Наука о данных. Базовый курс

Интеграция данных из нескольких источников — непростая задача, даже когда данные структурированы. Если же задействованы современные источники больших данных, в которых частично или вовсе неструктурированные данные являются нормой, то стоимость интеграции и управления архитектурой может значительно увеличиваться. Наглядный пример проблем интеграции — данные клиентов. Они могут находиться в различных приложениях и соответствующих им базах данных. Каждое приложение при этом будет содержать данные о клиентах, немного отличающиеся от тех же данных в других приложениях. Например, внутренние источники данных могут содержать кредитный рейтинг клиента, продажи, платежи, контактную информацию кол-центра и т. д. Внешние источники могут содержать дополнительную информацию о клиентах. В таком контексте создание единого представления клиента требует извлечения и интеграции данных из всех этих источников.

Типичный процесс интеграции данных включает в себя несколько этапов, а именно: извлечение, очистку, стандартизацию, преобразование и, наконец, собственно интеграцию для создания унифицированной версии данных. Извлечение данных из нескольких источников может осложняться тем, что доступ к ним возможен только через определенный интерфейс или API. Следовательно, специалисту понадобится широкий набор навыков для взаимодействия с каждым из источников данных.

Как только данные извлечены, необходимо проверить их качество. Очистка данных — это процесс, который обнаруживает, очищает или удаляет поврежденные или неточные данные. Например, может потребоваться очистка информации с адресами клиентов, чтобы преобразовать ее в стандартный формат. Кроме того, данные в источниках могут дублироваться. В этом случае необходимо определить запись клиента, подходящую для использования, и удалить все остальные из наборов данных. Важно обеспечить согласованность значений. Например, одно исходное приложение может использовать числовые значения для представления кредитного рейтинга клиента, а другое — иметь комбинацию числовых и символьных значений. В таком сценарии необходимо принять решение о том, какие значения использовать, и привести их к единому стандарту. Представьте, что одним из атрибутов в наборе данных является размер обуви клиента. При этом клиенты покупают обувь из разных регионов мира. Но система нумерации, используемая для описания размеров обуви в Европе, США, Великобритании и других странах, немного различается. Перед этапом анализа данных и моделирования эти значения должны быть стандартизированы.

Преобразование данных включает в себя их изменение или объединение. На этом этапе используются самые разные методы, включая сглаживание данных, объединение, нормализацию и написание пользовательского кода для выполнения конкретного преобразования. Типичным примером преобразования данных является обработка возраста клиента. Во многих задачах науки о данных не требуется знать точный возраст клиентов. Разница между покупателями 42 и 43 лет, как правило, незначительна, в то время как разница в возрасте от 42 до 52 лет уже становится информативной. Поэтому возраст покупателя часто преобразуется из конкретного значения в диапазон. Процесс преобразования возрастов в диапазоны является примером одного из методов преобразования данных, называемого биннингом. Хотя биннинг относительно прост с технической точки зрения, сложность состоит в том, чтобы определить наиболее подходящие пороговые значения диапазона, которые следует применять.

Последний этап интеграции включает создание выходных данных для алгоритмов анализа, используемых в проекте. Версия данных, которая подается в алгоритм на входе, называется базовой аналитической таблицей.

Создание базовой аналитической таблицы

Первым шагом в создании базовой аналитической таблицы является выбор атрибутов, которые будут включены в анализ. Выбор должен быть основан на знании предметной области и анализе связей между атрибутами. В качестве конкретного примера рассмотрим сценарий анализа, ориентированного на клиентов сервиса. В этом сценарии необходимо создать список часто употребляемых понятий, который будет использован при разработке и выборе атрибутов: детали клиентского контракта, демография, привычки, изменения в привычках, особые привычки, фаза жизненного цикла, сетевые ссылки и т. д. Если будет обнаружена высокая корреляция между двумя атрибутами, вероятнее всего, один из них должен быть исключен. Набор выбранных атрибутов создает так называемую аналитическую запись. Обычно она включает как необработанные, так и производные атрибуты. Каждый объект в базовой аналитической таблице представлен одной записью, поэтому именно набор атрибутов, включенных в нее, определяет отображение анализируемых объектов.