Mühelose Tabelle Normalisierung mit LLM

In diesem Artikel wird die Automatisierung der Datenreinigung für tabellarische Datensätze automatisch und konzentriert sich auf die Umwandlung unordentlicher Tabellenkalkulationen in ordentliche, maschinenlesbare Formate. Sie können dies mit dem kostenlosen, registrierungsfreien CleanMyExcel.io-Service testen.

Warum ordentliche Daten wichtig sind

Betrachten Sie eine Excel -Tabelle mit Filmpreisdaten (aus Reinigungsdaten für effektive Datenwissenschaften ). Ziel der Datenanalyse ist es, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten und zuverlässige (saubere) und ordentliche (gut ormalisierte) Daten zu erfordern. Dieses Beispiel unterstreicht zwar klein, unterstreicht die Herausforderungen der manuellen Datenreinigung, wenn sie zu größeren Datensätzen skaliert werden. Die direkte Interpretation seiner Struktur ist für Maschinen schwierig und betont die Bedeutung von ordentlichen Daten für die effiziente Verarbeitung und Analyse.

Umgestaltete Datenbeispiele:

Diese ordentliche Version erleichtert die Dateninteraktion und die Erkenntnisförderung mithilfe verschiedener Tools. Die Herausforderung besteht darin, die maschinenfreundlichen, ordnungsgemäßen Versionen in maschinenfreundliche ordentliche Versionen umzuwandeln.

Aufgeräumte Datenprinzipien

Basierend auf Hadley Wickhams "Tidy Data" (Journal of Statistical Software, 2014) haftet Tidy -Daten für diese Prinzipien fest:

• Jede Variable ist eine Spalte.
• Jede Beobachtung ist eine Reihe.
• Jede Art von Beobachtungseinheit ist eine Tabelle.

Häufige unordentliche Datenprobleme sind:

• Säulenheader als Werte (z. B. Jahre als Spaltenheader anstelle einer "Jahr" -Säule).
• Mehrere Variablen in einer Spalte (z. B. "AGE_GENDER").
• Variablen sowohl in Zeilen als auch in Spalten.
• Mehrere Beobachtungseinheiten in einer Tabelle.
• Eine einzelne Einheit über mehrere Tabellen aufgeteilt.

Wie man aufräumte Daten: Ein Workflow

Die Umwandlung unordentlicher Daten in ordentliche Daten ist aufgrund der Einzigartigkeit jedes Datensatzes nicht einfach zu automatisieren. Während Regeln basierende Systeme häufig nicht ausreichend sind, bieten maschinelles Lernen, insbesondere Großsprachenmodelle (LLMs), Vorteile. Dieser Workflow verwendet LLMs und Code:

1. Tabellenkalkulationscodierer: Serialisierte Tabellenkalkulationsinformationen in Text und behalten Sie nur wesentliche Daten für die effiziente LLM -Verarbeitung bei.
2. Tabellenstrukturanalyse: Die LLM analysiert die Tabellenkalkulationsstruktur, wobei Tabellen, Header, Grenzen und potenzielle Probleme wie zusammengeführte Zellen identifiziert werden.
3. Tabellenschemasschätzung: Die LLM iterativ identifiziert Spalten, Gruppenbezogene Spalten und schlägt ein endgültiges Schema vor.
4. Codegenerierung: Der LLM generiert Code, um die Tabelle in einen ordentlichen Datenrahmen zu transformieren und iterative Codeüberprüfung und Datenrahmenvalidierung einzubeziehen.
5. Datenrahmen zu Excel: Der Aufmerksamkeitsdatenrahmen wird in eine Excel -Datei konvertiert.

Warum ein Workflow, kein Agent?

Derzeit ist ein Workflow robuster und wartbarer als ein vollständig autonomer Agent, obwohl agentenbasierte Ansätze zukünftige Vorteile bieten können.

Zukünftige Artikel

Zukünftige Artikel werden abdecken:

• Detaillierte Tabellenkalkulationscodierung.
• Datengültigkeit und Einzigartigkeitsprüfungen.
• Umgang mit fehlenden Werten.
• Bewertung von Datenumformen und Qualität.

Vielen Dank an Marc Hobballah für die Überprüfung dieses Artikels. Alle Bilder, sofern nicht anders angegeben, werden vom Autor.

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