Оволодійте мистецтвом перетворення сирих даних на корисні інсайти за допомогою Python, pandas та сучасних інструментів для роботи з даними. Почніть з основ і поступово підвищуйте рівень, щоб впевнено справлятися з реальними викликами обробки даних.

[

Правда про технічне лідерство: що справді потрібно для досягнення успіху

Чому бути технічним лідом не означає бути найкращим розробником — і як досягати успіху, якщо ви розглядаєте цю роль. Розкриваємо…

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/truth-tech-leadership-what-really-takes-succeed-nayeem-islam-yoo3c/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Розуміння основ очищення даних

Що таке очищення та попередня обробка даних?
Уявіть, що вам дали коробку з заплутаними проводами і попросили налаштувати домашній кінотеатр. Дратує, чи не так? Ось як виглядає робота з неструктурованими даними для аналітиків і data scientist-ів. Очищення та попередня обробка даних — це ті кроки, коли ми розплутуємо та організовуємо сирі дані, щоб вони стали придатними для подальшого використання.

Очищення та попередня обробка даних

Простими словами:

• Очищення даних гарантує, що набір даних не містить помилок, відсутніх значень чи суперечностей.
• Попередня обробка перетворює очищені дані в формат, готовий для аналізу чи моделювання.

Чому це важливо? Згідно з дослідженням, фахівці з даних витрачають 80% свого часу на очищення даних і лише 20% — на їхній аналіз. Чисті дані — це основа кожного значущого висновку та точного прогнозу.

[

NoManNayeem - Огляд

Full Stack Engineer (Python/GO/Node) | Технічний керівник проектів | Технічний евангеліст | Захоплений наукою про дані | Тренер…

github.com

](https://github.com/NoManNayeem/?source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Інструменти для роботи: налаштування середовища
Перш ніж розпочати очищення, налаштуємо ваші інструменти. Для цього посібника ми використаємо:

• Python: Потужна, легка для початківців мова програмування.
• pandas: Бібліотека Python для маніпуляцій з даними.
• Jupyter Notebook: Інтерактивна платформа для написання та тестування коду.

Ось як почати:

# Встановіть Python та pip (якщо ще не встановлено)  
# Встановіть pandas та Jupyter Notebook  
pip install pandas jupyterlab  

# Запустіть Jupyter Notebook  
jupyter notebook

Після встановлення створіть новий ноутбук Jupyter та імпортуйте pandas:

import pandas as pd  
# Готові до очищення даних!

Уявіть, що ви відкриваєте холодильник після напруженого тижня — там змішані свіжі овочі та прострочені продукти. Ваше перше завдання — прибрати зіпсовані (очищення даних), а потім підготувати інгредієнти для рецепту (попередня обробка).

[

Від коду до клієнтів: секрети безшовної розробки програмного забезпечення

Як автоматизація, оптимізовані робочі процеси та співпраця формують ефективні програмні системи. Створення основ для…

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/from-code-customers-secrets-seamless-software-nayeem-islam-1oylc/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Практичний підхід до основ очищення даних

Перевірка даних
Почнемо з найцікавішої частини — розглянемо ваші дані. Уявіть, що ви детектив, а ваш набір даних — це місце злочину. Щоб розв'язати загадку, потрібно спочатку зрозуміти, що перед вами.
Чи відсутня якась інформація? Чи є дублікати рядків? Чи є підозрілі значення?

Процес очищення даних

Щоб почати, завантажте набір даних за допомогою pandas:

import pandas as pd  

# Завантажте зразок даних  
data = pd.read_csv("sample_data.csv")  

# Перегляньте перші кілька рядків  
print(data.head())

Ви також можете перевірити деталі стовпців та типи даних за допомогою:

# Отримайте загальний огляд набору даних  
print(data.info())

Це дає вам загальний огляд — подумайте про це як про швидкий “профіль” ваших даних. Наприкінці використовуйте .describe() для генерації базових статистичних даних для числових стовпців:

# Статистичні дані  
print(data.describe())

Перевірка даних — це як читати список інгредієнтів перед приготуванням страви. Вам потрібно знати, що свіже, що відсутнє і що не підходить.

