建模無標簽數據如何處理

Ⅰ 大數據建模過程中的數據處理

數據是建模的基礎，也是研究事物發展規律的材料。數據本身的可信度和處理的方式將直接決定模型的天花板在何處。一個太過雜亂的數據，無論用多麼精煉的模型都無法解決數據的本質問題，也就造成了模型的效果不理想的效果。這也是我們目前所要攻克的壁壘。但是，目前我們市場對的數據或者科研的數據並不是完全雜亂無章的，基本都是有規律可循的，因此，用模型演算法去進行科學的分析，可以主觀情緒對決策的影響。所以數據是非常重要的一部分。那麼，接下來我們就詳細說一下數據的處理與分析。

當看到數據的時候，首要做的並不是進行清洗或者特徵工程，而是要觀察數據所呈現的基本狀態，以及進行數據與任務的匹配，這就需要我們之前所提到的業務常識與數據敏感度的能力了，只有通過完整的數據分析，才能夠更為精準的做符合需求的特徵工程工作。數據的基本特徵分析主要從以下幾個方面進行：

1. 確定類型 ：數據集的類型包括文本，音頻，視頻，圖像，數值等多種形式交織而成，但是傳入模型中的都是以數值形式呈現的，所以確定數據的類型，才可以確定用什麼方法進行量化處理。

2. 驗證可靠度 ：由於數據的收集的方式不盡相同，數據來源的途徑多種多樣。所以數據的可信度判斷也顯得尤為重要。而數據可靠性校驗的方法非常多。例如：根據收集途徑判斷，如果調查問卷也可根據問卷設計的可靠度進行判斷，當然轉化為數值後也可輔助一些模型進行精細校驗等。採用何種方式，取決於獲取數據的方式，數據類型以及項目的需求。

3. 樣本定義 ：需要確定樣本對應的每一個特徵屬性的內容是什麼。例如：樣本的容量，樣本的具體內容，樣本所包含的基本信息等。

4. 任務匹配： 在任務分析中我們把項目拆分成了小的子問題，這些問題有分類，回歸，關聯關系等。也就是每個問題的所達成的目標是不一樣的，那麼我們要從數據集中篩選出符合子問題的數據，也就是選好解決問題的原料，很多情況下是靠你的數據敏感度和業務常識進行判斷的。

5. 數據集的劃分： 由於模型搭建完成之後有一個訓練與驗證評估的過程，而目前最為簡單的一種驗證手段就是就是交叉驗證，因此我們需要將數據集拆分成訓練集和測試集，這一步僅僅確定訓練集和測試集的比例關系，例如：70%的數據用於訓練，30%的數據用於測試。

數據的清洗是一件非常繁瑣且耗費時間的事情，基本可以佔到一個工程的30%到50%的時間。並且數據的清洗很難有規律可循，基本上依託於你對數據的基本分析與數據敏感度。當然，當你看的數據夠多，數據的清洗的經驗也就越多，會為你今後哦搭建模型提供很多遍歷，我們這里提供一些常見的清洗的點。

清洗異常數據樣本需要考慮到方方面面，通常情況下我們從以下方面：

1.處理格式或者內容錯誤：

首先，觀察時間，日期，數值等是否出現格式不一致，進行修改整理；其次，注意開頭，或者中間部分是否存在異常值；最後，看欄位和內容是否一致。例如，姓名的內容是男，女。

2. 邏輯錯誤清洗：

去重：通常我們收集的數據集中有一些數據是重復的，重復的數據會直接影響我們模型的結果，因此需要進行去重操作；

去除或者替換不合理的值：例如年齡突然某一個值是-1，這就屬於不合理值，可用正常值進行替換或者去除；

修改矛盾內容:例如身份證號是91年的，年齡35歲，顯然不合理，進行修改或者刪除。

3. 去除不要的數據： 根據業務需求和業務常識去掉不需要的欄位

4. 關聯性錯誤驗證： 由於數據來源是多個途徑，所以存在一個id，進行不同的數據收集，可通過，id或者姓名進行匹配合並。

該問題主要出現在分類模型中，由於正例與負例之間樣本數量差別較大，造成分類結果樣本量比較少的類別會大部分分錯。因此需要進行數據不平衡處理。常用的處理方法有：向上采樣、向下采樣、數據權重復制、異常點檢測等。

Ⅱ 如何進行數據建模

如何進行數據建模
正確完成建模

在過去的幾十年裡，數據建模的努力通常集中在關系數據建模或可擴展標記語言(XML)的建模上。只要數據存儲在關系資料庫中，關系數據建模就會很好，但除此之外，它很少會有其他的用途。而且XML也不能被可靠地稱為建模語言。XML是序列化數據的規范--即定義了如何將數據寫入文件。XML為構造數據的序列化提供了一種格式，但它不是一個真正的模型。

我所說的「模型」指的是以數學為基礎的形式規范。實際上，這意味著是可以使用形式化方法進行驗證的東西。通俗地說，這意味著我們可以用數學運算來證明它是正確的，並且我們可以使驗證過程自動化。而在XML模式中捕獲數據不符合此定義下的模型。但可以肯定的是，我們可以使用軟體來驗證該XML格式是否良好，是否符合一些XML模式的文檔。但這還不足以真正地對數據進行建模。

無論是計算機還是人，如果不同時理解數據的語法(結構)和語義(含義)，就無法理解數據。XML可以捕獲語法，但它不能天生捕獲語義。語義可以用XML格式編寫，但是這些語義必須首先在一些更正式的建模方案中被捕獲。換句話說，企業需要一個正式的本體。這種建模方案大多基於形式邏輯，通常是公共邏輯或描述邏輯。

迄今為止，最常用的語義建模語言是基於描述邏輯的網路本體語言(OWL)。這意味著我們不僅可以正式驗證模型及其包含的數據，還可以通過對數據的推理來推斷新的事實，並且我們可以證明這些推斷的正確性。因為OWL是本體建模的事實上的標准，所以我將把剩下的內容限制在OWL上。

但是等等!所有這些都不意味著你需要將你的數據存儲為OWL。在你過於擔心如何將存儲格式強加給不情願的開發人員之前，先聽我說完。

Ⅲ 數據處理的基本流程

數據處理的基本流程一般包括以下幾個步驟：

1、數據收集：從數據源中獲取數據，可能是通過感測器、網路、文件導入等方式。

2、數據清洗：對數據進行初高畝步處理，包括去重、缺失值填充、異常值處理等。

3、預處理：對數據進行進一步處理，例如特徵選擇、數據變換（如標准化、正則化）、降維等，以提高數據質量和模型訓練效果。

4、模型訓練：選擇合適的機器學習演算法，並使用已處理好的數據集來訓練模型。

5、模型評估：對訓練好的模型進行評估，包括在測試集上的精確度、召回率、F1值等指標，並進行模型調整。

3、數據歸約：數據歸約是指通過將大量數據聚合成更少的數據來減少數據量。這個過程可以通戚鍵森過將數據聚合成最小、最大、平均或中位數來實現。

4、數據標准化：數據標准化是指通過將所有數據轉換為相同的度量單位和數據范圍，使數據具有可比性和可操作性。這個過程可能包括將數據縮放到特定的范圍內、標准化相似度得分等。

5、數據分析：數據分析是指使用統計和機器學習技術，對數據進行建模、預測和推斷。這個過程可能包括選取合適的模型、驗證模型並進行預測，以便從數據中獲得深層次的認識和洞察。

綜上所述，數據處理方法因其目的不同而各異，我們需要選擇合適的方法，根據具體情況制定相應的數據處理策略，以達到最佳處理結果。