数据可以有各种形式，例如来自财务报表的数值数据，以及图像和音频片段。在所有这些情况下，数据都需要经过处理才能捕获数据中的重要信息。数据处理是一种将原始数据转换为有意义的数据，以便从数据中获取更多信息的方法。
数据处理任务可以使用机器学习算法和统计数据完全自动化。数据处理任务是一个结构化过程，按以下步骤完成：
这是数据处理的第一步，其主要任务是从所有可用和可靠的资源中收集数据。收集数据的主要标准是质量，收集到的数据质量必须良好且准确。这是数据处理中需要巨大精力和时间的任务。收集到的数据可能存在一些错误，包括：
有几种技术可以解决这个问题，包括：
在此步骤中，我们需要使数据准确，并且必须解决收集到的数据中的一些问题。最后，我们需要将数据转换为指定的格式，以便算法可以使用这些数据，其中包括：
我们从不同来源收集的数据可能具有不同的格式和文件格式，我们需要将这些数据转换为少量格式，以便机器学习算法能够更准确地使用数据。
真实数据是混乱的。缺失信息是真实数据集的一部分。虽然没有完美的解决方案来解决这个问题，但有方法可以在不删除整个观测值的情况下使用带有缺失值的数据。
虽然这个解决方案并不完美，但如果你恰好知道单个观测值是随机丢失的，我们可以选择处理缺失值的算法。
一个例子是随机森林。它在大多数实现中会自动检测缺失值，并与它们一起工作以获得一个相当不错的模型。
删除数据，无论是按行（样本）还是按列（按特征），是处理缺失数据的另一种方式。这在以下情况下特别有用：
A. 特定数据点获取不可靠（按行删除）或
B. 如果大多数特征未被测量（按列删除）。
必须采取预防措施，以确保我们没有偏置数据集，并且我们有足够的数据。这两个问题都会影响模型性能。
最后，我们可以根据某种系统方法来填补数据。当我们的数据集很小，无法删除数据，并且不能简单地忽略缺失值时，这是一种理想的方法。
数据填补的常用方法包括使用数据的均值、中位数或众数填充缺失值。K近邻或线性回归也可以用于填补缺失值。在这两种情况下，我们都对数据做出了可能不成立的假设，并冒着使数据产生偏差的风险。
在某些情况下，由于数据中的错误，我们无法获取整个数据集。在这种情况下，我们可以从大量数据中抽取样本数据，这些样本数据可以用于训练机器学习模型。
抽样步骤
抽样方法类型
现在您已经为处理上传到库中的数据集选择了机器学习算法。现在我们必须看看处理过的数据的转换过程。许多转换方法包括。
数据缩放是一种在不改变底层数据分布的情况下，标准化数据集中值范围的方法。
一种广泛应用的缩放方法是最小-最大缩放，我们将值转换为0到1的范围。
数据归一化改变底层数据分布，使其遵循正态分布。
一种常见的方法是计算Z-score。这种方法使用均值使数据居中，并将标准差设置为1。
在此过程中，我们使用分解算法将异构数据转换为三元模型数据。这里数据被分组为结构化、半结构化和非结构化数据。我们将为我们的机器学习算法选择其中一种。
标签编码是将标签转换为分类算法可以使用的数字格式的过程。标签可以是分类数据或任何基于文本的数据。
传统的标签编码为每个类别分配一个唯一的值。虽然这是一种简单的方法，但模型可能会不恰当地权衡生成的数值。
一个解决方案是独热编码数据。我们为每个类别构建一个新列，如果它是一个特定类别，我们将其值设为1，否则设为0。这消除了将不同权重纳入算法的可能性。
在这里，我们将得到一些图形表示作为输出，例如图表、视频或图像等，这些都是有意义和有价值的，涉及以下步骤：
在此步骤中，我们将数据解码为可理解的格式，例如图表、视频或图像，用户可以随时访问这些数据，这些数据之前已编码用于机器学习算法。
这是数据处理的最后一步，我们将数据或输出存储在某些设备中以备将来使用。
数据处理是将原始数据转换为有意义的格式。这包括不同的步骤，即数据收集（我们从各种来源收集数据）。然后我们预处理数据以删除缺失数据并清除数据中的错误。然后我们转换数据以用于算法。第四步包括解码和接收输出，最后一步是保存该输出。