Обробка відсутніх даних
Тепер давайте розглянемо одну з найбільш поширених проблем у наборах даних — відсутні значення. Уявіть, що ви намагаєтеся спекти торт без борошна або яєць. Відсутні дані — це як ті відсутні інгредієнти, і вам потрібно вирішити, як з ними впоратися.

Почніть з ідентифікації, де є пропуски:

# Перевірте на відсутні значення  
print(data.isnull().sum())

Як обробляти відсутні дані:

1. Викиньте їх як непотрібні: Видалити рядки або стовпці з занадто великою кількістю відсутніх значень:

# Видалити рядки з відсутніми значеннями  
data_cleaned = data.dropna()

Використовуйте цей метод обережно — це як викидати половину вмісту вашого холодильника через те, що кілька продуктів зіпсувалися.

1. Заповніть їх: Замініть відсутні значення на осмислені значення за замовчуванням (середнє, медіана або інші значення):

# Заповнити відсутні значення середнім значенням стовпця  
data['column_name'] = data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean())

Прогнозування: Для більш складних випадків ви можете використовувати машинне навчання для прогнозування відсутніх значень (ми розглянемо це в наступному розділі).

Видалення дублікатів
Дублікати рядків у вашому наборі даних — це як побачити подвійне зображення після довгого дня — заплутано і непотрібно. На щастя, очистити їх дуже просто:

# Перевірити на дублікати  
print(data.duplicated().sum())  

# Видалити дублікати  
data_cleaned = data.drop_duplicates()

Уявіть, що ви складаєте список гостей на вечірку, але деякі гості записали свої імена двічі. Ви не хочете перепідготувати їжу чи сплутати кількість гостей!

[

Від ідеї до впливу: як перетворити вашу бізнес-концепцію в масштабований технічний продукт

Створення розумних, масштабованих і орієнтованих на клієнтів технічних рішень. Оманливе уявлення: чому універсальне рішення може нашкодити вашому бізнесу…

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/from-idea-impact-turning-your-business-concept-scalable-nayeem-islam-la4wc/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Готові до проміжних технік?

Як обробляти викиди (Outliers)
Викиди у наборі даних — це як знайти апельсин серед яблук — вони несподівані і можуть порушити ваш аналіз. Хоча деякі викиди є реальними, інші можуть бути помилками або аномаліями, які потребують обробки.

Давайте почнемо з візуалізації викидів за допомогою boxplot:

import matplotlib.pyplot as plt  

# Створіть boxplot для виявлення викидів  
plt.boxplot(data['column_name'])  
plt.title("Boxplot значень стовпця")  
plt.show()

Boxplot, який показує викиди

Як обробляти викиди:

1. Обрізати/Лімітувати значення: Обмежити значення заданим діапазоном:

# Обмежити значення на вказаний перцентиль  
lower_limit = data['column_name'].quantile(0.05)  
upper_limit = data['column_name'].quantile(0.95)  
data['column_name'] = data['column_name'].clip(lower=lower_limit, upper=upper_limit)

1. Трансформувати дані: Застосувати математичні трансформації для нормалізації значень:

import numpy as np  
# Логарифмічна трансформація  
data['column_name'] = np.log(data['column_name'] + 1)

3.
Видалення викидів (Outliers): Для екстремальних випадків видаляйте викиди:

# Видалити рядки зі значеннями поза бажаним діапазоном  
data = data[(data['column_name'] >= lower_limit) & (data['column_name'] <= upper_limit)]

Уявіть, що ви відстежуєте щоденні витрати. Якщо ви випадково записали “$10,000” замість “$100,” це порушує ваш місячний бюджет. Викиди в даних роблять те саме!

