Wie können Sie komplexe Datenstrukturen wie Graphen und Netzwerke bereinigen?

1 Identifizieren von Datenqualitätsproblemen

Die Datenbereinigung beginnt mit der Identifizierung der Datenqualitätsprobleme, die sich auf Ihre Diagramme und Netzwerke auswirken, z. B. fehlende oder unvollständige Daten, doppelte oder inkonsistente Daten, Ausreißer oder Anomalien sowie irrelevante oder verrauschte Daten. Diese Probleme können durch Fehler bei der Datenerfassung oder -integration verursacht werden und zu extremen oder ungewöhnlichen Werten oder Mustern führen. Es ist wichtig, diese Probleme zu identifizieren und zu beseitigen, um Verzerrungen oder Rauschen in Ihren Ergebnissen zu vermeiden.

2 Untersuchen und Visualisieren von Daten

Das Untersuchen und Visualisieren Ihrer Graphen und Netzwerke ist ein wesentlicher Schritt für die Datenbereinigung, um ein tieferes Verständnis ihrer Struktur, Eigenschaften und Muster zu erlangen. Python-Bibliotheken wie NetworkX, igraph oder graph-tool können Graphen und Netzwerke erstellen und bearbeiten, während Matplotlib, Plotly oder Bokeh verwendet werden können, um sie zu plotten und mit ihnen zu interagieren. Knotenverbindungsdiagramme veranschaulichen die Knoten und Kanten des Graphen oder Netzwerks, während Adjazenzmatrizen das Vorhandensein oder Fehlen von Kanten zwischen Knotenpaaren anzeigen. Zentralitätsmaße geben die Wichtigkeit oder den Einfluss von Knoten oder Kanten im Graphen oder Netzwerk an. Darüber hinaus können Community-Erkennungsalgorithmen wie Modularität, Louvain oder Girvan-Newman verwendet werden, um Cluster oder Gruppierungen von Knoten oder Kanten im Graphen oder Netzwerk zu erkennen.

3 Umgang mit fehlenden oder unvollständigen Daten

Das Imputieren oder Schätzen fehlender Werte oder Attribute in Graphen und Netzwerken ist mit Python-Bibliotheken wie sklearn, fancyimpute oder datawig möglich. Durch die Mittelwert-, Median- oder Modusimputation können die fehlenden Werte durch den Mittelwert, Median oder Modus des entsprechenden Attributs oder der entsprechenden Beschriftung ersetzt werden. Bei der Imputation der K-nächsten Nachbarn kann der gewichtete Durchschnitt der k-nächsten Nachbarn des entsprechenden Knotens oder der entsprechenden Kante verwendet werden. Bei der Matrixfaktorisierungsimputation wird die Adjazenzmatrix des Graphen in zwei niedrigdimensionale Matrizen zerlegt, um die fehlenden Werte zu rekonstruieren. Bei der Imputation von neuronalen Graphen wird ein Deep-Learning-Modell verwendet, um Merkmale und Darstellungen von Knoten und Kanten zu erlernen und die fehlenden Werte vorherzusagen.

4 Doppelte oder inkonsistente Daten entfernen

Wenn Sie mit doppelten oder inkonsistenten Daten in Diagrammen und Netzwerken arbeiten, können Sie die doppelten oder widersprüchlichen Knoten oder Kanten basierend auf einigen Kriterien oder Regeln entfernen oder zusammenführen. Python-Bibliotheken wie Pandas, Deduplizierung oder Datensatzverknüpfung können verwendet werden, um verschiedene Entfernungs- oder Zusammenführungsmethoden anzuwenden, z. B. exaktes Matching, Fuzzy-Matching und regelbasiertes Matching. Für eine genaue Übereinstimmung identifiziert und entfernt diese Methode Knoten oder Kanten, die genau die gleichen Attribute oder Beschriftungen aufweisen, oder führt sie zu einem Knoten oder einer Kante mit denselben Attributen oder Beschriftungen zusammen. Beim Fuzzy-Abgleich werden Knoten oder Kanten mit ähnlichen, aber nicht identischen Attributen oder Beschriftungen basierend auf einem Schwellenwert oder Entfernungsmaß identifiziert und entfernt oder sie zu einem Knoten oder einer Kante mit den durchschnittlichen oder häufigsten Attributen oder Beschriftungen zusammengeführt. Beim regelbasierten Abgleich werden Knoten oder Kanten identifiziert und entfernt, die widersprüchliche oder widersprüchliche Attribute oder Bezeichnungen aufweisen, die auf Logik oder Domänenwissen basieren, oder sie werden mit den aufgelösten Attributen oder Beschriftungen zu einem Knoten zusammengeführt.

5 Erkennen und Behandeln von Ausreißern oder Anomalien

Eine dritte Möglichkeit, Ausreißer oder Anomalien in Graphen und Netzwerken zu behandeln, besteht darin, sie mithilfe von Python-Bibliotheken wie scipy, sklearn oder pyod zu erkennen und zu behandeln. Dies kann durch statistische Tests erfolgen, die die Hypothese testen, dass die Werte oder Muster der Knoten oder Kanten aus einer bestimmten Verteilung oder einem bestimmten Modell stammen, und diejenigen verwerfen, die eine geringe Wahrscheinlichkeit oder eine hohe Abweichung aufweisen. Bei Clustering-Methoden werden die Knoten oder Kanten basierend auf einem Ähnlichkeits- oder Entfernungsmaß in Cluster gruppiert, während bei Isolationsgesamtstrukturmethoden die Knoten oder Kanten isoliert werden, indem der Feature-Bereich nach dem Zufallsprinzip aufgeteilt wird. In beiden Fällen werden die Ausreißer anhand ihrer kurzen Pfadlänge, ihres hohen Isolationswerts oder ihrer Entfernung von Clusterzentren identifiziert.

6 Filtern oder Transformieren irrelevanter oder verrauschter Daten

Eine vierte Möglichkeit, irrelevante oder verrauschte Daten in Diagrammen und Netzwerken zu behandeln, besteht darin, sie basierend auf bestimmten Kriterien oder Zielen zu filtern oder zu transformieren. Python-Bibliotheken wie numpy, scipy oder sklearn können verwendet werden, um verschiedene Filter- oder Transformationsmethoden anzuwenden, z. B. Feature-Auswahl, Feature-Extraktion und Feature-Skalierung. Bei der Feature-Auswahl werden die relevantesten oder informativsten Attribute oder Beschriftungen der Knoten oder Kanten ausgewählt, während bei der Feature-Extraktion neue Features oder Darstellungen der Knoten oder Kanten extrahiert werden. Bei der Feature-Skalierung werden die Werte oder Bereiche der Attribute oder Beschriftungen der Knoten oder Kanten skaliert oder normalisiert. Diese Methoden basieren auf Kriterien wie Korrelation, Varianz, gegenseitige Information, Chi-Quadrat-Test, Hauptkomponentenanalyse, Singulärwertzerlegung, Grapheneinbettung, Min-Max-Skalierung, Standardisierung und robuste Skalierung.

7 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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