Bereinigen Und Vorverarbeiten

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1.Bereinigen und Vorverarbeiten[Original Blog]

Bevor wir aus komplexen Datensätzen wertvolles Wissen extrahieren können, müssen wir unsere Daten für das Mining vorbereiten. Dazu gehört die Bereinigung und Vorverarbeitung der Daten, um sicherzustellen, dass sie korrekt, vollständig und konsistent sind. Die Qualität der von uns verwendeten Daten hat direkten Einfluss auf die Qualität der Erkenntnisse, die wir daraus gewinnen können. In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Bedeutung der Datenbereinigung und -vorverarbeitung, untersuchen verschiedene Ansätze für diese Aufgaben und geben tipps für Best practices.

1. Die Bedeutung der Datenbereinigung

Unter Datenbereinigung versteht man den Prozess der Identifizierung und Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in den Daten. Dies ist ein entscheidender Schritt bei der vorbereitung der Daten für das Mining, da er sicherstellt, dass unsere Analyse auf genauen und zuverlässigen Daten basiert. Zu den häufigsten Datenbereinigungsaufgaben gehören:

- Entfernen doppelter Datensätze

- Umgang mit fehlenden Werten

- Korrektur von Rechtschreib- und Formatierungsfehlern

- Ausreißer entfernen

Nehmen wir zum Beispiel an, wir analysieren Kundendaten für ein Einzelhandelsunternehmen. Wenn wir doppelte Datensätze für denselben Kunden haben, kann unsere Analyse verzerrt sein, da wir denselben Kunden mehrmals zählen. Wenn Werte für Schlüsselvariablen wie Alter oder Geschlecht fehlen, ist unsere Analyse möglicherweise unvollständig oder ungenau.

2. Ansätze zur Datenbereinigung

Es gibt verschiedene Ansätze zur Datenbereinigung, die von manuell bis automatisiert reichen. Einige dieser Ansätze umfassen:

- Manuelle Bereinigung: Dabei werden die Daten manuell überprüft und Fehler korrigiert. Obwohl dieser Ansatz zeitaufwändig sein kann, ermöglicht er eine gründlichere Überprüfung der Daten und kann dabei helfen, Fehler zu identifizieren, die bei automatisierten Methoden möglicherweise übersehen werden.

- Automatisierte Bereinigung: Dabei werden Softwaretools eingesetzt, um Fehler in den Daten automatisch zu erkennen und zu korrigieren. Dieser Ansatz kann zwar schneller sein, ist jedoch möglicherweise nicht so gründlich wie die manuelle Reinigung und übersieht möglicherweise einige Fehler, die ein menschliches Eingreifen erfordern.

- Hybridreinigung: Hierbei handelt es sich um eine Kombination aus manueller und automatisierter Reinigung. Dieser Ansatz kann dazu beitragen, die Vorteile beider Methoden auszugleichen, und kann effizienter sein als die manuelle Reinigung allein.

3. Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung

Bei der Datenvorverarbeitung handelt es sich um den Prozess der Umwandlung der Daten in ein für das Mining geeignetes Format. Dabei handelt es sich um Aufgaben wie:

- Funktionsauswahl: Auswahl der relevantesten Variablen für die Analyse

- Feature-Skalierung: Skalierung von Variablen auf einen gemeinsamen Bereich, um Verzerrungen in der Analyse zu vermeiden

- Datentransformation: Konvertieren nicht numerischer Daten in numerische Daten zur Analyse

Nehmen wir zum Beispiel an, wir analysieren Kundendaten für ein Einzelhandelsunternehmen. Möglicherweise möchten wir nur die Variablen auswählen, die für unsere Analyse am relevantesten sind, z. B. Alter, Geschlecht und Kaufhistorie. Möglicherweise möchten wir diese Variablen auch auf einen gemeinsamen Bereich skalieren, um Verzerrungen in unserer Analyse zu vermeiden.

4. Ansätze zur Datenvorverarbeitung

Abhängig von den spezifischen Anforderungen der Analyse gibt es verschiedene Ansätze zur Datenvorverarbeitung. Einige dieser Ansätze umfassen:

- Funktionsauswahl: Dies kann manuell oder mithilfe automatisierter Methoden wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder Entscheidungsbäumen erfolgen. Automatisierte Methoden können bei großen Datensätzen effizienter sein.

- Feature-Skalierung: Dies kann mithilfe von Methoden wie Normalisierung oder Standardisierung erfolgen. Die Wahl der Methode hängt von den spezifischen Anforderungen der Analyse ab.

- Datentransformation: Dies kann mithilfe von Methoden wie One-Hot-Codierung für kategoriale Variablen oder Protokolltransformation für verzerrte Daten erfolgen.

5. Best Practices für die Datenbereinigung und -vorverarbeitung

Um die bestmöglichen Ergebnisse unserer Data-Mining-Analyse zu gewährleisten, ist es wichtig, Best Practices für die Datenbereinigung und -vorverarbeitung zu befolgen. Einige Tipps für Best Practices sind:

- Dokumentation aller Reinigungs- und Vorverarbeitungsschritte, um Transparenz und Reproduzierbarkeit sicherzustellen

- Überprüfung auf Fehler und Inkonsistenzen bei jedem Schritt des Prozesses

- Verwendung mehrerer Ansätze zur Reinigung und Vorverarbeitung, um Gründlichkeit sicherzustellen

- Validierung der bereinigten und vorverarbeiteten Daten, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse geeignet sind

Die Vorbereitung von Daten für das Mining umfasst die Bereinigung und Vorverarbeitung der Daten, um sicherzustellen, dass sie korrekt, vollständig und konsistent sind. Abhängig von den spezifischen Anforderungen der Analyse gibt es verschiedene Ansätze zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung. Um die bestmöglichen Ergebnisse zu gewährleisten, ist es wichtig, Best Practices für die Datenbereinigung und -vorverarbeitung zu befolgen. Indem wir Zeit und Mühe in diese Aufgaben investieren, können wir wertvolles Wissen aus komplexen Datensätzen extrahieren und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse treffen.

