PyCharm: Очистка данных в области Data Science

Очистка данных является важным шагом при работе с реальными данными, которые часто бывают запутанными и проблематичными. Проблемы с данными могут возникать из самих данных, способа их сбора или ввода, и ошибки могут возникать на каждом этапе. Очистка данных гарантирует, что выводы, сделанные на основе данных, могут быть обобщены на изучаемую популяцию. Обычно набор данных представляет собой выборку, представляющую более широкую популяцию, и важно определить границы популяции, чтобы гарантировать, что данные являются репрезентативными. Чтобы очистить данные, необходимо выявить и устранить проблемы, такие как дубликаты, невероятные значения, проблемы с форматированием и выбросы. Дубликаты могут искажать данные и должны быть удалены, в то время как невероятные значения можно устранить, удалив их или заменив на правдоподобное значение. Проблемы с форматированием можно решить, стандартизировав значения, а выбросы можно выявить с помощью визуализаций, таких как графики коробок, и устранить, удалив их или используя сводные статистики, менее подверженные выбросам. Очистка данных имеет решающее значение для надежного анализа и машинного обучения, поскольку неочищенные данные могут привести к неточным выводам и прогнозам. Без очистки данных могут возникнуть проблемы, такие как неточные сводные статистики и неверные визуализации, и модели машинного обучения могут производить ошибки и неточные прогнозы. Очищая данные, аналитики могут гарантировать более точный анализ и улучшить производительность машинного обучения.