Шумные Данные

Шумные данные - это информация, содержащая ошибки, выбросы, дубликаты или случайные вариации, которые затрудняют выявление значимых закономерностей. Эти недостатки могут возникать из-за таких факторов, как неисправные датчики, ошибки ввода пользователя, непостоянный формат или случайные колебания в сборе данных. Если не устранить эти проблемы, шум затрудняет точный анализ, прогнозирование и принятие решений.

Также известны как: неаккуратные данные, грязные данные, данные с аномалиями

Сравнения

• Шумные данные против чистых данных: Чистые данные свободны от значительных несоответствий или ошибок, в то время как шумные данные требуют устранения проблем, прежде чем можно будет получить надежные выводы.

• Шумные данные против разреженных данных: Разреженные данные относятся к наборам данных с множеством пропущенных значений, в то время как шумные данные фокусируются на наличии недействительных или вводящих в заблуждение записей.

• Шумные данные против очистки данных: Очистка данных - это процесс идентификации и исправления шума (например, удаление дубликатов или исправление ошибок), преобразующий шумные данные в более чистые и более анализируемые наборы данных.

Плюсы

• Аутентичность из реального мира: В некоторых сценариях изучение шума может выявить аномалии или потенциальные проблемы системы, которые могут скрыты в «чистых» данных.

• Возможность практики очистки данных: Устранение шума является основной навыком в рабочих процессах подготовки данных.

Минусы

• Неточные выводы: Шум приводит к ненадежным результатам и вводящим в заблуждение заключениям, если не устранен.

• Требует значительных ресурсов: Очистка наборов данных может быть времязатратной и требовать много вычислительных ресурсов.

Пример

Проект аналитики в социальных сетях собирает пользовательские посты с несогласованными временными метками, пропущенными полями и повторяющимися записями. Этот шумный набор данных должен быть очищен (например, стандартизация временных меток, удаление дубликатов), чтобы обеспечить точный анализ настроений и надежное обнаружение тенденций.