Этап подготовки данных в процессе Data Mining является одним из самых важных, так как от качества и правильности подготовки данных зависит успешность всего анализа. Давайте подробно рассмотрим, что включает в себя этот этап:

1. Анализ требований к данным:
   • На этом этапе необходимо определить, какие данные нужны для достижения поставленных целей анализа.
   • Включает в себя понимание бизнес-целей и перевод их в технические требования.
2. Сбор данных:
   • Необходимо собрать все данные, которые соответствуют определенным требованиям.
   • Данные могут поступать из различных источников, таких как базы данных, файлы, веб-сайты и другие.
3. Очистка данных:
   • На этом этапе устраняются ошибки и неточности в данных.
   • Удаляются дубликаты, исправляются пропущенные значения и аномалии.
4. Предварительная обработка данных:
   • Включает в себя преобразование данных в нужный формат для анализа.
   • Может включать нормализацию, агрегирование, выборку и создание новых переменных.
5. Определение необходимого количества данных:
   • Рассчитывается, сколько данных необходимо для достижения достоверных результатов.
   • Включает в себя оценку объема данных, необходимого для обучения моделей и проведения анализа.

Каждый из этих шагов важен для обеспечения того, чтобы данные, используемые в процессе Data Mining, были качественными и соответствовали целям анализа. Правильная подготовка данных помогает избежать ошибок в дальнейшем и улучшает качество получаемых результатов.