Трансформація даних: Масштабування та нормалізація
Уявіть, що ви порівнюєте висоти будівель у метрах і їхні ціни в мільйонах. Шкали настільки різні, що одна з них може домінувати в аналізі. Масштабування (Scaling) і нормалізація (Normalization) вирішують цю проблему, приводячи всі значення до порівнянної шкали.

Масштабування за допомогою Min-Max Scaler

Ця техніка перераховує значення в межах від 0 до 1:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler  

scaler = MinMaxScaler()  
data['scaled_column'] = scaler.fit_transform(data[['column_name']])

Масштабування Min-Max

[

Перехід від ідеї до впливу: як Бангладеш може побудувати самодостатні компетенції в галузі генеративного ШІ

У той час як генеративний ШІ змінює індустрії по всьому світу, Бангладеш відстає через інфраструктуру, таланти та інвестиції…

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/bridging-ai-divide-how-bangladesh-can-build-generative-nayeem-islam-b8okc/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Стандартизація за допомогою Standard Scaler

Ця техніка трансформує дані так, щоб їхнє середнє значення дорівнювало 0, а стандартне відхилення — 1:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler  

scaler = StandardScaler()  
data['standardized_column'] = scaler.fit_transform(data[['column_name']])

Масштабування — це як стандартизація розміру друкованих карт — незалежно від того, чи це карта міста чи карти світу, масштабування полегшує порівняння відстаней.

Кодування категоріальних змінних
Припустимо, ваш набір даних має стовпець під назвою Category з такими значеннями, як Яблука, Банани, і Апельсини. Комп'ютери не розуміють слів, їм потрібні числа. Кодування перетворює ці текстові значення в формат, зручний для машин.

One-Hot Encoding

Створіть бінарні стовпці для кожної категорії:

# One-hot кодування за допомогою pandas  
encoded_data = pd.get_dummies(data, columns=['Category'])

Label Encoding

Присвоїти числові мітки категоріям:

Label Encoding

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder  

encoder = LabelEncoder()  
data['Category_encoded'] = encoder.fit_transform(data['Category'])

Подумайте про кодування як про переклад мов. Якщо ви відвідуєте іноземну країну, ви, ймовірно, перекладете фрази в числа або символи для легшого розуміння.

Подолання складних викликів

Інженерія ознак і вибір ознак
Давайте піднімемо нашу гру з інженерією ознак (Feature Engineering) — процесом створення нових значущих даних з існуючих.
Інженерія ознак (Feature Engineering): Це як створення секретних інгредієнтів, які роблять вашу страву неповторною.

Інженерія ознак (Feature Engineering)

Створення нових ознак

Наприклад, якщо ви працюєте з набором даних про транзакції клієнтів, можна створити:

• Частота покупок: Кількість покупок на одного клієнта.
• Середнє значення покупки: Загальна витрата поділена на кількість покупок.
• Дні з моменту останньої покупки: Метричний показник, що вказує на новизну покупок.

Ось як створити нові ознаки за допомогою Python:

# Створення нових ознак  
data['purchase_frequency'] = data['total_purchases'] / data['total_days']  
data['average_purchase_value'] = data['total_spent'] / data['total_purchases']

Вибір ознак (Feature Selection) — це як прибирання в шафі: залишаєте лише одяг, який добре сидить і приносить радість, а все інше викидаєте.

[

Нова глава для React Native: Швидкість, чуйність, надійність та багато іншого з останніми новинами…

Дізнайтеся, як інноваційна архітектура React Native переосмислює мобільну розробку на реальних прикладах…

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/bridging-ai-divide-how-bangladesh-can-build-generative-nayeem-islam-b8okc/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Обробка дисбалансованих даних
Працювати з дисбалансованими наборами даних — це як намагатися збалансувати гойдалку, коли одна її частина завантажена цеглою, а інша — пір'ям. Наприклад, у наборі даних для виявлення шахрайства лише 1% транзакцій може бути шахрайськими, що ускладнює ефективне навчання моделі.

