Was bedeutet "Datenvorverarbeitung"?
Inhaltsverzeichnis
- Bedeutung der Datenvorverarbeitung
- Schritte in der Datenvorverarbeitung
- Vorteile der Datenvorverarbeitung
Datenvorverarbeitung ist der Prozess, bei dem Daten gereinigt und vorbereitet werden, bevor man sie für Analysen oder das Training von Modellen benutzt. Das hilft, die Qualität der Daten zu verbessern, macht die Arbeit damit einfacher und sorgt für bessere Ergebnisse.
Bedeutung der Datenvorverarbeitung
Wenn wir Daten sammeln, können die oft Fehler, fehlende Informationen oder irrelevante Teile enthalten. Durch die Vorverarbeitung der Daten können wir diese Probleme beheben, um sicherzustellen, dass die Daten genau und nützlich sind. Dieser Schritt ist entscheidend, da er direkt die Ergebnisse jeder Analyse oder des Modelltrainings beeinflusst.
Schritte in der Datenvorverarbeitung
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Reinigung: Dabei geht’s darum, Fehler in den Daten zu entfernen oder zu beheben. Zum Beispiel, wenn es fehlende Werte oder Ausreißer gibt, kümmern wir uns darum.
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Transformation: Manchmal müssen Daten in ein anderes Format oder Maßstab geändert werden. Das kann beinhalten, Werte zu normalisieren oder Text in Zahlen umzuwandeln.
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Auswahl: Dieser Schritt beinhaltet, nur die relevanten Teile der Daten auszuwählen. Das bedeutet, dass unnötige Informationen, die nicht zur Analyse beitragen, herausgefiltert werden.
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Aufteilung: Schließlich werden die Daten oft in zwei Sätze aufgeteilt: einen zum Trainieren von Modellen und einen anderen zum Testen. Das hilft dabei, zu beurteilen, wie gut das Modell mit neuen Daten zurechtkommt.
Vorteile der Datenvorverarbeitung
Die Vorverarbeitung von Daten führt zu saubereren und zuverlässigeren Datensätzen, was wiederum hilft, genauere Modelle zu erstellen. Es reduziert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und verbessert die Gesamtleistung jedes Systems, das auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen angewiesen ist.