掌握這些數(shù)據(jù)過濾的技巧，讓數(shù)據(jù)分析更高效！
2023-04-04 15:37:00
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隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，呈爆炸式增長的數(shù)據(jù)使用戶逐漸迷失在了信息的海洋之中，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往會帶來一些問題：
準(zhǔn)確性差：無效數(shù)據(jù)以及無需進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)混雜在其中，導(dǎo)致分析結(jié)果與實際偏差較大；
效率低：分析無用數(shù)據(jù)會帶來時間浪費、降低分析效率；
成本高：大量數(shù)據(jù)往往需要投入巨大的人力和時間成本。
想要解決這些問題，其中一個很重要的方式就是「數(shù)據(jù)過濾」，數(shù)據(jù)過濾可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行指定條件的識別和篩選，從而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供有效數(shù)據(jù)。
明白了數(shù)據(jù)過濾的重要性之后，那有什么可以高效進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾的方法嗎？數(shù)據(jù)過濾主要分為行過濾和列過濾，今天就以Tempo 人工智能平臺為例，來大家一起來看一下具體的操作。
行過濾
01、比較運算符
可通過數(shù)據(jù)過濾節(jié)點根據(jù)用戶設(shè)置條件完成行數(shù)據(jù)的過濾和篩選。
02、邏輯運算符
?可通過過程查詢分析器節(jié)點根據(jù)指定的條件從接入的數(shù)據(jù)表中提取數(shù)據(jù)，通過配置過濾條件，完成數(shù)據(jù)過濾操作；
?首先使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點和過程查詢分析器節(jié)點構(gòu)建流程；
?通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點上傳全國銷售訂單數(shù)據(jù)集；
?通過過程查詢分析器節(jié)點數(shù)據(jù)選擇頁簽選擇全國銷售訂單數(shù)據(jù)集選擇所需要的數(shù)據(jù)；
?通過過程查詢分析器節(jié)點數(shù)據(jù)過濾頁簽配置過濾條件以及且/或關(guān)系，比如要實現(xiàn)利潤大于50的同時訂單數(shù)量大于30的情況。流程執(zhí)行成功后，在洞察查看運行結(jié)果。
Tempo人工智能平臺，如何進(jìn)行邏輯運算符過濾
03、通配符
剛才講解的條件過濾都是對已知值進(jìn)行的過濾，還有一種情況是我們要檢索文本中包含某個詞的所有數(shù)據(jù)，這里就需要使用通配符。通配符就是我們用來匹配值一部分的特殊字符。
?首先使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點和數(shù)據(jù)過濾節(jié)點構(gòu)建流程；
?通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點上傳全國銷售訂單數(shù)據(jù)集；
?通過數(shù)據(jù)過濾節(jié)點配置過濾條件對包含值進(jìn)行識別，選擇保留滿足以下全部條件的數(shù)據(jù)，比如過濾出數(shù)據(jù)中顧客姓名包含張的數(shù)據(jù)；
?流程執(zhí)行成功后，在洞察查看運行結(jié)果。
Tempo人工智能平臺，如何進(jìn)行通配符過濾
04、高級數(shù)據(jù)過濾
1）字段與字段
高級數(shù)據(jù)過濾可分為字段與字段、去重、單類別個數(shù)/占比、參數(shù)過濾以及擴展方式。
可通過數(shù)據(jù)過濾節(jié)點實現(xiàn)多個字段間進(jìn)行查詢過濾條件
?首先使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點和數(shù)據(jù)過濾節(jié)點構(gòu)建流程；
?通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點上傳全國銷售訂單數(shù)據(jù)集；
?通過數(shù)據(jù)過濾節(jié)點進(jìn)行條件配置，完成字段與字段間過濾，比如過濾出利潤大于運輸成本的數(shù)據(jù)；
?流程執(zhí)行成功后，在洞察查看運行結(jié)果。
Tempo人工智能平臺，如何進(jìn)行多個字段間的過濾
2）數(shù)據(jù)去重
可通過數(shù)據(jù)去重節(jié)點實現(xiàn)支持用戶根據(jù)指定的方式對數(shù)據(jù)集的重復(fù)行進(jìn)行處理。支持兩種去重方式：
?去掉所有列的完全重復(fù)數(shù)據(jù)；
?隨機保留一行和去掉指定列的完全重復(fù)數(shù)據(jù)。
3）單類別個數(shù)/占比
