什么是数据准备

数据准备是准备原始数据以使其适合进一步处理和分析的过程。该过程的主要步骤包括收集、清洗原始数据并将其标注为适合机器学习(ML)算法的形式,然后探索和可视化数据。
数据准备是准备原始数据以使其适合进一步处理和分析的过程。该过程的主要步骤包括收集、清洗原始数据并将其标注为适合机器学习(ML)算法的形式,然后探索和可视化数据。数据准备过程可能会占用 ML 项目所花费时间的 80%。使用专门的数据准备工具有助于优化此过程。
数据以前所未有的方式在组织中流动,从智能手机到智慧城市,数据以结构化数据和非结构化数据(图片、文档、地理空间数据等)的形式呈现。如今,非结构化数据占数据总量的 80%。ML 不仅可以分析结构化数据,还可以发现非结构化数据中的模式。ML 是计算机学习解释数据并基于该数据做出决策和给出建议的过程。在学习过程中,以及后来用于预测时,不正确、有偏见或不完整的数据会导致不准确的预测。
数据为 ML 提供动力。利用这些数据重塑您的业务虽然具有挑战性,但对于现在和未来都有重要意义。这是最见多识广者的生存之道,那些能够利用数据做出更好、更明智决策的人能够更快地应对意外并发现新机遇。这个重要而繁琐的过程是建立准确的 ML 模型和分析的先决条件,也是 ML 项目中最耗时的部分。为了最大限度地减少这种时间投入,数据科学家可以使用各种工具,以各种方式帮助自动进行数据准备。
数据准备遵循一系列步骤,从收集正确的数据开始,接着是清洗、标注,然后是验证和可视化。
收集数据是收集 ML 所需的所有数据的过程。数据收集可能很繁琐,因为数据驻留在许多数据来源中,包括笔记本电脑、数据仓库、云中、应用程序内部和设备上。寻找连接到不同数据来源的方法可能很有挑战性。数据量也呈指数级增长,因此需要搜索大量数据。此外,根据数据来源的不同,数据的格式和类型也有很大不同。例如,视频数据和表格数据不容易一起使用。
作为确保数据质量的一个步骤,清洗数据可以纠正错误并填充缺失的数据。有了干净的数据后,您需要将它转换成一致、可读的格式。这个过程可能包括更改日期和货币等字段格式、修改命名约定以及更正值和度量单位,使它们保持一致。
数据标注过程用于识别原始数据(图片、文本文件、视频等)并添加一个或多个有意义的信息标签以提供上下文,从而使 ML 模型能够从它进行学习。例如,标签可指示照片是否包含鸟或汽车、录音中有哪些词发音,或者 X 影像是否发现了异常。各种使用案例都需要用到数据标注,包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别。
清洗和标注数据之后,ML 团队通常需要探索数据以确保数据正确并为 ML 做好准备。直方图、散点图、箱线图、折线图和条形图都是确认数据是否正确的有用工具。此外,可视化还有助于数据科学团队完成探索性数据分析。这个过程使用可视化来发现模式、识别异常、测试假说或检查假设。探索性数据分析不需要正式建模;相反,数据科学团队可以使用可视化来解读数据。
最后建议,企业在引入信息化系统初期,切记要合理有效地运用好工具,这样一来不仅可以让公司业务高效地运行,还能最大程度保证团队目标的达成。同时还能大幅缩短系统开发和部署的时间成本。特别是有特定需求功能需要定制化的企业,可以采用我们公司自研的企业级低代码平台:织信Informat。 织信平台基于数据模型优先的设计理念,提供大量标准化的组件,内置AI助手、组件设计器、自动化(图形化编程)、脚本、工作流引擎(BPMN2.0)、自定义API、表单设计器、权限、仪表盘等功能,能帮助企业构建高度复杂核心的数字化系统。如ERP、MES、CRM、PLM、SCM、WMS、项目管理、流程管理等多个应用场景,全面助力企业落地国产化/信息化/数字化转型战略目标。 版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们微信:Informat_5 处理,核实后本网站将在24小时内删除。版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系邮箱:hopper@cornerstone365.cn 处理,核实后本网站将在24小时内删除。
