ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

Data Processing ၏ အခြေခံအချက်များ

ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်လောကတွင် ဒေတာသည် နေရာတိုင်းတွင်ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် ကော်ပိုရေးရှင်းကြီးများ သို့မဟုတ် ဆန်းသစ်တီထွင်သော startup များဖြစ်စေ မဟာဗျူဟာဆုံးဖြတ်ချက်အားလုံးနီးပါး၏ နောက်ကွယ်တွင် မောင်းနှင်အားဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း ဤဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးမပြုမီ၊ ၎င်းကို သန့်စင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရပါမည်။ ဤနေရာတွင် OpenClassrooms "Clean and Analyze Your Dataset" သင်တန်း ဝင်လာပါသည်။

ဤသင်တန်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနည်းပညာများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် မိတ်ဆက်ပေးပါသည်။ တန်ဖိုးများ ပျောက်ဆုံးခြင်း၊ ထည့်သွင်းမှု အမှားများနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လွဲသွားစေနိုင်သည့် တူညီမှုမရှိသော ဘုံစိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည်။ လက်ဆင့်ကမ်း ကျူတိုရီရယ်များနှင့် ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများနှင့်အတူ၊ သင်ယူသူများအား ကုန်ကြမ်းဒေတာကို လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် လမ်းညွှန်ပေးပါသည်။

ဒါတွေအားလုံးတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ ဒေတာ သန့်ရှင်းပြီးသည်နှင့် သင်တန်းသည် စူးစမ်းလေ့လာဆန်းစစ်မှုသို့ အကျုံးဝင်သည်။ သင်ယူသူများသည် မတူညီသောရှုထောင့်များမှ ၎င်းတို့၏ဒေတာများကို မည်သို့ကြည့်ရှုရမည်ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ ပုံစံများနှင့် လွဲချော်သွားနိုင်သည့် ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ဖော်ထုတ်ပြသကြသည်။

Data Cleansing ၏ အရေးကြီးသော အရေးပါမှု

မည်သည့်ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်မဆို သင့်အားပြောပြလိမ့်မည်- ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုသည် ၎င်းကိုအခြေခံသည့်ဒေတာကဲ့သို့ပင် ကောင်းမွန်ပါသည်။ အရည်အသွေးပိုင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မလုပ်ဆောင်မီ၊ ဒေတာသည် သန့်ရှင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤသည်မှာ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းတွင် မကြာခဏ လျှော့တွက်သော်လည်း ဒေတာသိပ္ပံ၏ လုံးဝအရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။

OpenClassrooms "သင့်ဒေတာအတွဲကို သန့်ရှင်းပြီး ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း" သင်တန်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်ရာတွင် ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသော စိန်ခေါ်မှုများကို အကဲခတ်သူများမှ မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများနှင့် ထည့်သွင်းမှုအမှားများမှ ရှေ့နောက်မညီမှုများနှင့် ထပ်တူများအထိ၊ ဒေတာအကြမ်းများကို ရယူပြီးသည်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်ခဲသည်။

ဤအမှားများကို ရှာဖွေပြီး စီမံခန့်ခွဲရန် နည်းစနစ်များနှင့် ကိရိယာများကို သင့်အား မိတ်ဆက်ပေးပါမည်။ ကွဲပြားသော အမှားအယွင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ သင်၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် ၎င်းတို့၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နားလည်ခြင်း သို့မဟုတ် သင်၏ဒေတာကို ထိရောက်စွာ ရှင်းလင်းရန် Python ကဲ့သို့ ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းပဲဖြစ်ဖြစ်။

သို့သော် နည်းစနစ်များကို ကျော်လွန်၍ ဤနေရာတွင် သင်ကြားထားသော ဒဿနတစ်ခုဖြစ်သည်- တိကျမှုနှင့် အသေးစိတ်အာရုံစိုက်မှု၏ အရေးပါမှုတို့ဖြစ်သည်။ အသေးအမွှားမျှပင် မတွေ့နိုင်သော အမှားတစ်ခုသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုလုံးကို ကမောက်ကမဖြစ်စေနိုင်ပြီး မှားယွင်းသော ကောက်ချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။

စူးစမ်းလေ့လာရေးဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသို့ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း ထိုးဆင်းပါ။

သင့်ဒေတာ၏ သန့်ရှင်းမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အာမခံပြီးနောက်၊ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရန် နောက်တစ်ဆင့်မှာ ၎င်းကို စူးစမ်းလေ့လာရန်ဖြစ်သည်။ Exploratory Data Analysis (EDA) သည် သင့်ဒေတာရှိ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ ပုံစံများနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းဖြစ်ပြီး OpenClassrooms သင်တန်းသည် ဤစိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက် သင့်အား လမ်းညွှန်ပေးပါသည်။

AED သည် ကိန်းဂဏန်းများ သို့မဟုတ် ဇယားများသာမက၊ ၎င်းသည် သင့်ဒေတာအတွဲအတွင်း ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ဆက်ဆံရေးကို နားလည်ရန် နည်းလမ်းကျသော ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ မှန်ကန်သောမေးခွန်းများကို မည်သို့မေးရမည်၊ ၎င်းတို့ကိုဖြေဆိုရန် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာကိရိယာများကို အသုံးပြုကာ ရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

ဒေတာဖြန့်ဖြူးမှု၊ သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အမျိုးမျိုးကွဲပြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အကျုံးဝင်မည်ဖြစ်သည်။ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ခြုံငုံသုံးသပ်ချက် ပေးစွမ်းနိုင်သော နည်းပညာတစ်ခုစီသည် သင့်ဒေတာ၏ မတူညီသော ရှုထောင့်များကို မည်ကဲ့သို့ ဖော်ပြနိုင်သည်ကို သင်လေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။

သို့သော်၊ ဤသင်တန်း၏ ဤအပိုင်းသည် အချက်အလက်သိပ္ပံတွင် သိချင်စိတ်ပြင်းပြမှု၏ အရေးပါမှုကို အလေးပေးပါသည်။ DEA သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့ စူးစမ်းရှာဖွေမှုဖြစ်ပြီး မမျှော်လင့်ထားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိရန် လိုအပ်သည်။