يُعد تنظيف البيانات أهم خطوة في المعالجة المسبقة لأنه سيضمن أن تكون بياناتك جاهزة لتلبية الاحتياجات النهائية، وسيؤدي تنظيف البيانات إلى تصحيح جميع البيانات غير المتسقة التي اكتشفتها في تقييم جودة البيانات.
مبدأ عملية تنظيف البيانات في المعالجة المسبقة للبيانات
- تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات تحويل مجموعة البيانات الخام إلى تنسيق مناسب، وتُعد المعالجة المسبقة للبيانات مرحلة أساسية في الحصول على البيانات لتحسين كفاءة البيانات، حيث تؤثر طرق المعالجة المسبقة للبيانات بشكل مباشر على نتائج أي خوارزمية تحليلية.
- تعد المعالجة المسبقة للبيانات الخطوة الأولى المطلوبة قبل تطبيق أي آلية للتعلم الآلي لأن الخوارزميات تتعلم من البيانات وتعتمد نتائج التعلم لحل المشكلات بشكل كبير على البيانات الملائمة اللازمة لحل مشكلة معينة، والتي تسمى “الميزات” وتعتبر هذه الميزات أساسية للتعلم والفهم، وبالتالي غالبًا ما يُعتبر التعلم الآلي بمثابة هندسة ميزات.
- ومع ذلك فإن المعالجة المسبقة للبيانات تشكل خطرًا كبيرًا، وعلى سبيل المثال أثناء المعالجة المسبقة يمكن تعديل البيانات عن غير قصد وعلى سبيل المثال قد تتم إزالة البيانات “المثيرة للاهتمام”، وبالتالي لأغراض الاكتشاف سيكون من الحكمة إلقاء نظرة على البيانات الأولية الأصلية أولاً وربما إجراء مقارنة بين البيانات غير المعالجة والمعالجة مسبقًا.
- المعالجة المسبقة للبيانات هي عملية تكرارية لتحويل البيانات الخام إلى أشكال مفهومة وقابلة للاستخدام، وعادةً ما تتميز مجموعات البيانات الأولية بعدم الاكتمال والتناقضات والافتقار إلى السلوك والاتجاهات مع احتوائها على أخطاء، والمعالجة المسبقة ضرورية للتعامل مع القيم المفقودة ومعالجة التناقضات.
- كما يتم جمع البيانات لتجنب القيم خارج النطاق ويتم التعامل مع مجموعات البيانات المستحيلة، كما يتم معالجة القيم المفقودة والتكرار أثناء مرحلة المعالجة المسبقة للبيانات، ممّا أدى إلى مجموعة بيانات أكثر موثوقية وذات صلة ومناسبة لاكتشاف المعرفة ويؤثر وجود معلومات زائدة عن الحاجة وغير ذات صلة وبيانات يوجد بها ضوضاء وغير موثوقة بشكل كبير على نتائج النموذج واكتشاف المعرف، مما يجعل مرحلة التدريب أكثر صعوبة.
