දත්ත සැකසීමේ මූලික කරුණු
අද ඩිජිටල් ලෝකයේ සෑම තැනකම දත්ත තිබේ. විශාල සංගත හෝ නව්‍ය ආරම්භකයින් වේවා, සෑම උපායමාර්ගික තීරණ පාහේ පිටුපස ගාමක බලවේගය ඔවුන් වේ. කෙසේ වෙතත්, මෙම දත්ත ඵලදායී ලෙස භාවිතා කිරීමට පෙර, එය පිරිසිදු කර විශ්ලේෂණය කළ යුතුය. OpenClassrooms "Clean and Analyze Your Dataset" පුහුණුව පැමිණෙන්නේ මෙහිදීය.
මෙම පාඨමාලාව මගින් අත්‍යාවශ්‍ය දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ ක්‍රම පිළිබඳ සවිස්තරාත්මක හැඳින්වීමක් සපයයි. එය අතුරුදහන් වූ අගයන්, ආදාන දෝෂ සහ විශ්ලේෂණ විකෘති කළ හැකි නොගැලපීම් වැනි පොදු අභියෝගවලට ආමන්ත්‍රණය කරයි. ප්‍රායෝගික නිබන්ධන සහ සිද්ධි අධ්‍යයන සමඟින්, අමු දත්ත ක්‍රියාකාරී තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් බවට පරිවර්තනය කිරීමේ ක්‍රියාවලිය හරහා ඉගෙන ගන්නන් මෙහෙයවනු ලැබේ.
නමුත් එය පමණක් නොවේ. දත්ත පිරිසිදු වූ පසු, පුහුණුව ගවේෂණාත්මක විශ්ලේෂණයට කිමිදෙයි. ඉගෙන ගන්නන් විවිධ කෝණවලින් තම දත්ත දෙස බලන ආකාරය සොයා ගනී, වෙනත් ආකාරයකින් මග හැරිය හැකි ප්‍රවණතා, රටා සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය හෙළි කරයි.
දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ තීරණාත්මක වැදගත්කම
ඕනෑම දත්ත විද්‍යාඥයෙක් ඔබට කියනු ඇත: විශ්ලේෂණයක් හොඳ වන්නේ එය පදනම් වූ දත්ත තරම් පමණි. ඔබට ගුණාත්මක විශ්ලේෂණයක් කිරීමට පෙර, දත්ත පිරිසිදු සහ විශ්වාසදායක බව සහතික කිරීම අත්‍යවශ්‍ය වේ. දත්ත විද්‍යාවේ බොහෝ විට අවතක්සේරු කරන නමුත් අතිශයින්ම වැදගත් අංගයක් වන දත්ත පිරිසිදු කිරීම පැමිණෙන්නේ මෙහිදීය.
OpenClassrooms "ඔබේ දත්ත කට්ටලය පිරිසිදු කර විශ්ලේෂණය කරන්න" පාඨමාලාව සැබෑ ලෝක දත්ත කට්ටල සමඟ වැඩ කිරීමේදී විශ්ලේෂකයින් මුහුණ දෙන පොදු අභියෝග ඉස්මතු කරයි. අස්ථානගත වූ අගයන් සහ ආදාන දෝෂවල සිට නොගැලපීම් සහ අනුපිටපත් දක්වා, අමු දත්ත ලබාගත් විගසම විශ්ලේෂණයට සූදානම් වන්නේ කලාතුරකිනි.
මෙම දෝෂ හඳුනා ගැනීමට සහ කළමනාකරණය කිරීමට ඔබට ශිල්පීය ක්‍රම සහ මෙවලම් හඳුන්වා දෙනු ඇත. එය විවිධ ආකාරයේ දෝෂ හඳුනා ගැනීම, ඔබේ විශ්ලේෂණ මත ඒවායේ බලපෑම අවබෝධ කර ගැනීම හෝ ඔබේ දත්ත ඵලදායී ලෙස පිරිසිදු කිරීමට Python වැනි මෙවලම් භාවිතා කිරීම.
නමුත් ශිල්පීය ක්‍රමවලින් ඔබ්බට, එය මෙහි උගන්වන දර්ශනයකි: දැඩිභාවයේ වැදගත්කම සහ සවිස්තරාත්මකව අවධානය යොමු කිරීම. මක්නිසාද යත්, හඳුනා නොගත් දෝෂයක්, කෙසේ වෙතත්, සම්පූර්ණ විශ්ලේෂණයක් විකෘති කර වැරදි නිගමනවලට තුඩු දිය හැකි බැවිනි.
ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණයට ගැඹුරට කිමිදෙන්න
ඔබගේ දත්තවල පිරිසිදුකම සහ විශ්වසනීයත්වය සහතික කිරීමෙන් පසුව, ඊළඟ පියවර වන්නේ වටිනා තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් ලබා ගැනීම සඳහා එය තුලට විදීමයි. ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය (EDA) යනු ඔබේ දත්තවල ප්‍රවණතා, රටා සහ විෂමතා අනාවරණය කර ගැනීමේ තීරණාත්මක පියවර වන අතර, OpenClassrooms පාඨමාලාව ඔබට මෙම ආකර්ෂණීය ක්‍රියාවලිය හරහා මඟ පෙන්වයි.
AED යනු සංඛ්‍යාලේඛන හෝ ප්‍රස්ථාර මාලාවක් පමණක් නොවේ; එය ඔබගේ දත්ත කට්ටලය තුළ ඇති ව්‍යුහය සහ සම්බන්ධතා අවබෝධ කර ගැනීමට ක්‍රමානුකූල ප්‍රවේශයකි. නිවැරදි ප්‍රශ්න ඇසීමට, ඒවාට පිළිතුරු දීමට සංඛ්‍යාන මෙවලම් භාවිතා කිරීමට සහ ප්‍රතිඵල අර්ථවත් සන්දර්භයක් තුළ අර්ථ නිරූපණය කරන්නේ කෙසේදැයි ඔබ ඉගෙන ගනු ඇත.
දත්ත බෙදා හැරීම, උපකල්පන පරීක්ෂා කිරීම සහ බහුවිචල්‍ය විශ්ලේෂණ වැනි ශිල්පීය ක්‍රම ආවරණය කෙරේ. විස්තීර්ණ දළ විශ්ලේෂණයක් සපයමින් එක් එක් තාක්‍ෂණයට ඔබේ දත්තවල විවිධ පැති හෙළි කළ හැකි ආකාරය ඔබ ඉගෙන ගනු ඇත.
නමුත් සියල්ලටම වඩා, මෙම පාඨමාලාවේ කොටස දත්ත විද්‍යාවේ කුතුහලයේ වැදගත්කම අවධාරණය කරයි. DEA යනු විශ්ලේෂණය තරම්ම ගවේෂණයක් වන අතර, අනපේක්ෂිත තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය අනාවරණය කර ගැනීමට විවෘත මනසක් අවශ්‍ය වේ.
