טיפול בנתונים

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

מהו אחד האתגרים שעלולים להתרחש במהלך טיפול בנתונים?

הבנת מבנה הנתונים

הכנת נתונים עבור תהליכי חיבור

שינוי סוג הנתונים

חסרים בנתונים (correct)

איזו מהאפשרויות הבאות אינה חלק מתהליך טיפול בנתונים?

יצירת דוחות סופיים (correct)

המרת סוגי נתונים

הסרה של כפילויות

הימנעות מנתונים חריגים

איזה מהם לא נחשב לבעיה שצריכה להתמודדות במהלך טיפול בנתונים?

חובות כספיים (correct)

נתונים חורגים

כפילויות בנתונים

נתונים חסרים

מהי מטרת טיפול בנתונים?

לוודא שהנתונים מדויקים ועקביים (D) Signup and view all the answers

איזו פעולה נחשבת לחלק חשוב בטיפול בנתונים חסרים?

השלמת הנתונים החסרים (C) Signup and view all the answers

מהם הגורמים האפשריים להופעת נתונים חסרים?

טעויות איסוף נתונים ושגיאות מערכת (C) Signup and view all the answers

מהי המשמעות של 'נתונים חסרים' בטבלה?

שדות שחסרים בהם ערכים (A) Signup and view all the answers

אילו סוגי שגיאות עלולות לגרום לנתונים חסרים?

שגיאות איסוף נתונים ושגיאות מערכת (D) Signup and view all the answers

באילו מקרים ניתן לראות נתונים חסרים בטבלה?

כאשר אין ערכים בשדה או שדות רבים (A) Signup and view all the answers

מהו ההבדל העיקרי בין נתונים חסרים לבין ערכים לא חוקיים?

נתונים חסרים מציינים חוסר, ערכים לא חוקיים מציינים טעות (D) Signup and view all the answers

אילו מהטענות הבאות לגבי מחיקת נתונים חסרים נכונות? (בחרו את כל האפשרויות הנכונות)

היא עלולה לגרום לאובדן מידע חשוב, במיוחד כשמדובר בכמות גדולה של נתונים חסרים. (A), זו שיטה מתאימה במיוחד כשכמות הנתונים החסרים היא קטנה יחסית. (D) Signup and view all the answers

איזו מהשיטות הבאות אינה נחשבת כהמלצה טובה לטיפול בנתונים חסרים כאשר השיטה 'מחיקת נתונים חסרים' אינה אפשרות? (בחרו את האפשרות הלא נכונה)

שימוש בנתונים אחרים במערך הנתונים כדי לאמוד את הנתונים החסרים, גם אם הדבר לא מדויק לחלוטין. (D) Signup and view all the answers

אילו מההתנהגויות הבאות אינן נחשבות כגורם אפשרי למספר נתונים חסרים במערך נתונים? (בחרו את כל האפשרויות הלא נכונות)

היעדר נהלים ברורים לאיסוף נתונים. (B), שימוש בתוכנות טיפול בנתונים לא מתאימות. (D) Signup and view all the answers

מהו סיכון אפשרי בביצוע שיטת 'מחיקת נתונים חסרים' במערך נתונים קטן? (בחרו את האפשרות שהכי מתאימה)

היא עלולה ליצור הטיה בתוצאות ניתוח הנתונים. (A) Signup and view all the answers

מהו ההבדל העיקרי בין 'מחיקת נתונים חסרים' לבין 'החלפת נתונים חסרים' (למשל, באמצעות ממוצע)? (בחרו את האפשרות שהכי מתאימה)

מחיקת נתונים חסרים גורמת לאובדן מידע, בעוד ש'החלפת נתונים חסרים' גורמת לשינוי במידע הקיים. (B) Signup and view all the answers

Study Notes

טיפול בנתונים הוא שלב קריטי בניתוח נתונים, בו מבטיחים שהנתונים מדויקים, עקביים ומוכנים לניתוח.
הטיפול כולל התמודדות עם בעיות כמו ערכים חסרים, כפילויות, ערכים חריגים והמרת סוגי נתונים.

נתונים חסרים (Missing Data)

נתונים חסרים מופיעים כאשר אין ערכים בשדות בטבלה.
הסיבות יכולות להיות טעויות באיסוף נתונים, שגיאות מערכת או מדיניות עסקית.
טכניקות לטיפול:
- מחיקת נתונים חסרים:
  - שימוש: במקרים עם מעט נתונים חסרים או כאשר הערכים החסרים פחות חשובים.
  - שיטות: שימוש בפונקציה dropna() ב-Pandas למחיקת שורות או עמודות בעלות ערכים חסרים.
- השלמת ערכים חסרים (Imputation):
  - שימוש: כאשר לא רוצים למחוק נתונים.
  - שיטות:
    - ממוצע/חציון/שכיחות (mean/median/mode).
    - שיטות מתקדמות יותר, כמו רגרסיה או מודלים מבוססי למידה חישובית.
  - דוגמה לקוד פיתון: (df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True
- ערכי ברירת מחדל:
  - הזנת ערכים קבועים, כגון "לא ידוע" או 0.
  - דוגמה לקוד פיתון: (df['column_name'].fillna("Unknown", inplace=True

כפילויות בנתונים (Duplicate Data)