可通過數(shù)據(jù)過濾節(jié)點實現(xiàn)用戶對數(shù)據(jù)中的某個字段的取值個數(shù)或占比進(jìn)行計算，并根據(jù)實際業(yè)務(wù)過濾掉所對應(yīng)行。
4）參數(shù)過濾
參數(shù)過濾可通過過程查詢分析器節(jié)點從接入的數(shù)據(jù)表中提取數(shù)據(jù)，根據(jù)配置參數(shù)，從數(shù)據(jù)表中進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾操作。
?首先使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點和過程查詢分析器節(jié)點構(gòu)建流程；
?點擊設(shè)置，在流程參數(shù)配置頁簽根據(jù)所需篩選條件進(jìn)行參數(shù)配置；
?通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點上傳全國銷售訂單數(shù)據(jù)集；
?通過過程查詢分析器節(jié)點數(shù)據(jù)選擇頁簽選擇全國銷售訂單數(shù)據(jù)集選擇所需要的數(shù)據(jù)；
?通過過程查詢分析器節(jié)點數(shù)據(jù)過濾頁簽配置過濾條件選擇根據(jù)參數(shù)進(jìn)行過濾；
?流程執(zhí)行成功后，在洞察查看運行結(jié)果。
Tempo人工智能平臺，如何進(jìn)行參數(shù)過濾
5）擴展方式
我們還可通過SQL編輯節(jié)點、計算列、python編程節(jié)點等方式進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾操作。
平臺中的計算列內(nèi)置了多種函數(shù)及邏輯處理語句可幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇、匯總組、過濾原始數(shù)據(jù)、過濾匯總數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)排序操作。
?首先使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點和過程查詢分析器節(jié)點構(gòu)建流程；
?通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫輸入節(jié)點上傳全國銷售訂單數(shù)據(jù)集；
?點擊計算列，輸入列名及對應(yīng)表達(dá)式進(jìn)行操作。
Tempo人工智能平臺，如何通過擴展方式進(jìn)行過濾
列過濾
01、基于業(yè)務(wù)過濾
在實際應(yīng)用中，根據(jù)業(yè)務(wù)情況我們可能還需要查詢大于某個值或不等于某個值的條件，通過勾選滿足條件的記錄數(shù)的方式篩選數(shù)據(jù)，可通過數(shù)據(jù)過濾節(jié)點進(jìn)行過濾操作。還可以 基于業(yè)務(wù)的列過濾需要根據(jù)業(yè)務(wù)情況，過濾掉與后續(xù)建模或分析無關(guān)的列。
02、基于模型過濾
使用統(tǒng)計方法識別數(shù)據(jù)特征，基于識別特征情況進(jìn)行數(shù)據(jù)列過濾。比如說預(yù)測設(shè)備是否發(fā)生故障與維修人員的姓名無關(guān)，在建模初期就將維修人員字段過濾。
AI支持通過屬性過濾節(jié)點讀取描述數(shù)據(jù)特征、woe編碼、變量選擇和相關(guān)系數(shù)輸出的模型，并通過不同的過濾條件添加字段，從而實現(xiàn)列過濾操作。
這里我們以描述數(shù)據(jù)特征模型進(jìn)行說明。使用bankloan數(shù)據(jù)集進(jìn)行描述數(shù)據(jù)，并將模型進(jìn)行保存。
?首先使用樣例數(shù)據(jù)節(jié)點和屬性過濾節(jié)點構(gòu)建流程；
?通過樣例數(shù)據(jù)節(jié)點上傳bankloan_Classification；
?雙擊屬性過濾節(jié)點，選擇基于模型選變量；
?選擇模型并進(jìn)行篩選配置，篩選出缺失值占比等于0的字段；
?流程執(zhí)行成功后，在洞察查看運行結(jié)果。
Tempo人工智能平臺，如何基于模型過濾
03、高級過濾
除了支持基于業(yè)務(wù)和基于模型的列過濾方法之外，我們還支持缺失值處理、自動數(shù)據(jù)處理、SQL編輯節(jié)點等其他方式進(jìn)行數(shù)據(jù)列的過濾操作。
總結(jié)：
Tempo人工智能平臺作為一款通用的、企業(yè)級、智能化的數(shù)據(jù)分析模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)應(yīng)用場景設(shè)計工具，內(nèi)置了豐富的數(shù)據(jù)處理節(jié)點，支持行、列和高級等近30余種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，讓用戶能夠靈活地運用多種處理手段對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾處理，為挖掘分析做好準(zhǔn)備。
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