Contexte Métier
Dans une usine connectée, des capteurs remontent des codes d'état. Souvent, en cas de panne réseau, le code d'état est manquant (NULL). Pour un algorithme de réseau de neurones, ces statuts doivent être encodés en One-Hot (variables binaires), et l'information 'Donnée Manquante' est elle-même prédictive d'une défaillance système grave.
À propos du Set : dataPreprocess
Nettoyage, imputation et préparation des données.
Découvrir toutes les actions de dataPreprocess Préparation des Données
Simulation de données capteurs avec injection explicite de valeurs manquantes et de chaînes vides.
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| 2 | DATA casuser.iot_sensors; |
| 3 | LENGTH Sensor_Status $10 Machine_ID $5; |
| 4 | DO i = 1 to 500; |
| 5 | Machine_ID = put(i, z5.); |
| 6 | rand_val = rand('Uniform'); |
| 7 | IF rand_val < 0.1 THEN call missing(Sensor_Status); |
| 8 | /* Valeur Manquante SAS (.) */ ELSE IF rand_val < 0.2 THEN Sensor_Status = ' '; |
| 9 | /* Chaîne vide */ ELSE IF rand_val < 0.6 THEN Sensor_Status = 'OK'; |
| 10 | ELSE Sensor_Status = 'WARNING'; |
| 11 | OUTPUT; |
| 12 | END; |
| 13 | |
| 14 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Encodage One-Hot incluant explicitement le groupe 'Manquant'
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| 1 | PROC CAS; |
| 2 | dataPreprocess.catTrans |
| 3 | TABLE={name='iot_sensors'} |
| 4 | inputs={'Sensor_Status'} |
| 5 | method='ONEHOT' |
| 6 | outVarsNamePrefix='OHE' |
| 7 | includeMissingGroup=true |
| 8 | casOut={name='iot_prepared', replace=true}; |
| 9 | RUN; |
2
Vérification des colonnes générées
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| 2 | PROC CONTENTS |
| 3 | DATA=casuser.iot_prepared; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 | |
| 7 | PROC PRINT |
| 8 | DATA=casuser.iot_prepared(obs=20); |
| 9 | where OHE_Sensor_Status_Missing = 1; |
| 10 | |
| 11 | RUN; |
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Résultat Attendu
L'action doit générer des colonnes binaires comme 'OHE_Sensor_Status_OK', 'OHE_Sensor_Status_WARNING', et spécifiquement une colonne pour les manquants (ex: 'OHE_Sensor_Status_Missing') qui contient la valeur 1 lorsque le statut original était vide ou NULL.