Die Datenbereinigung und -strukturierung ist der erste Schritt zur Erstellung präziser KI- und Machine-Learning-Modelle. Denn rohe Web-Scraping-Daten sind oft chaotisch – voller fehlender Werte, Duplikate und Inkonsistenzen. Und dieses Chaos kann zu einer schlechten Modellleistung führen.

Wenn Sie sich die Zeit nehmen, diese Daten gründlich zu bereinigen, können Sie sie in ein analysebereites Format bringen. Dazu gehört der Umgang mit fehlenden Werten, die Standardisierung von Formaten und das Herausfiltern von Störsignalen. Sie benötigen konsistente, fehlerfreie und effiziente Daten.

In diesem Leitfaden untersuchen wir, warum Datenbereinigung wichtig ist, welche Probleme bei Web-Scraping-Daten häufig auftreten und wie man sie am besten für maschinelles Lernen vorbereitet. Los geht‘s!

Inhaltsverzeichnis

  1. Warum Datenbereinigung und -strukturierung für KI und maschinelles Lernen wichtig sind
  2. Bereinigen und Strukturieren von Web-Scraping-Daten
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Duplikate entfernen
  • Standardisierung von Datenformaten
  • Irrelevante Daten herausfiltern
  1. Schritte zum Bereinigen und Vorbereiten von Daten
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Standardisierung von Formaten und Datentypen
  • Entfernen von Duplikaten und Ausreißern
  • Filtern relevanter Daten
  1. Datenstrukturierung für KI und maschinelles Lernen
  • Normalisierung und Kodierung
  • Feature-Entwicklung
  • Aufteilen von Daten für Training und Tests
  1. Abschließende Überlegungen
  2. Häufig gestellte Fragen

Warum Datenbereinigung und -strukturierung für KI und maschinelles Lernen wichtig sind

Web-Scraping-Daten sind oft unübersichtlich, unvollständig und voller Inkonsistenzen. Diese Unordnung kann die Vorhersagen, die KI- und Machine-Learning-Modelle treffen sollen, erheblich beeinträchtigen. Sind die Daten unübersichtlich, kann man den Modellen nicht vertrauen, zuverlässige Ergebnisse zu liefern.

Die Bereinigung und Strukturierung dieser Daten – die Beseitigung von Fehlern, Inkonsistenzen und Ineffizienzen – gewährleistet Konsistenz. Und wenn Daten richtig formatiert sind, können KI-Algorithmen effektiv Muster erlernen. Das führt zu besseren Erkenntnissen und fundierteren Entscheidungen.

Das Entfernen von Duplikaten, der Umgang mit fehlenden Werten und die Standardisierung von Formaten schaffen einen zuverlässigen Datensatz, der die Leistung des maschinellen Lernens deutlich steigert. Ein gut vorbereiteter Datensatz spart zudem Zeit und verhindert verzerrte Ergebnisse. In den nächsten Abschnitten untersuchen wir die wichtigsten Herausforderungen bei Web-Scraping-Daten und wie man sie effektiv bereinigt.

Bereinigen und Strukturieren von Web-Scraping-Daten

Bevor Web-Scraping-Daten für KI und maschinelles Lernen verwendet werden können, müssen sie ordnungsgemäß bereinigt und strukturiert werden. Dieser Prozess verbessert die Datenqualität und gewährleistet eine zuverlässige Modellleistung.

1. Umgang mit fehlenden Daten

Fehlende Werte können KI-Vorhersagen beeinträchtigen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, damit umzugehen:

  • Zeilen oder Spalten entfernen wenn die fehlenden Daten minimal sind.
  • Fehlende Werte ergänzen unter Verwendung von Methoden wie Mittelwert-, Median- oder Modusimputation.
  • Platzhalter verwenden wie „N/A“ oder „Unbekannt“, um die Datenstruktur beizubehalten.

In Python können Sie fehlende Daten mit Pandas verarbeiten:

1
2
3
4
5
6
7
importieren Pandas as pd

# Datensatz laden
df = pd.csv_lesen("scraped_data.csv")

# Fehlende Werte mit Median füllen
df.fillna(df.median(), inplace=Wahre)

2. Duplikate entfernen

Doppelte Datensätze können KI-Modelle verzerren. Ihre Entfernung gewährleistet Genauigkeit.

1
df.drop_duplicates(inplace=Wahre)

3. Standardisierung von Datenformaten

Stellen Sie sicher, dass Datumsangaben, Währungen und numerische Werte einem einheitlichen Format folgen.

