16、机器学习项目的数据处理与实践指南

机器学习项目的数据处理与实践指南

在当今数据驱动的时代，机器学习项目的成功离不开对数据的有效管理和利用。本文将深入探讨数据共享、治理、准备以及项目成功的关键要素，为您提供全面的实践指南。

1. 数据共享

数据孤岛和部门、工具间的数据碎片化问题，导致数据难以整合。搭建数据平台并利用云存储，能简化数据访问和使用。例如，Azure Blob 存储中的 Power BI 数据流数据可存储在 Dataverse 中，供 Azure Data Factory、Azure Databricks 等服务共享和复用。

为避免同一数据集出现多个略有差异的版本，应鼓励数据共享，建立数据质量和管理流程。同事和团队间的数据共享，能让大家在彼此工作基础上进行改进和标准化，不同人员可使用熟悉的工具处理数据。如业务分析师用 Power BI 探索数据集，数据工程师用其作为 Azure Machine Learning 的训练数据。

数据制品的共享和复用，还能推动更严格的数据分类、治理和生命周期管理。

2. 数据来源与治理

机器学习实践的治理对业务和性能都至关重要。缺乏处理数据的合理框架和流程，如评估偏差、公平性、可解释性以及隐私安全等，模型的稳健性和长期性能会受影响。同时，了解数据集的来源，对于负责任地使用数据很关键。

不同环境下收集的数据可能不适用或不相关，如物理系统变化、传感器位置移动、数据收集方法不同等，都会影响数据的可用性。对于涉及人的数据，受众的人口统计信息或经济状况可能发生变化，不同领域的调查数据术语和定义也可能不同。

3. 标签管理

对于训练数据中的众包标签、说明和标签，