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2.Scraping-Daten mit R bereinigen und vorverarbeiten[Original Blog]

Web Scraping ist eine wertvolle Technik, mit der Sie große Datenmengen von Websites extrahieren können. Allerdings sind die Daten, die Sie scannen, oft unstrukturiert und chaotisch, was bedeutet, dass sie bereinigt und vorverarbeitet werden müssen, bevor Sie sie für die Analyse verwenden können. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Scraped-Daten mit R bereinigen und vorverarbeiten können.

1. HTML-Tags entfernen

Wenn Sie daten von Websites extrahieren, landen Sie oft bei HTML-Tags, die Sie nicht benötigen. Diese Tags können mithilfe regulärer Ausdrücke entfernt werden. Wenn Sie beispielsweise alle HTML-Tags aus einer Zeichenfolge entfernen möchten, können Sie den folgenden Code verwenden:

„ String <- "

Das ist ein Text

"

Clean_string <- gsub("<.*?>", "", string)

„

Dieser Code verwendet die Funktion „gsub()“, um alle Vorkommen von HTML-Tags durch eine leere Zeichenfolge zu ersetzen. Der reguläre Ausdruck „<.*?>“ entspricht jedem HTML-Tag, unabhängig von seinem Namen oder seinen Attributen.

2. Leerzeichen entfernen

Gescrapte Daten enthalten häufig zusätzliche Leerzeichen, z. B. Führende oder nachgestellte Leerzeichen, mehrere Leerzeichen zwischen Wörtern oder Zeilenumbrüche. Sie können dieses Leerzeichen mit der Funktion „trimws()“ entfernen. Wenn Sie beispielsweise einen Vektor mit Zeichenfolgen haben, der zusätzliche Leerzeichen enthält, können Sie ihn wie folgt bereinigen:

„

Strings <- c(" foo ", "bar baz", "qux\n")

Clean_strings <- trimws(strings)

„

Dieser Code verwendet die Funktion „trimws()“, um alle führenden und nachfolgenden Leerzeichen aus jeder Zeichenfolge im Vektor zu entfernen. Außerdem werden alle zusätzlichen Leerzeichen zwischen Wörtern und alle Zeilenumbrüche entfernt.

3. Konvertieren von Datentypen

Gekratzte Daten werden häufig als Zeichenfolgen gespeichert, auch wenn sie einen numerischen Wert oder ein Datum darstellen. Um diese Daten für die Analyse verwenden zu können, müssen Sie sie möglicherweise in den entsprechenden Datentyp konvertieren. Wenn Sie beispielsweise über einen Vektor aus Zeichenfolgen verfügen, der numerische Werte darstellt, können Sie ihn wie folgt in einen numerischen Vektor konvertieren:

„

Strings <- c("1.23", "4.56", "7.89")

Zahlen <- as.numeric(strings)

„

Dieser Code verwendet die Funktion „as.numeric()“, um jede Zeichenfolge im Vektor in einen numerischen Wert umzuwandeln. Wenn eine Zeichenfolge nicht in einen numerischen Wert umgewandelt werden kann, wird sie durch „NA“ ersetzt.

4. Umgang mit fehlenden Werten

Gekratzte Daten enthalten oft fehlende Werte, die als „NA“, „NaN“ oder eine leere Zeichenfolge dargestellt werden können. Um fehlende Werte zu behandeln, können Sie die Funktion „is.na()“ verwenden, um zu prüfen, ob ein Wert fehlt, und die Funktion „na.omit()“, um fehlende Werte aus einem Datensatz zu entfernen. Wenn Sie beispielsweise einen Datenrahmen haben, der fehlende Werte enthält, können Sie diese wie folgt entfernen:

„

Df <- data.frame(x = c(1, 2, NA, 4), y = c("a", "b", "", "d"))

Clean_df <- na.omit(df)

„

Dieser Code verwendet die Funktion „na.omit()“, um alle Zeilen aus dem Datenrahmen zu entfernen, die fehlende Werte enthalten. Der resultierende Datenrahmen enthält nur Zeilen mit vollständigen Daten.

5. Umgang mit Duplikaten

Gekratzte Daten können doppelte Werte enthalten, die Ihre Analyse verzerren können. Um Duplikate zu identifizieren und zu entfernen, können Sie die Funktionen „duplicated()“ und „unique()“ verwenden. Wenn Sie beispielsweise einen Vektor mit Zeichenfolgen haben, der doppelte Werte enthält, können Sie diese wie folgt entfernen:

„

Strings <- c("foo", "bar", "baz", "foo")

Unique_strings <- unique(strings)

„

Dieser Code verwendet die Funktion „unique()“, um alle doppelten Werte aus dem Vektor zu entfernen. Der resultierende Vektor enthält nur eindeutige Werte.

Das Bereinigen und Vorverarbeiten von Scraped-Daten ist ein wesentlicher Schritt im Datenanalyseprozess. Durch das Entfernen von HTML-Tags, Leerzeichen und Duplikaten, das Konvertieren von Datentypen und den Umgang mit fehlenden Werten können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten sauber und für die Analyse bereit sind. R bietet leistungsstarke Tools zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung, mit denen Sie Zeit sparen und genaue Ergebnisse erzielen können.

