Machine learning 数据类型一致性

是否有人遇到过这样的问题：所有数据都有字符串值，并且您需要知道实际数据类型

您是如何着手解决这个问题的？使用了哪些工具/库

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例如，“1”是整数，“05/2017”是带有月份和年份的日期。问题是数据来自多个提要，字段可以有任何数据。

您的问题是“如何将原始数据转换为有意义的ML算法输入”？我说，是的。另外，我们通过使用一些正则表达式和ML解决了这个问题。我很想知道其他人是如何解决这个问题的，以及使用了哪些工具。我试图找到其他人是如何解决这个问题的，但却找不到真正好的东西。我看到谷歌云引入了Dataprep。我很惊讶关于它的信息不多。由于物联网变得越来越庞大，ML也在增长，公司应该会收到大量非结构化和未知的数据类型。公司使用ML进行分类，如果他们知道正确的数据类型，那么您的ML算法也可以执行得更好。我想大多数公司都必须花费大量时间来分析和理解他们的数据。在对数据进行分析并再次更改某些内容后，分析从一开始就开始，造成了巨大的时间和开销浪费。我知道的所有数据科学平台（RapidMiner、dataiku、knime等）都有工具帮助用户准备数据。