डेटा प्रकरिया और प्रबंधन 🎓

डेटा फ़िल्ड में चुनौतियाँ

• डेटा प्रेडिक्शन और फोरकास्टिंग: रियल वर्ल्ड डेटा का अनुमान और उपयोग।
• रिकमेंडेशन सिस्टम्स: उपयुक्त डेटा के आधार पर सुझाव देना।
• डैशबोर्ड निर्माण: डेटा एनालिटिक्स के लिए प्रस्तुति और सुझाव।
• रियल-वर्ल्ड डेटा: अनस्ट्रक्चर्ड और अनक्लीन डेटा जो सीधा उपयोग नहीं हो सकता है।

डेटा क्लीनिंग की आवश्यकता

• अनक्लीन डेटा: छोटे-मोटे मिस्टेक्स, मिसिंग वैल्यूज, और डुप्लीकेट डेटा होते हैं।
• मशीन लर्निंग और एनालिटिक्स: सटीक मॉडल और पूर्वानुमान के लिए डेटा की सफाई।
• डेटा क्लीनिंग प्रोसेस: डेटा को सही तरीके से तैयार करना।

डेटा क्लीनिंग प्रोसेस

• डेटा क्लीनिंग डेफिनेशन: अनकरेक्ट, इनकंप्लीट, अनकन्वेरडेटेड और डुप्लीकेट डेटा को क्लीन करना।
• डेटा टाइप्स: न्यूमेरिकल, कैटेगरीकल, डेट, और मिक्सड डेटा।
• गेहराई से प्रोसेस:
  • मिसिंग वैल्यू हैंडलिंग
  • आउटलायर डिटेक्शन और हैंडलिंग
  • स्केलिंग
  • ट्रांसफॉर्मेशन
  • इनकोडिंग
  • डुप्लीकेट डेटा रिमूवल
  • इनकंसिस्टेंट डेटा हैंडलिंग

डेटा टाइप्स और प्रॉसेसिंग

• चार प्रकार के डेटा:
  1. न्यूमेरिकल डेटा
  2. कैटेगरीकल डेटा
  3. डेट डेटा
  4. मिक्सड डेटा
• मशीन लर्निंग में उपयोग: न्यूमेरिकल डेटा का प्रमुख रूप से उपयोग।
• डेटा क्लीनिंग स्टेप्स: मिसिंग वैल्यू, आउटलायर डिटेक्शन, स्केलिंग, ट्रांसफॉर्मेशन, इनकोडिंग और डेटा बैलेंसिंग।

स्टेप-बाय-स्टेप डेटा क्लीनिंग

• मिसिंग वैल्यू हैंडलिंग: मिसिंग डेटा को पहचान कर रिमूव या रिप्लेस करना।
• आउटलायर डिटेक्शन: विस्कर प्लॉट्स और स्टैंडर्ड डिविएशन्स से डिटेक्ट करना।
• स्केलिंग: डेटा के विभिन्न रेंज को समान स्तर पर लाना।
• ट्रांसफॉर्मेशन: नॉन-नॉर्मल डेटा को नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन में बदलना।
• इनकोडिंग: कैटेगरीकल डेटा को न्यूमेरिकल फॉर्मेट में बदलना।
• डुप्लीकेट डेटा रिमूवल: रिपीटिंग वैल्यू को हटाना।
• इनकांसिस्टेंट डेटा: विभिन्न फॉर्मेट में मौजूद डेटा को कन्वर्ट करना।

केस स्टडी: डेटा क्लीनिंग का प्रैक्टिकल अप्रोच

• डेटा सेट: एग्ज़ाम्पल डेटा सेट जैसे 'लोन डेटा सेट' का उपयोग।
• स्किप्टेड प्रोसेस:स्टेप-बाय-स्टेप मैनिपुलेशन और डेटा क्लीनिंग का प्रयोग।
• आउटलायर रिमूवल: आई क्यूआर और ज़ेड स्कोर जैसे मेथड्स का उपयोग।
• इनकोडिंग:
  • वन-हॉट इनकोडिंग
  • लेबल इनकोडिंग
• ट्रांसफॉर्मेशन: लॉगरिथम, पावर फंक्शंस, और अन्य कस्टम फंक्शंस का उपयोग।

कुल मिलाकर

• डेटा की सफाई आवश्यक है मशीन लर्निंग और एनालिटिक्स में सटीक परिणाम पाने के लिए।
• विभिन्न तकनीकों और टूल्स के माध्यम से डेटा को प्रॉसेस और क्लीन करें।