2024年数据收集方法有哪些？数据收集的6个方法

2024-02-26 王柯团队

如今，众多机构在不停地寻找更加快速准确的数据准备方法来解决数据挑战，实现机器学习（ML）。但是在将数据导入机器学习模型或任何其它分析项目之前，确保数据干净、一致且准确十分重要。因为当今许多分析都基于数据所属语境，与数据展现出的内容最为接近的人才能够更好的完成任务，也就是能够将直觉、理论和商业知识应用于数据的商业领域专家。

不幸的是，商业用户通常并没有数据科学技能，跨过这个鸿沟有助于快速地从数据中获取价值。因此，很多人都使用数据准备（DP）来帮助数据科学家和机器学习从业者快速准备和注释他们的企业数据，拓展跨企业的数据价值。

数据收集与准备是如何成为可信的ML模型基础的

为了创建一个成功的机器学习模型，公司必须有能力在将其投入生产前对其进行训练、测试和验证。数据准备技术正被用来创建现代机器学习所需的干净、带注释的基础。然而历史上，良好的DP所花费的时间比任何其它机器学习的过程还要多。

减少数据准备所需要的时间变得越来越重要，这样能够留下更多时间进行模型测试、调试和优化，创造更大的价值。同时为数据分析团队和机器学习团队准备数据能够加速机器学习和数据科学项目，带来身临其境的商业消费体验，通过以下六个关键步骤加速并自动化实现数据洞察。

第一步：数据收集

这是到现在为止最为基础的一步，能够处理一些共性的问题，包括：

・自动确定储存在.csv格式文件中的数据串的相关属性。

・解析高度嵌套的数据结构，例如将XML或JSON文件中的信息转换为表格形式，方便扫描和模式检测。

・从外部储存中搜索和识别相关数据。

但是，在考虑DP的解决方案时，要确保其能将多个文件组合成单个输入。比如你有一组包含每日交易信息的文件，但是机器学习需要输入一整年的数据。还要确保制定好针对数据集与机器学习模型中的取样和偏好有关的问题应急处理方案。

第二步：数据探索与分析

完成数据收集后，就需要评估数据状态，包括查找趋势、异常值、异常的、错误的、不一致的、缺失的或偏斜的信息。这很重要，因为源数据会反映出模型的所有结果，所以确保数据不包含隐藏的偏差十分重要。例如，如果你正在查找全国消费者的行为数据，但是只从一个有限的样本中提取了数据，就有可能缺失了重要的地理区域。这时候就需要在整个数据集，而不仅仅是部分或样本数据集中，找出所有可能导致模型结果出现错误偏差的因素。

微信扫码上方二维码，可领取2025年最新互联网创业项目！