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3.So sammeln, bereinigen und vorverarbeiten Sie Ihre Pipeline-Daten für die Klassifizierung[Original Blog]

Die Datenvorbereitung ist ein entscheidender Schritt in jedem maschinellen Lernprojekt, insbesondere wenn es um die Pipeline-Klassifizierung geht. Bei der Pipeline-Klassifizierung handelt es sich um die Aufgabe, verschiedenen Phasen oder Segmenten einer Datenpipeline, beispielsweise Datenaufnahme, -transformation, -analyse oder -visualisierung, Bezeichnungen zuzuweisen. Durch die Kennzeichnung der Pipeline-Daten können Sie den Informationsfluss besser verstehen, potenzielle Engpässe oder Fehler identifizieren und die leistung und Effizienz Ihrer pipeline optimieren.

Bevor Sie jedoch einen Klassifizierungsalgorithmus auf Ihre Pipeline-Daten anwenden können, müssen Sie sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß erfasst, bereinigt und vorverarbeitet werden. Dies umfasst die folgenden Schritte:

1. Erfassen der Pipeline-Daten: Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu sammeln, die Ihre Pipeline darstellen, wie z. B. Die Eingabe- und Ausgabedaten jeder Stufe, die Metadaten, die Protokolle, die Konfigurationsdateien usw. Sie können verschiedene Tools und methoden verwenden, um die Pipeline-Daten zu sammeln, z. B. APIs, Web Scraping, Datenbankabfragen, Dateisysteme usw. Abhängig von der Quelle und dem Format der Daten müssen Sie möglicherweise die relevanten Daten konvertieren, analysieren oder extrahieren Informationen für Ihre Klassifizierungsaufgabe.

2. Bereinigung der Pipeline-Daten: Der nächste Schritt besteht darin, jegliches Rauschen, Fehler oder Inkonsistenzen aus den Pipeline-Daten zu entfernen, wie z. B. Fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer, Tippfehler usw. Sie können verschiedene Techniken verwenden und Bibliotheken zum Bereinigen der Pipeline-Daten, wie z. B. Pandas, Numpy, Scikit-Learn usw. Abhängig von der Art und Qualität der Daten müssen Sie möglicherweise unterschiedliche Bereinigungsstrategien anwenden, z. B. Imputation, Normalisierung, Standardisierung, Kodierung usw .

3. Vorverarbeitung der Pipeline-Daten: Der letzte Schritt besteht darin, die Pipeline-Daten in ein geeignetes Format für Ihren Klassifizierungsalgorithmus umzuwandeln, z. B. Numerische Vektoren, Matrizen, Tensoren usw. Sie können verschiedene Tools und Frameworks verwenden B. TensorFlow, PyTorch, Keras usw., um die Pipeline-Daten vorzuverarbeiten. Abhängig vom Modell und der Architektur Ihres Klassifizierungsalgorithmus müssen Sie möglicherweise unterschiedliche Vorverarbeitungstechniken anwenden, z. B. Merkmalsextraktion, Merkmalsauswahl, Merkmalsentwicklung, Dimensionsreduzierung. Usw.

Angenommen, Sie möchten die Pipeline-Daten einer Webanwendung klassifizieren, die Benutzerfeedback sammelt und Berichte generiert. Sie könnten diesen Schritten folgen:

- sammeln Sie die Pipeline-daten vom Webserver, der Datenbank, dem Feedback-Formular, dem Berichtsgenerator usw. Mithilfe von APIs, Web Scraping, SQL-Abfragen usw.

- Bereinigen Sie die Pipeline-Daten, indem Sie ungültiges, unvollständiges oder doppeltes Feedback entfernen, die Bewertungen und Kommentare normalisieren, die kategorialen Variablen kodieren usw.

- vorverarbeiten der Pipeline-daten durch Extrahieren von Merkmalen aus dem Feedbacktext, z. B. Stimmung, Schlüsselwörter, Themen usw., mithilfe natürlicher Sprachverarbeitungstechniken, Reduzieren der Dimensionalität der Merkmale mithilfe der Hauptkomponentenanalyse usw.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie Ihre Pipeline-Daten für die Klassifizierung vorbereiten und bessere Ergebnisse und Erkenntnisse aus Ihrem maschinellen Lernmodell erhalten. Die Datenvorbereitung ist ein wesentlicher und oft herausfordernder Teil der Pipeline-Klassifizierung, kann aber auch lohnend sein und Spaß machen. Ich hoffe, dieser Abschnitt hilft Ihnen bei Ihrem Blog.

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4.Kredittextdaten zur Analyse bereinigen und vorverarbeiten[Original Blog]

1. Die Unordnung von Kredittextdaten verstehen:

- Herausforderungen bei der Datenerfassung: Kreditdokumente gibt es in verschiedenen Formaten – PDFs, gescannte Bilder, E-Mails und sogar handschriftliche Notizen. Das Extrahieren relevanter informationen aus diesen verschiedenen quellen kann entmutigend sein.

- Rauschen und Unregelmäßigkeiten: Textdaten enthalten häufig Tippfehler, Abkürzungen, inkonsistente Formatierungen und Sonderzeichen. Stellen Sie sich vor, Sie müssten „amt“ versus „amount“ entziffern oder „USD 1.000“ und „1000 Dollar“ verarbeiten.

- Rechtsjargon und Komplexität: Kreditverträge sind voll von rechtlichen Bestimmungen, Klauseln und Bedingungserklärungen. Um diese genau zu analysieren, sind Domänenkenntnisse erforderlich.

