Hướng dẫn what is python data processing? - xử lý dữ liệu python là gì?

Chúng ta sống trong kỷ nguyên của dữ liệu lớn. Có một lượng lớn dữ liệu chảy xung quanh chúng ta liên tục. Có vẻ như luồng dữ liệu này sẽ tiếp tục tăng lên. Để không bị chết đuối trong luồng này, bạn nên biết cách xử lý dữ liệu đúng cách, phân tích nó và rút ra kết luận chính xác từ nó. Một trong những công cụ tốt nhất cho điều này là Python!

Nó trở nên rất dễ dàng để thu thập, lưu trữ và chuyển dữ liệu. Hơn nữa, ngày càng nhiều doanh nghiệp nhận ra giá trị của dữ liệu. Dữ liệu thô có thể được chuyển đổi thành giá trị kinh doanh bằng cách cải thiện các quy trình, dự báo tốt hơn, bảo trì dự đoán, dự đoán khu vực khách hàng, v.v.

Tuy nhiên, quá trình tạo giá trị từ dữ liệu thô có nhiều thách thức. Chúng tôi không thể thu thập dữ liệu và sử dụng nó AS-IS. Dữ liệu thường yêu cầu rất nhiều xử lý trước khi nó có thể được sử dụng như một tài sản có giá trị.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích lý do tại sao xử lý dữ liệu là một phần cơ bản của khoa học dữ liệu và cách Python giúp xử lý dữ liệu dễ dàng hơn.

Tại sao xử lý dữ liệu lại quan trọng?

Trước khi bắt đầu thảo luận về tầm quan trọng của việc xử lý dữ liệu, hãy để xác định ba thuật ngữ:

• Xử lý dữ liệu đề cập đến toàn bộ quá trình thu thập, chuyển đổi (nghĩa là làm sạch hoặc đặt dữ liệu vào trạng thái có thể sử dụng) và phân loại dữ liệu. refers to the entire process of collecting, transforming (i.e. cleaning, or putting the data into a usable state), and classifying data.
• Dữ liệu thô là dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, ở trạng thái ban đầu. Nó thường không ở định dạng thích hợp nhất để phân tích dữ liệu hoặc mô hình hóa. is the data collected from various sources, in its original state. It is usually not in the most proper format for data analysis or modeling.
• Dữ liệu sạch là dữ liệu thu được sau khi xử lý dữ liệu thô - tức là dữ liệu của nó mà Lừa đã sẵn sàng để được phân tích. Nó đã được chuyển đổi thành một định dạng có thể sử dụng; Dữ liệu không chính xác, không nhất quán hoặc thiếu có (càng nhiều càng tốt) đã được sửa chữa hoặc loại bỏ.is the data obtained after processing the raw data – i.e. it’s data that’s ready to be analyzed. It has been transformed into a usable format; incorrect, inconsistent, or missing data has (as much as possible) been corrected or removed.

Có một số lý do tại sao chúng ta cần áp dụng các hoạt động xử lý dữ liệu cho dữ liệu thô. Chẳng hạn, có thể có các giá trị bị thiếu trong bộ dữ liệu. Giả sử chúng ta có một bộ dữ liệu chứa thông tin cá nhân cho khách hàng ngân hàng và một trong những thuộc tính là tuổi của khách hàng. Nếu chúng tôi đang thực hiện một phân tích liên quan đến độ tuổi của khách hàng, thì không biết độ tuổi của một số khách hàng sẽ có tác động tiêu cực đến kết quả của chúng tôi. Vì vậy, dữ liệu này cần được xử lý để loại bỏ các giá trị bị thiếu.

Bộ dữ liệu sau đây chứa dữ liệu thô cần xử lý. Hãy để cố gắng xác định loại xử lý nào được yêu cầu.

• Cột customer_age có một giá trị bị thiếu được biểu thị bởi.
• Các ngày trong cột start_date có các định dạng khác nhau; Các định dạng cần được tiêu chuẩn hóa.
• Một số văn bản trong cột profession được viết hoa và một số thì không. Trong trường hợp này, máy tính cho rằng kế toán của người Viking và kế toán là khác nhau. Bất kỳ phân tích dữ liệu dựa trên cột này có thể không chính xác.
• Cột estimated_salary không ở định dạng số. Nó được lưu trữ dưới dạng văn bản, có nghĩa là 65.000 đô la không đại diện cho bất kỳ số lượng nào.
• Cột city bao gồm cả thông tin thành phố và tiểu bang. Tốt hơn là đại diện cho dữ liệu thành phố và trạng thái trong các cột riêng biệt.

Đây chỉ là một số vấn đề mà chúng tôi có khả năng gặp phải trong dữ liệu thô. Khi kích thước của dữ liệu và số lượng thuộc tính (nghĩa là các cột) tăng lên, lượng xử lý dữ liệu cần thiết thường cũng tăng.

Bạn có thể hỏi tại sao dữ liệu RAW không được lưu trữ ở định dạng có thể sử dụng để chúng tôi không phải xử lý xử lý dữ liệu. Sẽ rất tốt nếu có thể sử dụng dữ liệu thô. Tuy nhiên, nó thường không phải là trường hợp với bộ dữ liệu thực tế. Những lý do chính cho điều này là:

• Lỗi người dùng / Đầu vào không chính xác: Bất cứ ai nhập các giá trị có thể đã phạm sai lầm.Whoever entered the values might have made a mistake.
• Thiếu đầu vào: Trong một số trường hợp, khách hàng không cung cấp thông tin.: In some cases, customers do not provide the information.
• Các vấn đề liên quan đến phần mềm: Các vấn đề trong việc xử lý trích xuất, chuyển đổi, tải và chuyển dữ liệu thô có thể tạo ra dữ liệu bẩn. Problems in the processing of extracting, transforming, loading, and transferring of raw data can create “dirty” data.