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织信低代码开发“核心引擎”与“拓展能力”介绍
低代码平台不能只看表单、流程和页面。真正进入企业管理场景后,更重要的是底层能不能承载数据、权限、流程、集成、自动化和AI能力。
织信低代码平台的能力,可以分成两部分:核心引擎和拓展能力。核心引擎决定系统能不能搭起来、跑起来;拓展能力决定系统能不能接入更多业务场景,持续扩展。
图1:织信应用设计器展示企业应用入口和设计能力。
一、核心引擎:支撑企业应用运行
1、数据建模引擎
织信以数据模型为基础,支持数据表、字段、记录、关联关系等能力。企业可以围绕客户、供应商、项目、合同、物料、设备、工单、库存等业务对象搭建系统,而不是只做一张张孤立表单。
它的价值在于:先把业务数据结构建清楚,再承接流程、权限、报表、接口和AI能力。这是织信区别于轻量表单工具的重要特点。
图2:织信数据表视图承载业务对象、字段信息和业务记录。
2、流程自动化引擎
织信提供工作流能力,支持审批、任务、变量、事件、子流程、多实例、多版本等机制。企业可以用它搭建采购审批、合同审批、项目立项、设备维修、费用报销、异常处理等流程。
流程自动化的价值,不只是线上审批,更是把责任、状态、节点和处理记录留在系统里,让业务可追踪、可复盘。
3、权限治理引擎
织信支持组织、部门、用户、角色、应用成员、应用角色等权限管理能力,可以根据岗位、部门和业务场景配置访问范围和操作权限。
企业系统里,不同部门看到的数据、能修改的字段、能审批的节点都不同。权限治理做细,系统才能既安全,又能正常协同。
4、自动化与脚本引擎
织信支持自动化、定时任务、监听器、脚本、HTTP请求等能力,可以在数据变化、流程变化或时间条件满足时自动触发动作。
例如自动提醒、自动校验、自动同步、自动生成记录、自动调用接口。这样系统不只是记录工具,也能参与业务执行。
二、拓展能力:支撑复杂场景扩展
1、系统集成能力
织信支持WebAPI、开放接口、HTTP、JDBC、消息队列、第三方集成、单点登录等能力,可以连接ERP、MES、CRM、OA、财务系统、钉钉、企业微信、飞书、LDAP、数据库等系统。
这让织信既能搭建新应用,也能作为企业系统之间的协同层。
2、界面与组件拓展能力
织信提供表单设计器、组件设计器、自定义组件字段、自定义视图、仪表盘、网站页面等能力,可以根据不同业务场景设计页面、看板和操作入口。
这使企业既能快速搭建标准应用,也能针对复杂需求做个性化扩展。
3、AI Agent能力
织信官方文档将其定位为企业级AI开发平台,强调数据建模、流程自动化、权限治理、系统集成与AI Agent能力。
在织信中,AI能力可以结合知识库、专家、技能、智能体、设计器智能体等模块,参与应用搭建、数据分析、流程辅助和业务处理。
更重要的是,织信的AI能力建立在数据、流程、权限和系统集成之上。这样AI进入企业系统时,能明确数据范围、操作边界和审批要求。
图3:织信知识库能力可以为AI Agent和业务问答提供资料基础。
三、织信的独特之处
织信不是单点工具,而是企业信息化AI开发底座。
它既有低代码平台常见的表单、流程、权限、报表和自动化能力,也具备企业级系统需要的集成、部署、运维、SSO、信创适配、私有化部署等能力,同时把AI Agent纳入应用建设过程。
因此,织信更适合有复杂业务系统建设需求的企业。比如项目管理、OA、ERP扩展、MES补位、WMS、SRM、CRM、设备管理、人事管理等场景,都可以基于织信进行搭建和扩展。
简单来说,织信的价值在于:把数据模型、业务流程、权限治理、自动化执行、系统集成和AI能力放在同一个平台里,让企业系统搭得快、管得住、连得上,也能持续扩展。
各行业用户的共同选择