2. Textreinigungstechniken:

- Tokenisierung: Teilen Sie den Text in kleinere Einheiten (Tokens) wie Wörter oder Phrasen auf. Zum Beispiel:

„

Original: „Darlehensbetrag beträgt 50.000 $.“

Tokenisiert: [„Darlehen“, „Betrag“, „ist“, „$“, „50.000“, „.“]

„

- Wortentfernung stoppen: Entfernen Sie gebräuchliche Wörter (z. B. „der“, „und“, „in“), die keine wesentliche Bedeutung haben.

- Kleinschreibung: Wandeln Sie den gesamten Text in Kleinbuchstaben um, um die Konsistenz sicherzustellen.

- Rechtschreibprüfung und -korrektur: Beheben Sie Tippfehler und Rechtschreibfehler mithilfe von Bibliotheken wie NLTK oder spaCy.

- Stemming und Lemmatisierung: Reduzieren Sie Wörter auf ihre Grundformen (z. B. „running“ → „run“, „better“ → „good“).

- Umgang mit Sonderzeichen: Ersetzen Sie nicht alphanumerische Zeichen durch Leerzeichen oder geeignete Ersatzzeichen.

3. Umgang mit numerischen Werten und Einheiten:

- Numerische Einheiten extrahieren: Identifizieren Sie Kreditbeträge, Zinssätze und Rückzahlungsfristen. Zum Beispiel:

„

Original: „Zinssatz: 5,25 %“

Extrahiert: 5,25

„

- Einheitenumrechnung: Einheiten normalisieren (z. B. „Monate“ in „Jahre“ umwandeln für eine konsistente Analyse).

4. Redundanz und Duplikate entfernen:

- Deduplizierung: Erkennen und beseitigen Sie identische oder nahezu identische Kreditdatensätze.

- Synonyme zusammenführen: Kombinieren Sie ähnliche Begriffe (z. B. „Kredit-Score“ und „FICO-Score“).

5. Umgang mit fehlenden Daten:

- Imputation: Füllen Sie fehlende Werte basierend auf dem Kontext (Mittelwert, Median, Modus oder benutzerdefinierte Regeln) aus.

- Fehlende Daten kennzeichnen: Erstellen Sie binäre Indikatoren für fehlende Felder.

6. Domänenspezifische Vorverarbeitung:

- Extraktion von Rechtsklauseln: Identifizieren Sie Klauseln im Zusammenhang mit Zinssätzen, Strafen und Sicherheiten.

- Sentiment-Analyse: Bewerten Sie die Stimmung des Kreditnehmers anhand von Kommunikationstexten (E-Mails, Chat-Protokolle).

7. Beispiel: Kreditzweck aus Kunden-E-Mails extrahieren:

- Original-E-Mail: „Ich brauche einen Kredit für die Ausbildung meiner Tochter.“

- Extrahierter Zweck: „Bildung“

Denken Sie daran, dass die Qualität Ihrer Kredittextdaten direkten Einfluss auf die Genauigkeit nachfolgender Analysen hat. Durch die sorgfältige Bereinigung und Vorverarbeitung der Daten ebnen Sie den Weg für belastbare Erkenntnisse, die als Grundlage für Kreditentscheidungen, Risikobewertungen und Compliance-Überwachung dienen können.

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5.So sammeln, bereinigen und vorverarbeiten Sie Kostendaten für das Training und Testen neuronaler Netze[Original Blog]

Die Datenvorbereitung ist ein entscheidender Schritt in jedem maschinellen Lernprojekt, insbesondere wenn es um die Kostenschätzung mithilfe neuronaler Netze geht. Kostendaten können komplex, verrauscht, unvollständig und heterogen sein, was sich auf die Leistung und Genauigkeit der neuronalen Netzwerkmodelle auswirken kann. Daher ist es wichtig, die Kostendaten zu sammeln, zu bereinigen und vorzuverarbeiten, bevor sie zum Training und Testen an das neuronale Netzwerk weitergeleitet werden. In diesem Abschnitt besprechen wir einige der besten Praktiken und Techniken zur Datenaufbereitung für neuronale Netze zur Kostenschätzung. Wir werden folgende Themen behandeln:

1. Datenerfassung: So erhalten Sie Kostendaten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Historischen Aufzeichnungen, Umfragen, Rechnungen, Verträgen usw. Wir werden auch die Herausforderungen und Kompromisse bei der Verwendung verschiedener Datenquellen diskutieren. Wie Datenverfügbarkeit, Qualität, Zuverlässigkeit und Repräsentativität.

2. Datenbereinigung: So identifizieren und behandeln Sie fehlende Werte, Ausreißer, Duplikate und Fehler in den Kostendaten. Wir werden auch die Methoden und Werkzeuge zur Datenvalidierung, -verifizierung und -korrektur besprechen, wie z. B. Datenqualitätsregeln, Datenprofilierung, Datenbereinigung usw.

3. Datenvorverarbeitung: So transformieren und standardisieren Sie die Kostendaten, um sie für die Modellierung neuronaler Netzwerke geeignet zu machen. Wir werden auch die Techniken und Vorteile der Datennormalisierung, Skalierung, Kodierung, Feature-Engineering, Feature-Auswahl, Dimensionsreduzierung usw. Diskutieren.

Beginnen wir mit der Datenerfassung.

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6.Daten bereinigen und vorverarbeiten[Original Blog]

1. Die Bedeutung der Datenbereinigung verstehen:

- Rauschunterdrückung: Rohdaten enthalten oft Rauschen aufgrund von Messfehlern, fehlenden Werten oder Ausreißern. Die Reinigung hilft, diese Artefakte zu entfernen und sorgt so für ein klareres Signal für nachgelagerte Aufgaben.

- Konsistenz: Inkonsistente Formate (z. B. „USA“ vs. „Vereinigte Staaten“) können zu Verwirrung führen. Durch die Standardisierung der Daten wird Einheitlichkeit gewährleistet.