Dù nguyên nhân của vấn đề là gì, chúng ta cần làm sạch dữ liệu trước khi sử dụng nó.

Quay trở lại với bộ dữ liệu khách hàng thô của chúng tôi, những điều sau đây là phiên bản đã được làm sạch trên mạng của bộ dữ liệu RAW:

Điều quan trọng cần lưu ý là cách chúng ta chọn xử lý các giá trị bị thiếu tùy thuộc vào nhiệm vụ và tình huống. Nếu tuổi có tầm quan trọng sống còn đối với phân tích của chúng tôi, việc thả các hàng không có giá trị tuổi là một lựa chọn khả thi. Trong một số trường hợp, thay vào đó chúng tôi có thể chọn thay thế các giá trị tuổi bị thiếu bằng giá trị trung bình.

Ai nên học xử lý dữ liệu?

Xử lý dữ liệu là một kỹ năng có giá trị cao đối với các kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu. Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu, sớm hay muộn, bạn sẽ gặp một số dữ liệu cần được xử lý và làm sạch.

Trong một thế giới lý tưởng, các nhà khoa học dữ liệu làm việc trên dữ liệu sạch và xử lý. Công việc của họ là khám phá dữ liệu và đưa ra các mô hình chính xác. Tuy nhiên, dữ liệu có thể sử dụng không phải lúc nào cũng được phục vụ trên đĩa bạc cho các nhà khoa học dữ liệu. Họ có thể phải xử lý và làm sạch dữ liệu thô trước khi thực hiện bất kỳ công việc phân tích và mô hình hóa.

Đây là lý do tại sao xử lý dữ liệu được chỉ định là một kỹ năng dự kiến ​​trong hầu hết các cơ hội việc làm. Cho dù bạn là kỹ sư dữ liệu hay nhà khoa học dữ liệu, xử lý dữ liệu là đáng để học.

Tôi nghĩ rằng tất cả chúng ta đều đồng ý rằng xử lý dữ liệu là một hoạt động bắt buộc trong hệ sinh thái khoa học dữ liệu. Trên thực tế, một khoảng thời gian đáng kể trong một quy trình công việc điển hình được dành cho việc xử lý dữ liệu.

Python có các thư viện rất mạnh mẽ giúp dễ dàng xử lý dữ liệu. Chẳng hạn, thư viện tôi đã sử dụng để xử lý bộ dữ liệu khách hàng thô ở trên là Pandas, một trong những thư viện phân tích dữ liệu và thao tác dữ liệu phổ biến nhất của Python.

Vì nó là một thư viện Python, Pandas có cú pháp trực quan cao và rất dễ học. Chẳng hạn, mã mà tôi đã sử dụng để chuẩn hóa cột nghề nghiệp là:

customer["profession"] = customer["profession"].str.lower()

Điều này chỉ đơn giản là chuyển đổi tất cả các dữ liệu văn bản trong cột nghề nghiệp thành chữ thường, bất kể nó được lưu trữ ban đầu như thế nào. Các hoạt động khác tôi đã làm cũng khá đơn giản.

Một phần quan trọng khác của xử lý dữ liệu là xử lý các định dạng tệp khác nhau. Dữ liệu thô có thể được lưu trữ ở các định dạng khác nhau như Excel, CSV hoặc JSON. Chúng ta cần có khả năng đọc dữ liệu được lưu trữ trong các tệp này và cũng ghi dữ liệu theo các định dạng này.

Định dạng tệp được chọn phụ thuộc vào ứng dụng. Ngay cả khi dữ liệu giống nhau, cách đọc nó và lưu nó thay đổi theo định dạng tệp. Chúng ta nên quen thuộc với các định dạng tệp thường được sử dụng.

Python có một số thư viện khác để làm sạch dữ liệu. Kiểm tra các mô -đun làm sạch dữ liệu Python hữu ích nhất và 15 thư viện hàng đầu của chúng tôi để khoa học dữ liệu để biết thêm thông tin.

Tìm hiểu thêm về xử lý dữ liệu với Python

Xem xét rằng các bộ dữ liệu thực tế hầu như luôn luôn có định dạng cần được xử lý và làm sạch, xử lý dữ liệu là một kỹ năng bắt buộc trong khoa học dữ liệu. Cách tốt nhất để có được kỹ năng này là một khóa học Python tương tác trực tuyến, chẳng hạn như xử lý dữ liệu của chúng tôi với theo dõi Python. Nó bao gồm mọi thứ, từ làm việc với các chuỗi đến quản lý các loại tệp và thư mục khác nhau bằng Python. Ca khúc tương tác này sẽ không chỉ cung cấp cho bạn kiến ​​thức cần thiết, mà còn là cơ hội để kiểm tra nó trong thực tế.

Ca khúc này dành cho những người hiểu những điều cơ bản của Python. Nếu bạn là người mới bắt đầu tuyệt đối, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với bản nhạc cơ bản Python. Nó sẽ giúp bạn tham gia vào lập trình và tìm hiểu Python nền tảng.

Bạn có hào hứng khi học cách sử dụng Python để xử lý dữ liệu hiệu quả hơn không? Hãy thử xử lý dữ liệu của chúng tôi với theo dõi Python. Xử lý dữ liệu chính và bạn sẽ nhận được nhiều hơn từ các phân tích của mình!

Xử lý dữ liệu trong Python là gì?

Tại sao xử lý dữ liệu lại quan trọng trong Python?

Những gì được định nghĩa là xử lý dữ liệu?

3 loại dữ liệu xử lý là gì?