Техніки обробки дисбалансу

1. Перегрупування меншості: Генерація синтетичних даних за допомогою SMOTE:

from imblearn.over_sampling import SMOTE  

smote = SMOTE()  
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

Балансування даних

1. Зменшення більшості: Випадкове зменшення розміру більшості класу:

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler  

under_sampler = RandomUnderSampler()  
X_resampled, y_resampled = under_sampler.fit_resample(X, y)

1. Ваги класів: Налаштування важливості кожного класу:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression  

model = LogisticRegression(class_weight='balanced')  
model.fit(X_train, y_train)

Обробка дисбалансу — це як розподіл ресурсів у груповому проекті: якщо одна людина робить всю роботу, результат не буде справедливим або ефективним.

Робота з текстовими даними
Коли ваші дані включають текст, такі етапи обробки, як токенізація (Tokenization) і векторизація (Vectorization), є важливими для перетворення слів у числа, які модель може зрозуміти.

Основні етапи обробки тексту

Обробка тексту

1. Токенізація (Tokenization): Розбиття тексту на менші одиниці (наприклад, слова або речення).
2. Видалення стоп-слів (Stop Words): Видалення загальних, менш значущих слів, таких як “is” та “the”.
3. Стемінг/Лематизація (Stemming/Lemmatization): Зведення слів до їхніх основних форм (наприклад, “running” → “run”).
   4.
   Векторизація (Vectorization): Перетворюємо текст у числовий формат за допомогою TF-IDF або вбудовувань слів (word embeddings):

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer  

vectorizer = TfidfVectorizer()  
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(text_data)

Подумайте про попередню обробку тексту, як про приготування рецепту — очищення, нарізання і вимірювання інгредієнтів, щоб вони були готові до приготування.

[

Генеративний ШІ та сила, яка стоїть за ним: Розкриття механізмів уваги

Дізнайтеся про таємну силу, яка керує мовною майстерністю та розумінням ШІ. Як машини визначають, на що звертати увагу…

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/generative-ai-power-behind-unraveling-attention-mechanisms-islam-qa5yc/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Що про реальний проект?

Створення повного пайплайна очищення даних (Data Cleaning Pipeline)
Давайте об'єднаємо всі кроки і створимо повний пайплайн очищення даних для неструктурованого набору даних. Уявіть, що це найкраще прибирання весною — робимо ваші дані чистими і готовими до використання.

Пайплайн очищення даних (Data Cleaning Pipeline)

Проблема: Нерелевантні дані в рітейлі

Уявіть, що ви працюєте в рітейл-компанії, яка збирає дані про транзакції клієнтів, щоб покращити їх маркетингові стратегії. Однак зібрані дані неструктуровані. Вони мають пропущені значення, дублікати, непослідовні формати і викиди, що ускладнює точне формулювання висновків.

Наприклад:

• Деякі рядки не містять значень покупок клієнтів.
• Є дублікати записів, коли клієнтів випадково зареєстровано двічі.
• Викиди, як от випадкові покупки на $10,000, спотворюють середні продажі.
• Числові стовпці, такі як purchase_value, не масштабовані, а категорії, як region, мають непослідовні мітки.

Якщо це вам знайомо, не хвилюйтеся! Ми розглянемо це крок за кроком.