- Vollständigkeit: Fehlende Daten können die Analyse behindern. Imputieren Sie fehlende Werte mithilfe von Techniken wie Mittelwertimputation, Regressionsimputation oder Vorwärts-/Rückwärtsfüllung.

- Genauigkeit: Die Korrektur von Fehlern (z. B. Tippfehler, falsche Eingaben) ist von entscheidender Bedeutung. Beispielsweise muss eine Temperaturanzeige von 1000 °C statt 100 °C korrigiert werden.

2. Datenbereinigungstechniken:

- Duplikate entfernen: Doppelte Datensätze können die Ergebnisse verfälschen. Identifizieren und beseitigen Sie sie anhand eindeutiger Identifikatoren (z. B. Primärschlüssel).

- Umgang mit Ausreißern: Ausreißer können statistische Maße verzerren. Verwenden Sie Methoden wie Z-Score, IQR oder Domänenwissen, um Ausreißer zu erkennen und zu behandeln.

- Beheben fehlender Werte:

- Löschen: Zeilen mit fehlenden Werten entfernen (wenn der Anteil klein ist).

- Imputation: Ersetzen Sie fehlende Werte durch Schätzungen (Mittelwert, Median, Modus, regressionsbasierte Imputation).

- Standardisieren und Normalisieren:

- Standardisierung: Features so transformieren, dass sie einen Mittelwert von Null und eine Einheitsvarianz haben (z. B. Z-Score-Normalisierung).

- Normalisierung: Features auf einen bestimmten Bereich skalieren (z. B. [0, 1]).

- Kategoriale Variablen kodieren:

- One-Hot-Codierung: Konvertieren Sie kategoriale Variablen in binäre Vektoren.

- Label-Kodierung: Weisen Sie Kategorien eindeutige Ganzzahlen zu (nützlich für Ordinaldaten).

- Umgang mit Textdaten:

- Tokenisierung: Text in Wörter oder Untereinheiten (n-Gramm) aufteilen.

- Wortentfernung stoppen: Schließen Sie gebräuchliche Wörter (z. B. „der“, „und“) aus der Textanalyse aus.

- Stemming und Lemmatisierung: Reduzieren Sie Wörter auf ihre Stammformen (z. B. „running“ → „run“).

- Umgang mit Datum und Uhrzeit:

- Extrahieren Sie aussagekräftige Merkmale (Tag, Monat, Jahr) aus Datums-/Uhrzeitspalten.

- Berechnen Sie Zeitunterschiede (z. B. Tage zwischen zwei Ereignissen).

3. Beispiele:

- Beispiel 1: Bereinigung von Kundendaten:

– Problem: Doppelte Kundendatensätze.

- Lösung: Identifizieren Sie Duplikate anhand des Namens, der Adresse oder anderer eindeutiger Identifikatoren. Führen Sie sie zusammen oder entfernen Sie sie.

- Beispiel 2: Sensordatenbereinigung:

- Problem: Falsche Temperaturmesswerte (z. B. -1000 °C).

– Lösung: Entfernen Sie extreme Ausreißer oder wenden Sie domänenspezifische Schwellenwerte an.

- Beispiel 3: verarbeitung natürlicher sprache (NLP):

– Problem: Textdaten mit Stoppwörtern.

- Lösung: Tokenisieren, Stoppwörter entfernen und Stemming oder Lemmatisierung durchführen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Datenbereinigung und -vorverarbeitung die unbesungenen Helden der Datenwissenschaft sind. Sie legen den Grundstein für robuste Analysen, genaue Vorhersagen und aussagekräftige Erkenntnisse. Denken Sie daran, ein gut bereinigter Datensatz ist wie ein polierter Edelstein – seine Brillanz kommt in jedem weiteren Schritt der Pipeline zum Vorschein.

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7.Bereinigen und Vorverarbeiten von Text[Original Blog]

Hier ist ein mögliches Segment, das Sie für Ihren Artikel verwenden können:

Bevor eine Technik zur Modellierung von Sprachthemen, wie etwa die latente Dirichlet-Zuordnung (LDA) oder die nicht-negative Matrixfaktorisierung (NMF), auf eine Sammlung von Textdokumenten angewendet wird, ist es wichtig, die Daten in einem geeigneten Format aufzubereiten. Dazu gehört die Bereinigung und Vorverarbeitung des Textes, um Rauschen zu entfernen, den Wortschatz zu standardisieren und aussagekräftige Merkmale zu extrahieren. Die folgenden Schritte werden in diesem Prozess üblicherweise durchgeführt:

1. Tokenisierung: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Aufteilung des Textes in kleinere Einheiten wie Wörter oder Sätze, sogenannte Token. Die Tokenisierung kann mit verschiedenen Methoden erfolgen, beispielsweise mit Leerzeichen, Satzzeichen oder regulären Ausdrücken. Zum Beispiel der Satz „Ich liebe die verarbeitung natürlicher sprache!“ kann in die Wörter [„Ich“, „Liebe“, „natürlich“, „Sprache“, „Verarbeitung“, „!“ tokenisiert werden.

2. Normalisierung: Dies ist der Prozess der Umwandlung der Token in eine konsistente Form, z. B. Kleinschreibung, Stemming oder Lemmatisierung. Bei der Kleinschreibung werden alle Buchstaben in Kleinbuchstaben umgewandelt, wodurch sich die Größe des Vokabulars verringert und die Groß-/Kleinschreibung im Text nicht beachtet wird. Beim Stemming werden die Suffixe aus den Wörtern entfernt, beispielsweise „-ing“, „-ed“ oder „-s“, um die Stammform zu erhalten, wodurch die Variation der Wörter verringert wird. Durch die Lemmatisierung werden die Wörter in ihre Grundform umgewandelt, die die grammatikalischen und morphologischen Aspekte der Sprache berücksichtigt. Beispielsweise können die Wörter [„liebt“, „geliebt“, „liebend“] durch Stammbildung oder Lemmatisierung zu [„liebe“, „liebe“, „liebe“] normalisiert werden.

