μορφή και η κατάλληλη κωδικοποίηση των μεταβλητών.
- Η οργάνωση των δεδομένων σε ενιαία βάση δεδομένων, σημαντική ενέργεια ειδικά όταν τα δεδομένα προέρχονται από πολλές πηγές και ποικίλουν σε μορφές.
Γιατί λοιπόν είναι χρήσιμο το data pre-processing σε μια data analysis; Αναλυτικά αναφέρονται τα ακόλουθα:
- Βελτίωση της ακρίβειας των αποτελεσμάτων:
Τα ακατέργαστα δεδομένα περιέχουν συνήθως θόρυβο, ελλείψεις ή λάθη που μπορούν να επηρεάσουν αρνητικά την ανάλυση. Ο καθαρισμός και η μετατροπή των δεδομένων μειώνουν την πιθανότητα να προκύψουν λανθασμένα συμπεράσματα.
- Αντιμετώπιση προβλημάτων με ελλιπή ή λανθασμένα δεδομένα:
Τα περισσότερα σύνολα δεδομένων έχουν κενά ή λανθασμένες εγγραφές. Η προεπεξεργασία διασφαλίζει ότι αυτές οι ανωμαλίες διορθώνονται, ώστε να μην επηρεάζουν την ανάλυση ή την απόδοση των αλγορίθμων.
- Συμβατότητα με τα αναλυτικά εργαλεία:
Πολλές αναλυτικές μέθοδοι και αλγόριθμοι απαιτούν δεδομένα σε συγκεκριμένη μορφή ή σε συγκεκριμένες κλίμακες. Η κανονικοποίηση και ο μετασχηματισμός των δεδομένων τα καθιστούν κατάλληλα για ανάλυση από στατιστικά μοντέλα ή αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.
- Βελτίωση της ταχύτητας και της αποδοτικότητας:
Η επεξεργασία μεγάλων όγκων δεδομένων χωρίς προεπεξεργασία μπορεί να είναι χρονοβόρα και λιγότερο αποδοτική. Η μείωση του όγκου των δεδομένων ή η επιλογή των πιο σχετικών μεταβλητών βελτιώνει την ταχύτητα της ανάλυσης και μειώνει την υπολογιστική πολυπλοκότητα.
- Εξάλειψη της επίδρασης των outliers (ακραίων τιμών):
Τα ακραία δεδομένα μπορεί να αλλοιώσουν τα αποτελέσματα της ανάλυσης. Η σωστή επεξεργασία των δεδομένων εξασφαλίζει ότι τα outliers αναγνωρίζονται και αντιμετωπίζονται κατάλληλα, είτε αφαιρώντας τα είτε προσαρμόζοντας τα μοντέλα ανάλυσης.
Συμπερασματικά, το data pre-processing είναι ένα απαραίτητο στάδιο σε κάθε διαδικασία ανάλυσης δεδομένων. Χωρίς αυτό, τα δεδομένα μπορεί να είναι αναξιόπιστα, ασαφή ή δύσκολα στη διαχείριση, επηρεάζοντας αρνητικά την ακρίβεια και την αξιοπιστία της ανάλυσης. Μέσω της σωστής προεπεξεργασίας, τα δεδομένα γίνονται πιο καθαρά, δομημένα και κατάλληλα για ανάλυση, επιτρέποντας τη λήψη ακριβέστερων και πιο χρήσιμων συμπερασμάτων.