1
2
# Datumsspalte in Standardformat konvertieren
df [„Datum“] = pd.bis_datetime(df[„Datum“])

4. Herausfiltern irrelevanter Daten

Scraped-Daten enthalten oft unnötige Elemente wie Werbung, Kommentare oder zusätzliche Leerzeichen. Der Einsatz von String-Verarbeitungstechniken kann zur Bereinigung des Datensatzes beitragen.

1
2
# Entfernen Sie unerwünschte Zeichen
df ["text"] = df["text"].str.ersetzen(r"[^a-zA-Z0-9 ]", "", regulärer Ausdruck=Wahre)

Durch die Anwendung dieser Datenbereinigungstechniken wird Ihr Datensatz strukturiert und KI-fähig. Der nächste Schritt ist die Analyse und Vorbereitung der Daten für Machine-Learning-Modelle.

Schritte zum Bereinigen und Vorbereiten von Daten

Bevor Web-Scraping-Daten für KI und maschinelles Lernen verwendet werden können, müssen sie bereinigt und strukturiert werden. Eine ordnungsgemäße Bereinigung beseitigt Fehler, ergänzt fehlende Werte und stellt die Datenkonsistenz sicher. Hier sind die wichtigsten Schritte:

1. Umgang mit fehlenden Daten

Unvollständige Daten können sich auf KI-Modelle auswirken. Je nach Datensatz können Sie:

  • Zeilen mit fehlenden Werten entfernen wenn sie minimal sind.
  • Fehlende Werte ergänzen mit Durchschnittswerten (Mittelwert, Median oder Modus).
  • Interpolation verwenden für numerische Daten zur Schätzung fehlender Werte.

Beispiel in Python mit Pandas:

1
2
3
4
5
6
7
importieren Pandas as pd

# Datensatz laden
df = pd.csv_lesen("scraped_data.csv")

# Fehlende Werte mit Median füllen
df.fillna(df.median(), inplace=Wahre)

2. Standardisierung von Formaten und Datentypen

Inkonsistente Formate können Fehler verursachen. Stellen Sie sicher, dass alle Datentypen (Datum, Währung und Zahlen) einheitlich sind.

1
2
3
4
5
# Datumsspalte in Standardformat konvertieren
df [„Datum“] = pd.bis_datetime(df[„Datum“])

# Preisspalte in numerische Spalte umwandeln
df ["Preis"] = pd.zu_numerisch(df["Preis"], Fehler="zwingen")

3. Entfernen von Duplikaten und Ausreißern

Doppelte Datensätze und Extremwerte können KI-Modelle verzerren.

1
2
3
4
5
# Duplikate entfernen
df.drop_duplicates(inplace=Wahre)

# Ausreißer über einem Schwellenwert entfernen
df = df[df["Preis"] < df["Preis"].Quantil(0.99)]

4. Filtern relevanter Daten

Scraped-Daten enthalten oft unerwünschte Informationen. Extrahieren Sie nur das, was für die Analyse nützlich ist.

1
2
# Behalten Sie nur relevante Kategorien
df = df[df["Kategorie"].isin(["Technologie", "Finanzen", "Gesundheit"])]

Durch Befolgen dieser Schritte wird der Datensatz bereinigt, strukturiert und bereit für das KI-Training. Der nächste Schritt ist die Transformation und Optimierung der Daten für Machine-Learning-Modelle.

Datenstrukturierung für KI und maschinelles Lernen

Sobald die Web-Scraping-Daten bereinigt sind, müssen sie für KI- und Machine-Learning-Modelle richtig strukturiert werden. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Daten im richtigen Format vorliegen, sodass Modelle leichter Muster lernen und präzise Vorhersagen treffen können. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Schritte zur effizienten Datenstrukturierung.

1. Normalisierung und Kodierung

Modelle für maschinelles Lernen funktionieren am besten, wenn die numerischen Werte auf einer ähnlichen Skala liegen und kategorische Daten in einem für sie verständlichen Format dargestellt werden.

  • Normalisierung skaliert numerische Werte auf einen gemeinsamen Bereich (z. B. 0 bis 1), um eine Verzerrung hin zu größeren Werten zu verhindern.
  • Codierung wandelt kategorische Daten (z. B. Ländernamen, Produktkategorien) in numerische Werte um.

