將資料轉化為見解並不是神奇的事情。您必須首先了解您的資料，並使用它來建立驅動操作的報告。如果您的競爭對手使用機器學習和人工智慧來自動推動行動，而您卻沒有，那您將處於不利地位。
為ml和ai準備好資料涉及將結構化和半結構化資料集組合在一起，以便將資料清理和標準化為可用於機器學習或與bi和資料視覺化工具整合的格式。正確準備資料後，您將受益於可以快速，輕鬆地處理的見解，從而縮短了實現價值的時間。
根據客戶的經驗，在將資料準備好用於機器學習模型之前，需要進行常見的資料轉換。
更改資料型別：使用正確的資料型別會減少記憶體資源。這也可能是一項要求-例如，使數值資料成為整數以便執行計算或使模型能夠識別最適合該資料的演算法。
處理丟失的資料：在某些時候，您會遇到不完整的資料。解決問題的策略可能因資料集而異。例如，如果缺失值不會使其關聯資料變得無用，則您可能需要考慮插補-基於假設用簡單佔位符或其他值替換缺失值的過程。否則，如果您的資料集足夠大，則很可能可以刪除資料而不會造成統計能力的重大損失。請謹慎操作。一方面，您可能會無意間在模型中造成偏差；另一方面，不處理丟失的資料可能會使結果失真。
刪除字串格式和非字母數字字元：您將要刪除字元，例如換行符，回車符和值的開頭和結尾處的空格，貨幣符號以及其他字元。您可能還需要考慮將詞幹作為此過程的一部分。儘管刪除格式和其他字元會使句子對人類的可讀性降低，但是這種方法有助於演算法更好地消化資料。
將分類資料轉換為數值：儘管並非總是必要，但許多機器學習模型要求分類資料採用數字格式。這意味著將諸如yes和no之類的值轉換為1和0。但是，請注意不要意外地將訂單建立為無序類別。
轉換時間戳記：您可能會遇到各種格式的時間戳記。最好定義乙個特定的日期/時間格式，並始終將所有時間戳轉換為該格式。將時間戳（使用資料倉儲日期維）「分解」成其組成部分通常很有用-自2023年以來，單獨的年，月，星期幾和小時欄位都具有比毫秒更高的**能力。
此列表並不詳盡，僅作為入門指南提供。您可能還需要考慮其他因素，例如如何處理異常值。您可能要根據使用的訓練模型將它們從資料集中刪除。保留異常值可能會使您的訓練結果偏斜，或者您可能需要包括異常資料以用於異常檢測演算法。
為了從資料分析和視覺化工具中獲得最大收益，請通過將所有相關資料以乾淨且標準化的格式組合在一起以確保資料高質量並值得信賴，使您的資料準備就緒並可供分析使用。將其作為雲etl工具中的一系列操作進行準備意味著，當您需要更新更多資料（可能來自許多不同的外部**）時，只需再次按「執行」即可重新整理所有資料。
mysql將毫秒轉換為小時 將毫秒轉換為天小時分鐘
今天在專案中遇到進行計算流程單從開始到結束所花費的時間，樣式是xx天xx小時xx秒，有天顯示天，沒有就不顯示 獻上 package com.project.model.work public class dateformat 將毫秒轉化為天時分秒毫秒 public static string for...
毫秒轉換為天 小時 分 秒
param 要轉換的毫秒數 return 該毫秒數轉換為 days hours minutes seconds 後的格式 author fy.zhang public static string formatduring long mss param begin 時間段的開始 param end 時...
在Android中將毫秒轉換為時間
500秒 long millisecond 500000 dateformat dateformat new dateformat hh mm ss locale.china dateformat.settimezone timezone.gettimezone gmt 00 00 time為轉換格...