Data Preprocessing

Was ist Data Preprocessing?

Die Vorverarbeitung von Daten ist ein essenzieller Schritt in der Datenanalyse und spielt eine bedeutende Rolle beim Maschinellen Lernen. Durch die Bereinigung und Transformation von Rohdaten werden sie für Algorithmen verständlich und nutzbar gemacht.

Dieser Prozess beinhaltet typischerweise Schritte wie das Bereinigen von Daten, das Handhaben von fehlenden Werten, die Normalisierung und Standardisierung von Datensätzen sowie das Codieren von kategorialen Daten. Die Qualität der Daten Vorverarbeitung hat einen maßgeblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit nachfolgender Analyseverfahren.

Ein häufiges Problem, das im Zuge des Data Preprocessing auftritt, ist der Umgang mit fehlenden Informationen. Es gibt verschiedene Ansätze, um dieses Problem zu adressieren, wie zum Beispiel das Auffüllen fehlender Werte mit dem Mittelwert, Median oder dem häufigsten Wert (Modus) einer Spalte.

Alternativ können Einträge mit fehlenden Daten komplett entfernt werden, falls diese nicht essentiell für die Analyse sind.

Transformation: Die Umwandlung von Daten, um sie einer normalen Verteilung anzupassen oder die Skalierung von Merkmalen, um einheitliche Wertebereiche zu schaffen.

Codierung von kategorialen Daten

Beim maschinellen Lernen müssen kategoriale Daten, die in textueller Form vorliegen, in eine maschinenlesbare Form überführt werden. Dies geschieht durch Prozesse wie die One-Hot-Codierung oder die Label-Codierung.

One-Hot-Codierung bedeutet, dass für jede Kategorie einer Eigenschaft eine neue Spalte erstellt und mit 0 oder 1 kodiert wird. Die Label-Codierung hingegen ordnet jeder Kategorie einen eindeutigen numerischen Wert zu. Beide Methoden haben ihre Berechtigung, allerdings beeinflusst die Wahl der Methode das Ergebnis und Verhalten nachfolgender Algorithmen.

Mit der richtigen Anwendung dieser Techniken deutlich verbessern sich die Vorhersagegenauigkeit und die Effizienz künstlicher Intelligenz Modelle.

One-Hot-Codierung: Ein Verfahren bei dem kategoriale Variable durch binäre Spalten repräsentiert werden, wobei jede Kategorie durch eine eigene Spalte und durch die Werte 0 oder 1 symbolisiert wird.

Data Preprocessing: Normalisierung und Standardisierung

Normalisierung und Standardisierung sind Prozesse des Data Preprocessing, die darauf abzielen, die Maßstäbe der Merkmale so anzupassen, dass sie auf einer gemeinsamen Skala liegen. Dies ist insbesondere wichtig, da viele maschinelle Lernalgorithmen empfindlich auf unterschiedliche Wertebereiche der Inputmerkmale reagieren. Normalisierung bringt die Werte in einen Bereich zwischen 0 und 1, während Standardisierung die Daten so adjustiert, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben.

Diese Schritte sind vor allem wichtig, um Verzerrungen aufgrund verschiedener Maßstäbe zu vermeiden und um die Konvergenzgeschwindigkeit von Optimierungsalgorithmen zu erhöhen. Es gibt verschiedene Formeln und Techniken für diese Prozesse, und die Entscheidung, welche angewandt wird, kann fallabhängig sein.

Normalisierung: Eine Technik zur Änderung der Werte numerischer Spalten im Datensatz auf einen gemeinsamen Maßstab, meist zwischen 0 und 1, ohne dass die Unterschiede in den Wertebereichen der Variablen verzerrt werden.

Bereinigung von Daten

Die Reinigung von Daten bezieht sich auf die Identifizierung und Korrektur (oder Entfernung) von Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten, um die Datenqualität zu erhöhen. Dabei kann es um einfache Korrekturen, wie die Beseitigung von Tippfehlern, oder um komplexere Aufgaben, wie das Erkennen und Behandeln von Ausreißern, gehen. Die Bereinigung ist wichtig, weil fehlerhafte Daten zu fehlerhaften Ergebnissen in der Datenanalyse führen können.

In diesem Zusammenhang spielen auch Duplikate eine Rolle, die entfernt werden müssen, um die Genauigkeit der Analyse zu gewährleisten. Des Weiteren kann eine Anreicherung der Daten erfolgen, bei der externe Informationsquellen genutzt werden, um fehlende Datenpunkte zu ergänzen.

Anreicherung: Ein Verfahren, bei dem zusätzliche Daten aus externen Quellen hinzugefügt werden, um fehlende Informationen zu ergänzen oder einen Datensatz zu erweitern und zu verbessern.

FAQ - Fragen und Antworten

1. Was versteht man unter Data Preprocessing und warum ist es wichtig? 

Data Preprocessing bezeichnet die Vorverarbeitung von Daten, um diese für weitere Analysen vorzubereiten. Es ist wichtig, da es die Qualität und Effektivität der Datenanalyse verbessert, indem es zum Beispiel fehlende Werte ergänzt oder irrelevante Daten entfernt.

2. Welche Schritte sind typischerweise Teil des Data Preprocessings?

Zu den typischen Schritten des Data Preprocessings gehören das Bereinigen von Daten, das Handhaben von fehlenden Daten, die Datentransformation, das Feature Encoding und die Datennormierung oder -standardisierung.

3. Können beim Data Preprocessing auch wichtige Daten verloren gehen?

Es besteht die Gefahr, dass beim Bereinigen der Daten wichtige Informationen verloren gehen können. Deshalb sollte man sorgfältig vorgehen und die Methoden des Data Preprocessings genau auf den jeweiligen Anwendungsfall abstimmen.