Beispiel in Python mit Pandas und Scikit-learn:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
importieren Pandas as pd
von sklearn.Vorverarbeitung importieren MinMaxScaler, LabelEncoder

# Datensatz laden
df = pd.csv_lesen("bereinigte_daten.csv")

# Numerische Werte normalisieren
scaler = MinMaxScaler ()
df[["Preis", "Bewertung"]] = scaler.fit_transform(df[["Preis", "Bewertung"]])

# Kategorische Spalte kodieren
Encoder = LabelEncoder()
df ["Kategorie"] = encoder.fit_transform(df["Kategorie"])

2. Feature-Engineering

Beim Feature Engineering geht es darum, neue Features auszuwählen, zu ändern oder zu erstellen, um die Leistung eines Modells zu verbessern.

  • Kombinieren mehrerer Spalten (z. B. Erstellen einer Funktion „Preis pro Einheit“ aus Gesamtpreis und Menge).
  • Extrahieren nützlicher Komponenten aus vorhandenen Daten (z. B. Extrahieren des Jahres aus einer Datumsspalte).
  • Neue Erkenntnisse gewinnen aus Rohdaten (z. B. Stimmungswerte aus Textdaten).

Ejemplo:

1
2
3
4
5
# Erstellen Sie eine neue Funktion: Preis pro Einheit
df ["Preis pro Einheit"] = df["Preis"] / df["Menge"]

# Jahr aus Datumsspalte extrahieren
df ["Jahr"] = pd.bis_datetime(df[„Datum“]).dt.Jahr

3. Aufteilen von Daten für Training und Test

Um die Leistung eines Modells zu bewerten, sollte der Datensatz in Trainings- und Testsätze unterteilt werden.

  • Trainingsdaten wird zum Trainieren des Modells verwendet.
  • Daten testen wird verwendet, um die Leistung des Modells anhand unbekannter Daten zu bewerten.

Beispiel mit Scikit-learn:

1
2
3
4
5
6
7
8
von sklearn.model_selection importieren train_test_split

# Eingabefunktionen und Zielvariable definieren
X = df.drop(Spalten=["Zielspalte"])
y = df["Zielspalte"]

# Aufgeteilte Daten (80 % Training, 20 % Test)
X_Zug, X_Test, y_Zug, y_Test = train_test_split(X, y, Testgröße=0.2, random_state=42)

Durch Normalisierung von Werten, Kodierung von Kategorien, Entwicklung aussagekräftiger Merkmale und gezielte Datenaufteilung erstellen wir einen strukturierten Datensatz, der für Machine-Learning-Modelle bereit ist. Im nächsten Schritt trainieren wir KI-Modelle und extrahieren Erkenntnisse.

Abschließende Überlegungen

Web-Scraping-Daten müssen strukturiert und bereinigt werden, damit KI- und Machine-Learning-Modelle präzise und effizient arbeiten. Rohdaten sind unübersichtlich und enthalten fehlende Werte, Duplikate und Inkonsistenzen. Durch die Behandlung fehlender Daten, die Normalisierung von Werten, die Kodierung von Kategorien und die Entwicklung von Funktionen bereiten wir die Daten für die Analyse vor.

Ein strukturierter Datensatz verbessert die Modellleistung und liefert wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung. Ob Sie prädiktive Modelle trainieren oder Trends analysieren – hochwertige Daten sind der Schlüssel zum Erfolg. Mit der richtigen Datenaufbereitung können Sie KI und maschinelles Lernen optimal nutzen.

Häufig gestellte Fragen

F: Warum ist Datenbereinigung für KI und maschinelles Lernen wichtig?

Durch die Datenbereinigung werden Fehler, Inkonsistenzen und fehlende Werte beseitigt und so hochwertige Eingaben für KI-Modelle sichergestellt. Saubere Daten verbessern die Genauigkeit, reduzieren Verzerrungen und erhöhen die Zuverlässigkeit von Vorhersagen.

F: Welche Techniken eignen sich am besten zum Strukturieren von Web-Scraping-Daten?

Zu den wichtigsten Techniken gehören Normalisierung, Kodierung kategorialer Variablen, Feature Engineering und die Aufteilung von Daten für Training und Test. Eine gute Strukturierung hilft KI-Modellen, effizient zu lernen und bessere Vorhersagen zu treffen.

F: Wie kann ich mit fehlenden Werten in meinem Datensatz umgehen?

Sie können Zeilen mit fehlenden Werten entfernen, sie mit Mittelwerten/Medianwerten füllen oder Vorhersagemodelle verwenden, um fehlende Daten zu schätzen. Die beste Vorgehensweise hängt vom Datensatz und seinen Auswirkungen auf die Analyse ab.