Розподіли вартості покупок (Purchase value Distributions)

Генерація набору даних

Щоб змоделювати цю ситуацію, давайте створимо синтетичний набір даних з усіма цими проблемами.
Наступний код на Python створює неструктурований набір даних, який імітує проблеми, з якими ми можемо зіткнутися в реальному житті

import pandas as pd  
import numpy as np  

# Насіння для відтворюваності  
np.random.seed(42)  

# Створення синтетичного набору даних  
data = {  
 'customer_id': [f'CUST{i}' for i in range(1, 101)],  
 'purchase_value': np.append(np.random.uniform(20, 500, 95), [10000, None, None, None]),  
 'region': ['North', 'South', 'East', 'West'] * 25 + ['north', 'EAST', None],  
 'purchase_date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=100, freq='D').tolist() + [None] * 3  
}  

# Додавання дублікатів  
data['customer_id'] = np.append(data['customer_id'], ['CUST5', 'CUST10'])  
data['purchase_value'] = np.append(data['purchase_value'], [45.0, 30.0])  
data['region'] = np.append(data['region'], ['North', 'West'])  
data['purchase_date'] = np.append(data['purchase_date'], ['2023-01-05', '2023-01-10'])  

# Створення DataFrame  
messy_data = pd.DataFrame(data)  

# Збереження у CSV для демонстрації  
messy_data.to_csv("messy_retail_data.csv", index=False)  

print("Синтетичний набір даних створено:")  
print(messy_data.head(10))

[

Майстерність розподіленого кешу: План для масштабованості, продуктивності та доступності

Детальний аналіз проектування високопродуктивного розподіленого кешу, від локального зберігання до повністю масштабованої архітектури…

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/mastering-distributed-cache-blueprint-scalability-nayeem-islam-qc5sc/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Очищення та попередня обробка даних

Тепер, коли ми маємо неструктурований набір даних, давайте очищати його крок за кроком.

Очищений набір даних

Крок 1: Завантаження даних

# Завантажуємо неструктуровані дані  
df = pd.read_csv("messy_retail_data.csv")  
print("Оригінальні дані:")  
print(df.head())

Крок 2: Обробка пропущених значень Заміняємо пропущені значення в purchase_value на медіану, а пропущені значення в region та purchase_date заповнюємо значеннями-заповнювачами.

# Заповнюємо пропущені значення вартості покупок медіаною  
df['purchase_value'] = df['purchase_value'].fillna(df['purchase_value'].median())  

# Заповнюємо пропущені значення регіону та дати покупки  
df['region'] = df['region'].fillna('Unknown')  
df['purchase_date'] = df['purchase_date'].fillna('2023-01-01')  

print("Після обробки пропущених значень:")  
print(df.head())

Крок 3: Видалення дублікатів

# Видаляємо дублікати рядків  
df = df.drop_duplicates()  

print("Після видалення дублікатів:")  
print(df.head())

Крок 4: Стандартизація текстових даних Регіони позначені не послідовно.
Давайте стандартизуємо їх до нижнього регістру:

# Стандартизуємо стовпець регіону  
df['region'] = df['region'].str.lower()  

print("Після стандартизації текстових даних:")  
print(df['region'].unique())

Крок 5: Обробка викидів Обмежимо purchase_value до 95-го процентилю, щоб уникнути впливу екстремальних викидів.

# Обмежуємо викиди  
upper_limit = df['purchase_value'].quantile(0.95)  
df['purchase_value'] = df['purchase_value'].clip(upper=upper_limit)  

print("Після обробки викидів:")  
print(df['purchase_value'].describe())

Крок 6: Масштабування числових ознак Масштабування гарантує, що числові ознаки, такі як purchase_value, будуть знаходитися на порівнянному масштабі:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler  

scaler = MinMaxScaler()  
df['purchase_value_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['purchase_value']])  

print("Після масштабування:")  
print(df[['purchase_value', 'purchase_value_scaled']].head())

Крок 7: Збереження очищених даних

# Зберігаємо очищений набір даних  
df.to_csv("cleaned_retail_data.csv", index=False)  
print("Очищений набір даних збережено в 'cleaned_retail_data.csv'")

Очищені значення покупок

Впливи:

Після очищення та попередньої обробки даних:

• Компанія визначає основні регіони, що сприяють продажам, зосереджуючи маркетингові зусилля на цих територіях.
• Викиди більше не спотворюють фінансові звіти, надаючи точні фінансові оцінки.
• Послідовні та повні дані покращують сегментацію клієнтів, що дозволяє розробляти персоналізовані маркетингові стратегії.