3. Stoppwort-Entfernung: Hierbei handelt es sich um den Vorgang, bei dem Wörter entfernt werden, die sehr häufig vorkommen und keine große Bedeutung oder Information haben, wie etwa „der“, „ein“, „und“ oder „von“. ". Durch das Entfernen von Stoppwörtern kann das Rauschen reduziert und die Effizienz des Themenmodellierungsalgorithmus verbessert werden. Einige Stoppwörter können jedoch für bestimmte Bereiche oder Aufgaben relevant sein. Daher ist es wichtig, die Stoppwortliste sorgfältig auszuwählen. Beispielsweise kann der Satz „Die Katze liegt auf der Matte“ durch Entfernen der Stoppwörter auf [„Katze“, „Matte“] reduziert werden.

4. N-Gramm-Extraktion: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Erstellung neuer Token durch die Kombination von zwei oder mehr benachbarten Token, z. B. Wörtern oder Zeichen, sogenannte N-Gramm. Die N-Gramm-Extraktion kann den Kontext und die Bedeutung des Textes besser erfassen als einzelne Token, insbesondere für Phrasen, Redewendungen oder Namen. Beispielsweise können die Wörter [„New“, „York“] zu dem Bigramm [„New York“] kombiniert werden, das eine einzelne Entität darstellt. Die N-Gramm-Extraktion kann mit verschiedenen Methoden erfolgen, z. B. Häufigkeit, gegenseitige Information oder Chi-Quadrat.

5. Vektorisierung: Dies ist der Prozess der Umwandlung der Token in numerische Vektoren, die als Eingabe für den Themenmodellierungsalgorithmus verwendet werden können. Die Vektorisierung kann mit verschiedenen Methoden erfolgen, wie z. B. Zählung, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) oder Worteinbettungen. Die Zählvektorisierung zählt einfach die Anzahl der Vorkommen jedes Tokens in jedem Dokument, wodurch eine dünnbesetzte Matrix von Tokenhäufigkeiten entsteht. Die TF-IDF-Vektorisierung weist jedem Token basierend auf seiner Häufigkeit im Dokument und dem Kehrwert seiner Häufigkeit im Korpus eine Gewichtung zu, die die Bedeutung und Einzigartigkeit jedes Tokens widerspiegelt. Die Worteinbettungsvektorisierung ordnet jedes Token einem dichten Vektor reeller Zahlen zu, der die semantische und syntaktische Ähnlichkeit der Token erfasst. Beispielsweise kann das Wort „Hund“ durch Anzahl als [0, 0, 1, 0, ...], durch TF-IDF als [0,1, 0, 0,3, 0, ...] oder als [0,2, -0,4, 0,6, 0,1, ...] durch Worteinbettung.

Durch Befolgen dieser Schritte können die Textdaten bereinigt und für die Sprachthemenmodellierung vorverarbeitet werden, was dazu beitragen kann, wertvolle Geschäftserkenntnisse aus dem Text zu gewinnen. Diese Schritte sind jedoch nicht festgelegt oder universell und können je nach Daten, Domäne und Ziel der Analyse variieren. Daher ist es wichtig, mit verschiedenen Methoden und Parametern zu experimentieren und die Ergebnisse mithilfe geeigneter Metriken und Visualisierungstools auszuwerten.

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8.So sammeln, bereinigen und vorverarbeiten Sie Social-Media-Textdaten[Original Blog]

Beim Text mining werden wertvolle erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten wie Social-Media-Beiträgen, Rezensionen, Kommentaren, Tweets usw. Gewonnen. Text Mining kann Unternehmen und Organisationen dabei helfen, ihre Kunden, Konkurrenten, Märkte, Trends, Stimmungen und mehr zu verstehen. Allerdings ist Text Mining keine einfache Aufgabe. Es sind eine Reihe von Schritten erforderlich, um die Textdaten zu sammeln, zu bereinigen und vorzuverarbeiten, bevor analytische Techniken oder Modelle angewendet werden. In diesem Abschnitt besprechen wir den Text-Mining-Prozess im Detail und geben für jeden Schritt einige tipps und Best practices.

Der Text-Mining-Prozess kann in drei Hauptphasen unterteilt werden: Sammlung, Bereinigung und Vorverarbeitung. Jede Phase hat ihre eigenen Herausforderungen und Ziele, die voneinander abhängig und iterativ sind. Schauen wir uns jede Phase genauer an.

1. Sammlung: Die erste Stufe des Text Mining besteht darin, Textdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, z. B. social-Media-plattformen, Websites, Blogs, Foren usw. Die Sammelphase umfasst die Identifizierung der relevanten Quellen, Definieren des Umfangs und der Kriterien der Daten und Extrahieren der Daten mithilfe von Web-Scraping-Tools oder APIs. Die Erhebungsphase ist wichtig, da sie die Qualität und Quantität der Daten bestimmt, die für die Analyse verwendet werden. Einige der herausforderungen und Best practices der Inkassophase sind:

- Herausforderung: Die Textdaten aus sozialen Medien und anderen Quellen können sehr groß, vielfältig und dynamisch sein. Es kann schwierig sein, die Daten effizient und effektiv zu speichern, zu verwalten und zu aktualisieren.

- Best Practice: Verwenden Sie ein skalierbares und flexibles Datenbanksystem wie MongoDB, um die Textdaten zu speichern und abzufragen. MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten kann und dynamische Schemata und Abfragen unterstützt.

