將數據轉化為見解并不是神奇的事情。您必須首先了解您的數據，并使用它來創建驅動操作的報告。如果您的競爭對手使用機器學習和人工智能來自動推動行動，而您卻沒有，那您??將處于不利地位。

為ML和AI準備好數據涉及將結構化和半結構化數據集組合在一起，以便將數據清理和標準化為可用于機器學習或與BI和數據可視化工具集成的格式。正確準備數據后，您將受益于可以快速，輕松地處理的見解，從而縮短了實現價值的時間。

數據轉換和標準化可幫助您構建功能強大的模型，報告和即席分析，它們共享唯一的事實來源。實際上，數據準備不僅可以幫助您建立AI模型，還可以在ETL流程中使用AI為數據倉庫本身準備數據。例如，您可以使用AI從客戶評論中提取有價值的情感數據，而不必全部閱讀它們。無論哪種方式，在數據之旅開始時，公司的問題都不在于分析或模型擬合，而在于數據提取和轉換。

根據客戶的經驗，在將數據準備好用于機器學習模型之前，需要進行常見的數據轉換。

刪除未使用的和重復的列：挑選您特別需要的數據將提高模型訓練和整理分析的速度。

更改數據類型：使用正確的數據類型會減少內存資源。這也可能是一項要求-例如，使數值數據成為整數以便執行計算或使模型能夠識別最適合該數據的算法。

處理丟失的數據：在某些時候，您會遇到不完整的數據。解決問題的策略可能因數據集而異。例如，如果缺失值不會使其關聯數據變得無用，則您可能需要考慮插補-基于假設用簡單占位符或其他值替換缺失值的過程。否則，如果您的數據集足夠大，則很可能可以刪除數據而不會造成統計能力的重大損失。請謹慎操作。一方面，您可能會無意間在模型中造成偏差；另一方面，不處理丟失的數據可能會使結果失真。

刪除字符串格式和非字母數字字符：您將要刪除字符，例如換行符，回車符和值的開頭和結尾處的空格，貨幣符號以及其他字符。您可能還需要考慮將詞干作為此過程的一部分。盡管刪除格式和其他字符會使句子對人類的可讀性降低，但是這種方法有助于算法更好地消化數據。

將分類數據轉換為數值：盡管并非總是必要，但許多機器學習模型要求分類數據采用數字格式。這意味著將諸如yes和no之類的值轉換為1和0。但是，請注意不要意外地將訂單創建為無序類別。

轉換時間戳記：您可能會遇到各種格式的時間戳記。最好定義一個特定的日期/時間格式，并始終將所有時間戳轉換為該格式。將時間戳（使用數據倉庫日期維）“分解”成其組成部分通常很有用-自1960年以來，單獨的年，月，星期幾和小時字段都具有比毫秒更高的預測能力。

此列表并不詳盡，僅作為入門指南提供。您可能還需要考慮其他因素，例如如何處理異常值。您可能要根據使用的訓練模型將它們從數據集中刪除。保留異常值可能會使您的訓練結果偏斜，或者您可能需要包括異常數據以用于異常檢測算法。

為了從數據分析和可視化工具中獲得最大收益，請通過將所有相關數據以干凈且標準化的格式組合在一起以確保數據高質量并值得信賴，使您的數據準備就緒并可供分析使用。將其作為云ETL工具中的一系列操作進行準備意味著，當您需要更新更多數據（可能來自許多不同的外部來源）時，只需再次按“運行”即可刷新所有數據。

總結

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