כפילויות מתרחשות כאשר יש שורות זהות או כמעט זהות בטבלה.
זה עלול להוביל לסטיות בניתוח ולתוצאות מוטעות.
טיפול בכפילויות:
- איתור ומחיקה:
  - שימוש בפונקציה duplicated() ב-Pandas לזיהוי ושורות כפולות.
  - מחיקת של שורות כפולות: (df = df.drop_duplicates
- שמירת רק רשומות ייחודיות:
  - ניתן להתמקד בשדה ספציפי ולהסיר כפילויות על פיו:
  - דוגמה לקוד פיתון: (df = df.drop_duplicates(subset=['column_name’]

נתונים חריגים (Outliers)

ערכים שנמצאים רחוק משמעותית מרוב הערכים במדגם.
הסיבות יכולות לטעויות מדידה, שגיאות הקלדה או תופעות אמיתיות.
זיהוי נתונים חריגים:
- סטטיסטיקות תיאוריות:
  - שימוש בסטיית תקן, רבעונים (IQR) או טווחים.
  - דוגמאות לקוד פיתון:
    - Q1 = df['column_name'].quantile(0.25)
    - Q3 = df['column_name'].quantile(0.75)
    - IQR = Q3 - Q1
    - lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    - upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
- ויזואליזציה:
  - שימוש בתרשימים כמו Scatterplot ו-Boxplot לזיהוי חזותי.
  - דוגמא לקוד פיתון: import matplotlib.pyplot as plt; df.boxplot(column=['column_name']); plt.show()
טיפול בנתונים חריגים:
- מחיקה:
 - הסרת הערכים החריגים אם הם נחשבים כטעויות.
 - דוגמה לקוד פיתון: df = df[(df['column_name'] >= lower_bound) & (df['column_name'] <= upper_bound)]
- החלפה בערכים סבירים:
 - ניתן להחליף ערכים חריגים בממוצע, חציון או ערך מקובל אחר.
- טכניקות מתקדמות:
 - שימוש במודלים מבוססי למידה חישובית לזיהוי וניהול נתונים חריגים.

המרת סוגי נתונים (Data Type Conversion)

שינוי סוג עמודות, כגון שינוי מספר שלם למסמך או מחרוזת לתאריך.
חשוב לתאימות בין ערכי הנתונים לתהליכי עיבוד.
המרת מחרוזת למספר:
- כאשר מספרים נשמרים כטקסט (כגון "123" → 123).
- דוגמה לקוד פיתון: df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')
המרת מחרוזת לתאריך:
- דוגמה לקוד פיתון: df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
המרת מספר לקטגוריה:
- דוגמה לקוד פיתון: df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')
שינוי סוג מספרי: (כגון int ל-float)
- דוגמה לקוד פיתון: df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

ניתוח נתונים חוקר (EDA)

ניתוח נתונים חוקר (EDA) נועד להבין נתונים, לזהות דפוסים ולהסיק תובנות ראשוניות.
לרוב משתמשים בוויזואליזציות סטטיסטיות וגרפיות.
מטרות EDA:
- הבנת מבנה הנתונים (סוג עמודות, ערכים חסרים, פיזור, סולמות).
- זיהוי קשרים בין משתנים (קורלציות, דפוסים, אנומליות).
- בדיקת הנחות בסיס (התפלגות נתונים, קיום נתונים חריגים).
- יצירת השערות למחקר עמוק יותר.
שלבים מרכזיים ב-EDA:
- ניתוח סטטיסטי תיאורי (ממוצע, חציון, סטיית תקן, מינימום-מקסימום).
  - דוגמה לקוד פיתון: df.describe()
- זיהוי ערכים חסרים וכפילויות.
  - דוגמה לקוד פיתון (לזיהוי ערכים חסרים): df.isnull().sum(), דוגמה נוספת (לזיהוי כפילויות): df.duplicated().sum()
- יצירת ויזואליזציות (חד-ממדיות, דו-ממדיות ותלת-ממדיות).

כלים לויזואליזציות

Matplotlib: ספריית גרפים גמישה וחזקה.
Seaborn: ספרייה מבוססת Matplotlib לגרפים סטטיסטיים.
Plotly: ליצירת גרפים אינטראקטיביים.
Pandas: כלים ליצירת גרפים מ-DataFrame ישירות.

למידה מונחית

מהי למידה מונחית? נתונים מכילים קלט ותווית יעד. המטרה ללמוד פונקציה שמאתרת קלט לתווית.
מטרות:
- חיזוי ערכים רציפים (רגרסיה)
- זיהוי קטגוריות (סיווג)
אלגוריתמים:
- רגרסיה לינארית (Linear Regression)
- רגרסיה לוגיסטית (Logistic Regression)
- עץ החלטה (Decision Tree)
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Naive Bayes

למידה לא מונחית

מהי למידה לא מונחית? נתונים מכילים רק קלט, ללא תוויות יעד. מטרתה לזהות מבנים או דפוסים.
מטרות:
- אשכולות (Clustering)
- הפחתת ממדים (Dimensionality Reduction)
אלגוריתמים:
- K-Means
- DBSCAN
- קלאסטרינג היררכי

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

בבחינה זו נדון בטכניקות טיפול בנתונים חסרים. נחקור את השיטות השונות כמו מחיקת נתונים חסרים, השלמת ערכים, וערכי ברירת מחדל. הבנה של טכניקות אלו היא חשובה לניתוח נתונים נכון ויעיל.

טיפול בנתונים - נתונים חסרים

Choose a study mode