- Herausforderung: Die Textdaten aus sozialen Medien und anderen Quellen können verrauscht, irrelevant oder redundant sein. Es kann Spam, Werbung, Duplikate oder themenfremde Inhalte enthalten, die die Qualität und Gültigkeit der Analyse beeinträchtigen können.

- Best Practice: Verwenden Sie Filter, Schlüsselwörter, Hashtags oder andere Kriterien, um den Umfang und Fokus der Daten einzugrenzen. Wenn Sie beispielsweise die Stimmung von Tweets zu einem Produkt analysieren möchten, können Sie den Produktnamen, den Markennamen oder verwandte Hashtags als Filter verwenden, um nur die relevanten Tweets zu sammeln.

- Herausforderung: Die Textdaten aus sozialen Medien und anderen Quellen können heterogen und inkonsistent sein. Es kann verschiedene Sprachen, Formate, Stile, Abkürzungen, Emoticons usw. Enthalten, die das Verständnis und den Vergleich der Daten erschweren können.

- Best Practice: Verwenden Sie Metadaten wie Datum, Uhrzeit, Ort, Autor, Plattform usw. Der Textdaten, um zusätzliche Informationen und Kontext bereitzustellen. Metadaten können dabei helfen, die Textdaten nach verschiedenen Attributen und dimensionen zu identifizieren und zu gruppieren.

2. Bereinigung: Die zweite Stufe des Text Mining besteht darin, die Textdaten zu bereinigen und jegliches Rauschen, Fehler oder Inkonsistenzen zu entfernen, die die Analyse beeinträchtigen können. In der Bereinigungsphase werden verschiedene Techniken wie Rechtschreibkorrektur, Entfernung von Satzzeichen, Groß- und Kleinschreibung usw. Angewendet, um die Textdaten zu standardisieren und zu vereinfachen. Die Reinigungsphase ist wichtig, da sie die Lesbarkeit und Zuverlässigkeit der Daten verbessert und die Komplexität und Dimensionalität der Analyse verringert. Einige der Herausforderungen und Best Practices der Reinigungsphase sind:

- Herausforderung: Die Textdaten aus sozialen Medien und anderen Quellen können Rechtschreibfehler, Tippfehler, Grammatikfehler oder Slang enthalten, die die Daten mehrdeutig oder irreführend machen können.

- Best Practice: Verwenden Sie Rechtschreibkorrekturtools wie PySpellChecker, um Rechtschreibfehler in den Textdaten zu erkennen und zu korrigieren. PySpellChecker ist eine Python-Bibliothek, die die Rechtschreibung von Wörtern überprüfen und die wahrscheinlichsten Korrekturen vorschlagen kann.

- Herausforderung: Die Textdaten aus sozialen Medien und anderen Quellen können Satzzeichen wie Kommas, Punkte, Ausrufezeichen usw. Enthalten, die zu mehr Rauschen und Komplexität in den Daten führen und die Analyse beeinträchtigen können.

- Best Practice: Verwenden Sie Tools zum Entfernen von Satzzeichen wie NLTK, um Satzzeichen aus den Textdaten zu entfernen. NLTK ist ein Toolkit zur verarbeitung natürlicher sprache, das verschiedene Aufgaben wie Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung usw. Für die Textdaten ausführen kann.

- Herausforderung: Die Textdaten aus sozialen Medien und anderen Quellen können unterschiedliche Groß- und Kleinschreibung enthalten, z. B. Groß- und Kleinschreibung, gemischte Groß- und Kleinschreibung usw., was zu Inkonsistenzen und Redundanzen in den Daten führen und die Analyse beeinträchtigen kann .

- Best Practice: Verwenden Sie Tools zur Fallnormalisierung, wie etwa die in Python integrierten Methoden „lower()“ oder „upper()“, um die Textdaten in eine übliche Schreibweise, etwa Klein- oder Großschreibung, umzuwandeln. Die Fallnormalisierung kann dazu beitragen, die Variation und Duplizierung der Daten zu reduzieren und die Daten einheitlicher und vergleichbarer zu machen.

3. Vorverarbeitung: Die dritte Stufe des Text Mining besteht darin, die Textdaten vorzuverarbeiten und in ein geeignetes Format für die Analyse umzuwandeln. In der Vorverarbeitungsphase werden verschiedene Techniken wie Tokenisierung, Stoppwortentfernung, Wortstammerkennung, Lemmatisierung usw. Angewendet, um die aussagekräftigen und relevanten Merkmale aus den Textdaten zu extrahieren. Die Vorverarbeitungsphase ist wichtig, da sie die Bedeutung und Nützlichkeit der Daten erhöht und die Daten für die weitere Analyse vorbereitet. Einige der Herausforderungen und Best Practices der Vorverarbeitungsphase sind:

- Herausforderung: Die Textdaten aus sozialen Medien und anderen Quellen können Wörter enthalten, die für die Analyse nicht nützlich oder informativ sind, wie z. B. Artikel, Präpositionen, Konjunktionen usw. Diese Wörter werden Stoppwörter genannt und sie kann zu Rauschen und Unordnung in den Daten führen und die Effizienz und Genauigkeit der Analyse verringern.

- Best Practice: Verwenden Sie Tools zum Entfernen von Stoppwörtern wie NLTK, um die Stoppwörter aus den Textdaten zu entfernen. NLTK stellt eine Liste gängiger Stoppwörter in verschiedenen Sprachen bereit, mit denen unnötige Wörter aus den Daten herausgefiltert werden können.

