ML 项目中的数据处理

Data Munging

随着当今使用企业数据的垂直行业、用例、用户类型和系统种类繁多，修改的细节可以呈现出无数种形式。

1. 数据探索： Munging 通常从数据探索开始。无论分析师只是在初始数据分析 (IDA) 中寻找全新数据，还是数据科学家开始在探索性数据分析 (EDA) 中寻找现有记录中的新关联，搜索总是从某种程度的数据发现开始.
2. 数据转换： 一旦了解了原始数据的内容和结构，就必须将其转换为适合后处理的新格式。此步骤涉及纯粹的数据科学家，例如去嵌套分层 JSON 数据，对不同的表进行非规范化以从一个地方访问相关信息，或者将时间序列数据转换和聚合为所需的维度和范围。
3. 数据丰富： 或者，一旦数据准备好供使用，数据用户可以执行额外的扩充步骤。这包括寻找外部信息来源以扩大现有记录的范围或内容。例如，使用开源天气数据集将每日温度添加到冰淇淋店的销售数据中。
4. 数据验证： 最后一步，也许是最重要的一步是验证。此时，数据已准备好使用，但如果您想信任已处理的数据，则某些完整性或完整性检查至关重要。此步骤允许用户检测拼写错误、不正确的映射、转换步骤的问题，甚至是由崩溃或计算错误引起的罕见损坏。

当谈到用于数据收集的实际工具和软件时，数据工程师、分析师和科学家可以使用大量的选项。

最基本的 mung 操作可以在 Excel 或 Tableau 等通用工具中完成——从查找拼写错误到使用数据透视表或偶尔的信息可视化和简单的宏。但是对于普通的吃货和争吵者来说，更灵活、更强大的编程语言要有效得多。

Python 经常被誉为最灵活的流行编程语言，在数据收集方面也不例外。凭借最大的第三方库集合之一，尤其是丰富的数据处理和分析工具，如 Pandas、NumPy 和 SciPy，Python 简化了许多复杂的数据收集任务。尤其是 Pandas 是增长最快和支持最好的数据收集库之一，但仍然只是庞大的 Python 生态系统的一小部分。

由于更简单、更直观的格式以及对可读英语语言语法的关注，Python 也比许多其他语言更容易学习。此外，凭借 Python 的广泛适用性、丰富的库和在线支持，新的专业人士会发现该语言的用途远远超出数据处理用例，从 Web 开发到工作流自动化的任何地方。

云对数据处理的影响

云计算和云数据仓库总体上促进了企业数据在跨组织和跨市场的作用的大规模扩展。由于快速、灵活且精心管理的信息的重要性，数据处理在今天只是一个相关术语，所有这些都是现代云数据平台的主要优势。

数据湖和 NoSQL 技术等概念现在已经扩展了自助服务数据和分析的流行度和实用性。各地的个人用户都可以访问大量原始数据，并且越来越信任他们能够有效地转换和分析这些数据。这些专家必须知道如何自己清理、转换和验证所有这些信息。

无论是对数据仓库等现有系统进行现代化改造以提高可靠性和安全性，还是让数据科学家等用户能够端到端地处理企业信息，数据挖掘从未如此重要。

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