基于不断增长的现代工作负载机器学习被理解为是人工智能的一种形式

主要是指可以随着时间的推移学习和改进其对数据的分析而无需重新编程其核心逻辑的计算机。与机器学习有关，深度学习是涉及人工神经网络的机器学习的子集，受大脑功能和结构的启发，机器学习作为企业的大脑，需要数据和信息来进行处理和学习。通过这种方式，机器被设计为从给定的数据集中学习指令。但是机器可以从良好的数据中学习得更好。

当涉及到机器学习时您需要为模型提供良好的数据以获取深入的见解

现实世界中的数据可能非常混乱，并且在大多数情况下，需要在进行任何数据分析之前执行某种类型的数据清洗。但是，这可能是一项艰巨的任务。如果没有正确的技术堆栈，数据转换将既费时又乏味。但是，这是确保数据质量的关键步骤，从而提高了预测的准确性。

数据转换如何改善机器学习

根据客户的经验，您可以执行一些常见的数据转换，以便可以在机器学习模型中处理数据，删除未使用和重复的列，手动选择您特别需要的数据，不仅可以提高模型训练的速度，而且可以帮助您分析模型。

变更资料类型

使用正确的数据类型有助于节省内存使用量。这也可能是一个要求，例如将数字数据设为整数，以便对其进行计算，处理丢失的数据在某些时候，您会遇到不完整的数据，并且根据数据集的不同，解析这些数据可能会有所不同。例如，如果缺少的值不会使它的关联数据无效，那么您可能需要考虑插补。插补是基于某种假设用简单的占位符或其他值替换缺失值的过程。否则，如果您的数据集足够大，则很可能可以删除数据而不会对统计能力造成任何实质性损失。但是，请谨慎操作，因为您可能会无意间在模型中造成偏差。另一方面，不处理丢失的数据也会使结果失真。

删除字符串格式和非字母数字字符

这涉及删除换行符，回车符，值的开头和结尾的空格，货币符号等字符。此外，在此过程中，您可能还希望考虑词干功能。尽管删除格式和其他字符会使句子对人类的可读性降低，但是这种方法有助于算法更好地消化数据

将分类数据转换为数值

此步骤并非总是必要的，但是许多机器学习模型都需要分类数据为数字格式。这意味着将诸如yes和no之类的值转换为1和0。但是，请注意不要意外地将订单创建为无序类别，例如将mr，miss和mrs转换为1、2和3，转换时间戳，您可能会遇到各种格式的时间戳。在这种情况下，定义一个特定的日期/时间格式并将所有时间戳转换为已定义的格式。

数据转换需要跟上大数据

机器学习可以帮助您的业务流程和更快地理解数据洞察力，从而使整个组织内的数据驱动决策得以实现。但是基于大数据的数量，种类和速度的增长，转换数据进行分析可能具有挑战性。为了克服这一挑战并释放数据的潜力，您需要专为云而构建的ETL软件。使用ELT方法（将其提取并加载到云中然后进行转换）的云原生工具可以利用云数据仓库的强大功能和规模，并可以动员您的业务更快地发展并超越竞争对手。

数据科学如此重要，那它是如何推动业务价值的呢？

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