- Herausforderung: Die Textdaten aus sozialen Medien und anderen Quellen können Wörter enthalten, die unterschiedliche Formen oder Variationen haben, wie z. B. Singular, Plural, Zeitform usw. Diese Wörter werden flektierte Wörter genannt und können die erhöhen Vielfalt und Komplexität der Daten beeinträchtigen und die Daten weniger konsistent und kohärent machen.

- Best Practice: Verwenden Sie Stemming- oder Lemmatisierungstools wie NLTK, um die flektierten Wörter auf ihre Grund- oder Wurzelform zu reduzieren. Beim Stemming handelt es sich um einen Prozess, bei dem die Suffixe aus den Wörtern entfernt werden, wie zum Beispiel -ing, -ed, -s usw. Bei der Lemmatisierung werden die Wörter in ihre Wörterbuchform umgewandelt, wie zum Beispiel ran -> run, Mices -> Mouse, usw. Stemming und Lemmatisierung können dabei helfen, die Daten zu normalisieren und zu standardisieren und die Daten kompakter und prägnanter zu machen.

- Herausforderung: Die Textdaten aus sozialen Medien und anderen Quellen können Wörter enthalten, die unterschiedliche Bedeutungen oder Kontexte haben, wie z. B. Synonyme, Antonyme, Homonyme usw. Diese Wörter werden als mehrdeutige Wörter bezeichnet und können Verwirrung stiften und Unsicherheit in den Daten und beeinflussen die Analyse.

- Best Practice: Verwenden Sie Tools zur Begriffsklärung wie WordNet, um die Mehrdeutigkeit der Wörter aufzulösen und den Wörtern die richtige Bedeutung oder Bedeutung zuzuweisen. WordNet ist eine lexikalische Datenbank, die Definitionen, Synonyme, Antonyme, Hyponyme, Hypernyme usw. Der Wörter bereitstellt und zur Klärung und Anreicherung der Daten beitragen kann.

Der Text-Mining-Prozess ist ein entscheidender und herausfordernder Schritt, um wertvolle Erkenntnisse aus Textdaten sozialer Medien zu gewinnen. Indem Sie die in diesem Abschnitt beschriebenen schritte und Best practices befolgen, können Sie die Textdaten effektiv und effizient sammeln, bereinigen und vorverarbeiten und die daten für die weitere Analyse vorbereiten. Im nächsten Abschnitt besprechen wir einige der gängigen und beliebten Text-Mining-Techniken und -Modelle, die auf Textdaten angewendet werden können, und wie sie bei der Beantwortung verschiedener Geschäfts- und Forschungsfragen helfen können. Bleiben Sie dran!

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9.Wie sammeln, bereinigen und vorverarbeiten Sie Ihre Daten für das Feature-Engineering?[Original Blog]

Die Datenvorbereitung ist ein entscheidender Schritt in jedem maschinellen Lernprojekt, insbesondere bei der Click-through-Modellierung. Bei der Click-through-Modellierung geht es darum, basierend auf verschiedenen Merkmalen wie Benutzerprofil, Anzeigeninhalt, Kontext usw. Vorherzusagen, ob ein Benutzer auf eine Online-Werbung klickt oder nicht. Beim Feature-Engineering handelt es sich um den Prozess der Erstellung neuer Funktionen oder der Umwandlung vorhandener Funktionen in diese die Leistung des Modells verbessern. Bevor wir jedoch Feature Engineering durchführen können, müssen wir unsere Daten sammeln, bereinigen und vorverarbeiten. In diesem Abschnitt besprechen wir, wie das geht und welche best Practices zu befolgen sind. Hier sind einige der Schritte zur Datenvorbereitung:

1. Daten sammeln: Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu sammeln, die wir für unser Modell benötigen. Dies kann durch die Verwendung verschiedener Quellen wie Webprotokolle, Benutzerumfragen, Drittanbieter von Daten usw. Erfolgen. Wir müssen sicherstellen, dass wir über genügend Daten verfügen, um unser Modell zu trainieren und zu testen, und dass die Daten repräsentativ für das Problem sind Domain. Wir müssen auch die ethischen und rechtlichen Aspekte der Datenerfassung berücksichtigen, wie z. B. Die Wahrung der Privatsphäre der Benutzer, die Einholung von Einwilligungen und die Einhaltung von Vorschriften.

2. Daten bereinigen: Der nächste Schritt besteht darin, die Daten zu bereinigen und alle Fehler, Inkonsistenzen oder Ausreißer zu entfernen, die die Qualität des Modells beeinträchtigen könnten. Dies kann durch den Einsatz verschiedener Techniken wie Entfernen von Duplikaten, Behandeln fehlender Werte, Korrigieren von Tippfehlern, Normalisieren von Formaten usw. Erreicht werden. Wir müssen sicherstellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind und kein Rauschen oder Rauschen enthalten Voreingenommenheit.

3. Daten vorverarbeiten: Der letzte Schritt besteht darin, die Daten vorzuverarbeiten und sie für die Feature-Entwicklung vorzubereiten. Dies kann durch den Einsatz verschiedener Techniken wie der Kodierung kategorialer Variablen, der Skalierung numerischer Variablen, der Aufteilung der Daten in Zug- und Testsätze usw. Erreicht werden. Wir müssen sicherstellen, dass die Daten in einem für das Modell geeigneten Format vorliegen und dass dies nicht der Fall ist unerwünschte Korrelationen oder Abhängigkeiten aufweisen.

Indem wir diese Schritte befolgen, können wir unsere Daten für das Feature-Engineering vorbereiten und unsere Chancen verbessern, ein hochpräzises Click-through-Modell zu erstellen. Im nächsten Abschnitt besprechen wir, wie man Feature Engineering durchführt und welche Best practices zu befolgen sind. Bleiben Sie dran!

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