數據清洗 – 常被忽略的重要步驟

在機器學習 (Machine Learning) 領域中，數據是關鍵的原料，然而數據分析師經常面臨處理雜亂無章、非結構化數據的重大挑戰。數據清洗 (Data Cleansing) 是一個關鍵卻經常被忽視的步驟，它將雜亂數據轉化為整齊、結構化的信息，再交由機器學習算法進行分析及訓練。

在機器學習 (Machine Learning) 領域中，數據是關鍵的原料，然而數據分析師經常面臨處理雜亂無章、非結構化數據的重大挑戰。數據清洗 (Data Cleansing) 是一個關鍵卻經常被忽視的步驟，它將雜亂數據轉化為整齊、結構化的信息，再交由機器學習算法進行分析及訓練。

理解雜亂數據

雜亂數據 (dirty data) 指不一致、錯誤標籤、不完整或格式不正確的數據。它可能包含錯誤、差異、重複和甚至不相關的信息。這些問題可能源於多種數據來源 (data source)，包括人為數據輸入錯誤、系統故障或數據收集協議 (data collection protocol) 不一致。

處理雜亂數據是數據分析師 (data analyst) 必須首先克服的障礙之一，數據質量會顯著影響機器學習算法的成效，因此清理和整理這些數據的過程變得至關重要。

整齊數據的重要性

相反，整齊數據 (clean data) 是一致和方便機器學習算法進行分析的結構。整齊數據具有幾個優點:

1. 操作簡單: 整齊數據易於操作和分析，數據分析師可以專注於分析而不是整理數據。
2. 簡化視覺化: 它使數據視覺化 (data visualization) 更簡單直觀，容易被理解和傳達見解。
3. 更好的機器學習模型表現: 機器學習算法在整齊數據上表現更好，它們可以從信息中更有效地學習。

數據清理步驟

將雜亂數據轉變為整齊數據的過程，通常稱為數據清洗，過程涉及幾個關鍵步驟:

數據審核 (Data Auditing)
第一步是檢查數據以識別任何錯誤或不一致。這一步至關重要，因為它有助於了解數據的雜亂程度。

定立工作流程 (Workflow Specification)
一旦識別出問題，下一步是定立清理數據所需的工作流程或步驟，這可能涉及處理遺失值 (missing value)、刪除重複或更正不一致的數據。

執行工作流程 (Workflow Execution)
第三步是執行工作流程，這通常需要編寫程式或使用特定的數據清理工具。

後處理檢查 (Post-Processing Check)
最後是檢查以確保在清理過程中沒有引入錯誤，並且所有識別的問題都得到了適當處理。

數據清理工具

現時有許多數據清理工具可供選擇，包括 Python 、 R 或專門的數據清理工具，選擇通常取決於數據的性質和規模。

結論

數據清理是數據分析中的關鍵步驟，以確保機器學習算法獲得高品質及結構化的數據。雖然這可能是一個耗時而複雜的過程，但是整齊的數據會帶來更好及更準確的分析，從而產生更可靠的預測和見解。

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