Автоматизація за допомогою функцій
Після того як ви очистили набір даних, наступним кроком є автоматизація повторюваних завдань. Давайте перетворимо вищезгадані кроки в багаторазові функції:

def clean_data(file_path):  
 data = pd.read_csv(file_path)  

 # Обробка пропущених значень  
 data['purchase_value'] = data['purchase_value'].fillna(data['purchase_value'].median())  

 # Видалення дублікатів  
 data = data.drop_duplicates()  

 # Масштабування числових ознак  
 scaler = MinMaxScaler()  
 data['scaled_purchase_value'] = scaler.fit_transform(data[['purchase_value']])  

 return data  

# Приклад використання  
cleaned_data = clean_data("messy_dataset.csv")  
cleaned_data.to_csv("cleaned_dataset.csv", index=False)

[

Як уникнути невдач у програмних проектах!

Уникайте пасток, які призводять до невдач проектів, за допомогою цих практичних і легких методів. Дізнайтеся, як доставляти…

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/how-stop-software-projects-from-failing-nayeem-islam-ckrcc/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Перетворення брудних даних у бізнес-інсайти

Очищення даних — це не просто технічне завдання — це основа для створення впливових історій. Уявіть, що ви намагаєтесь зрозуміти роман, де половина сторінок порвана, персонажі дублюються, а сюжет сповнений непослідовностей. Ось що відчуваєш при роботі з неструктурованими даними. Очищення та попередня обробка даних перетворює їх на чітку, зрозумілу історію — ту, яку бізнес може використовувати для прийняття обґрунтованих рішень.

Це Дані та Ви, а не Дані проти Вас

Роль візуалізації в оповіданні даних

Очищення даних саме по собі недостатньо для отримання інсайтів. Важливо, як ви подаєте ці дані. Креативні та легкі для розуміння візуалізації перетворюють числа на мову, яку розуміє кожен. Наприклад:

• Гістограми: Показують ефективність продажів по регіонах, щоб виділити основних учасників.
• Теплові карти: Виявляють гарячі точки активності клієнтів у географічних даних.
• Ящик з вусами (Boxplots): Розкривають моделі витрат та виявляють викиди в даних про покупки клієнтів.

Ось швидкий приклад:
До очищення ваш набір даних показує, що регіон Північ має підозріло високі продажі, що спотворюється через дублікати.
Після очищення з'являється справжня картина: регіон Захід є найбільшим внеском, і маркетингові кампанії мають зосередитись саме на ньому.

[

Jenkins Made Simple: Ваш покроковий посібник з автоматизації CI/CD пайплайнів

Від встановлення до деплоя, опануйте мистецтво CI/CD з Jenkins. Що таке CI/CD і чому це важливо для вас...

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/jenkins-made-simple-your-step-by-step-guide-automating-nayeem-islam-qdxwc/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Описове оповідання перетворює дані на життя

Числа без контексту — це просто числа. Поєднуйте візуалізації з описовим оповіданням, щоб з'єднатися зі своєю аудиторією. Наприклад:

До очищення:
"Наші продажі зростають, але аномалії свідчать про помилки в звітуванні. Регіони мають непослідовні позначення, а викиди роблять прогнози ненадійними."

Після очищення:
"Після виправлення дублікатів і коригування непослідовностей у позначеннях регіонів ми визначили, що регіон Захід є нашим найкращим регіоном. Кампанії, спрямовані на цей регіон, збільшили конверсії на 20% за останній квартал."

