您每周的大部分时间都花在准备和清理数据集上。如果您可以将该时间缩短一半会怎样？借助 AI，您可以简化工作流程，同时提高准确性和质量。如何将这项技术整合到您的流程中？
使用 AI 清理数据集的好处
如果您曾经清理过数据集，您就会知道它有多么乏味。您将 80% 的时间花在清理和探索性分析上，几乎没有时间用于可视化、演示、报告或洞察提取。您在这个阶段花费的时间越长，您创造价值或发现趋势的时间就越少。
使用大型语言模型 （LLM），您不必明确概述每个可能的边缘情况，以确保其正常运行而不会出错。此外，您无需为每个新数据集重新训练它。由于机器学习算法在处理新信息时会进行调整，因此它们可以在预定义参数内动态调整以适应意外的不规则性。
机器学习模型被动地完成所有这些工作，并且干预最少。专业人士经常发现自主性是其最有益的功能之一。由于 73% 的数据科学家所在的团队人数不超过 10 人，因此自动化对于减轻工作负载和补偿最后一刻的计划变更至关重要。
使用机器学习模型清理数据
一旦您为模型设置了参数并为其提供了指令，它就会自动完成任务。它有足够的知识来做出合理的猜测，或者在遇到不确定的事情时标记你。您可以在多个区域部署它。
1. 删除重复项
由于重复数据相对常见（拥有不同的存储系统或多个类似的数据流会增加无意中克隆字段的机会），因此以这种方式利用 AI 是一个很好的起点。它可以使用光学字符识别、自然语言处理或图像识别来标记副本以供审阅和删除。
2. 修复格式问题
即使您拥有多年的构建、准备和清理数据集的经验，您也可能仍然会遇到格式问题。第一次输入带连字符的电话号码而不输入另一个号码这样简单的事情可能会扭曲您的见解。与人类不同，机器学习模型不会忽视这些异常。他们可以快速识别和标准化字段。
3. 更新过时的字段
您的某些信息可能会过时，从而导致您的见解不准确。手动审查它以发现过时的值是一个艰苦的过程。幸运的是，AI 可以快速解析数据集，使用元数据、用户定义的参数和上下文线索来标记任何过时的内容。
4. 识别其他错误
无论您是自动聚合信息还是手动处理信息，小错误都是不可避免的。尽管打错字、拼写错误、计算错误和测量错误很常见，但识别它们具有挑战性，因为它们不属于易于识别的类别。由于 AI 可以瞬间处理大量数据集，因此它可以快速查明此类错误。
使用 AI 改进数据清理的 3 种方法
在尝试清理或清理您的信息时，您可能会遇到许多与其他数据专业人员相同的挑战。幸运的是，AI 自动化可以改进您的流程。它可以解决与清洁相关的三个最主要的痛点。
1. 改进数据来源
AI 可以通过持续审查来源的相关性、及时性和准确性来间接改进清理，从而减少下游错误。此外，考虑到 52% 的企业领导者表示他们的团队花费了太多时间手动收集数据，战略性地利用自动化将释放大多数专业人士的工作日。
2. 丰富数据集值
专业人员可以使用机器学习模型来丰富数据。它可以通过从其他字段推断适当的输入或使用 context 生成相关的合成值来填充缺失值。例如，它可以通过搜索用户所在城市的位置来确定用户的邮政编码。这种方法可以提高准确性和质量。
3. 处理非结构化数据
手动转换和标准化非结构化和半结构化信息既乏味又难以管理。借助 AI，团队可以加快此过程，以提取更有价值的见解。由于公司大约 80% 的数据是非结构化的，因此该系统可以提供更全面的信息资产概览。
如何提高模型的性能
模型选择对性能有很大影响。无论您选择 LLM 还是标准机器学习算法，请记住使用带有 instruct 后缀的算法。此标识符表示 AI 是专门构建的，并且经过微调，可以直接按照指令运行并以特定格式输出，而不是给出对话式响应。
由于训练数据集对模型性能的影响是所有其他因素中最显着的，因此您必须确保正确清理和转换它。花时间把它写在这里可以提高模型的操作和知识水平，使您以后受益。请记住定期查看其输出，以确保其按预期运行。
请记住密切关注您的数据集
尽管 AI 是一项强大的技术，但它仍然会犯错误。您应该审查其性能并自己做出决策，而不是让它在没有监督的情况下更改数据。至少，您应该让一个人参与其中以监控其输出。这种额外的监督可以帮助您更快地识别和解决新的痛点。
