數(shù)據(jù)清理在決策制定與學(xué)習(xí)的關(guān)鍵作用

當(dāng)使用數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)決策制定時(shí)，相關(guān)、完整和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)顯得至關(guān)重要。有效的數(shù)據(jù)分析依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，而數(shù)據(jù)集通常包含一些錯(cuò)誤，這些錯(cuò)誤必須在分析之前被清除。

常見的錯(cuò)誤包括格式不正確，例如錯(cuò)誤的日期和貨幣，以及其他可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生重大影響的計(jì)量單位。此外，異常值是一個(gè)特別值得關(guān)注的問題，因?yàn)樗鼈兛偸菚?huì)使結(jié)果偏離真實(shí)情況，進(jìn)而影響決策的準(zhǔn)確性。

其他常見的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤還包括數(shù)據(jù)點(diǎn)的損壞、信息的缺失以及印刷錯(cuò)誤等。這些問題不僅會(huì)影響數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量，還可能導(dǎo)致分析結(jié)果的誤導(dǎo)。為了確保數(shù)據(jù)的清晰度和準(zhǔn)確性，清理過程是必要的，因?yàn)楦蓛舻臄?shù)據(jù)有助于生成高度準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型。

干凈且準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)對(duì)于訓(xùn)練ML模型尤其重要，因?yàn)槭褂昧淤|(zhì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可能會(huì)導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中做出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)。這正是數(shù)據(jù)開發(fā)人員為何花費(fèi)大量時(shí)間準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的主要原因，開發(fā)人員知道，數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣直接關(guān)系到模型的性能和決策的有效性。通過細(xì)致入微的數(shù)據(jù)清理和準(zhǔn)備工作，開發(fā)人員可以為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的成功奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

轉(zhuǎn)自：互聯(lián)網(wǎng)