Як перетворити очищені дані на інсайти

1. Визначте свою мету: Яке питання ви намагаєтесь відповісти? Наприклад, "Який регіон забезпечує найбільші продажі?"
2. Очищення даних: Видаліть шуми та непослідовності, щоб забезпечити надійний аналіз.
3. Ефективна візуалізація: Використовуйте діаграми, графіки та панелі інструментів для висвітлення ключових висновків.
4. Оповідайте історію: Додайте контекст — поясніть, що показують дані та як це пов'язано з бізнес-цілями.

Перетворення брудних даних на інсайти схоже на полірування діаманту. Сирий матеріал може виглядати непримітно, але зусилля перетворюють його на щось цінне. Завжди поєднуйте очищені дані з привабливими візуалізаціями та змістовними наративами, щоб розкрити їх повний потенціал.

[

The Power of Event-Driven Architecture: Комплексний посібник

Як Event-Driven Architecture може допомогти створювати масштабовані, стійкі та гнучкі системи. Що таке Event-Driven...

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/power-event-driven-architecture-comprehensive-guide-nayeem-islam-jtp8c/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Вітаємо!

Ви успішно пройшли шлях очищення та попередньої обробки даних, від розуміння основ до вирішення складних завдань і побудови реального пайплайну. Завершимо з основними висновками та наступними кроками.

• Очищення даних — необхідність, а не опція: Незалежно від того, наскільки розвинена ваша модель, вхідне сміття завжди дасть вихідне сміття. Очищені дані забезпечують змістовні та дієві інсайти.
• Почніть з простого, потім переходьте до складного: Почніть з основ, як-от обробка пропущених значень і дублікатів, а потім переходьте до більш складних завдань, як-от інженерія ознак та балансування наборів даних.
• Автоматизація економить час: Створення багаторазових функцій та пайплайнів спрощує повторювані завдання очищення, економлячи час і зусилля.

Завжди документуйте свій процес очищення — це безцінно для співпраці та відтворюваності.

Трансформація даних

Реальні приклади використання

Принципи, які ви вивчили, застосовуються до широкого кола реальних ситуацій:

• Бізнес-аналітика: Чисті та структуровані дані допомагають бізнесу робити точні прогнози та оптимізувати операції.
• Охорона здоров'я: Надійні дані покращують результати для пацієнтів і якість досліджень.
• Електронна комерція: Очищені набори даних дозволяють краще сегментувати клієнтів і робити персоналізовані рекомендації.

Ваші наступні кроки
Очищення та попередня обробка даних — це фундаментальні навички, але завжди є більше, що можна вивчити. Ось кілька пропозицій для вашої навчальної подорожі:

1.
Практика з реальними наборами даних: Досліджуйте публічні набори даних, такі як ті, що на Kaggle або UCI Machine Learning Repository.
2. Вивчення нових інструментів: Експериментуйте з бібліотеками, такими як dask для великих наборів даних або polars для оптимізації продуктивності.
3. Занурення в передову обробку даних: Досліджуйте складніші теми, як зменшення розмірності, видобуток ознак з зображень або обробка природної мови.

Думайте про очищення та попередню обробку даних як про навичку, яку ви вдосконалюватимете з часом. З кожним очищенням нових брудних даних ви стаєте кращими в виявленні патернів, обробці аномалій та побудові пайплайнів, які перетворюють хаос на ясність.

Пам'ятайте, що чисті дані — це не просто технічна необхідність, це основа кожного важливого рішення та інновації.

[

Cracking the Code of Product Market Fit: Комплексний посібник для стартапів

Як визначити, досягти і використовувати Product Market Fit для успіху стартапів. Таємничий пошук Product Market Fit...

www.linkedin.com

](https://www.linkedin.com/pulse/cracking-code-product-market-fit-comprehensive-guide-startups-islam-jrxmc/?trackingId=yera%2BTYpS%2FStO60dmc3%2FZA%3D%3D&source=post_page-----044ed8a3eb1f--------------------------------)

Перекладено з: From Messy to Magic: A Beginner-to-Expert Guide on Data Cleaning and Preprocessing with Python