Der Hauptzweck der Datenfilterung besteht darin, die Art von Daten zu finden, die Sie benötigen. Im Big-Data-Umfeld häufen sich die Datenmengen schnell an. Um den Wert der Massendaten zu analysieren, ist es sehr wichtig, wertvolle Daten herauszufiltern. Die Datenfilterung spielt im gesamten Datenverarbeitungsprozess eine entscheidende Rolle.
Datenscreening spielt eine wichtige Rolle in der mathematischen Modellierung. Dies ist der erste Schritt in der mathematischen Modellierung. Nur durch die Beschaffung guter Daten können wir die Authentizität und Genauigkeit der Ergebnisse sicherstellen. Bei tatsächlichen Problemen ist die Datenmenge, auf die wir stoßen, oft riesig.
Um sicherzustellen, dass die von uns verwendete Methode mit Unterstützung der Originaldaten implementiert werden kann, müssen wir die Daten filtern, um die Lösung zu vereinfachen. Gleichzeitig müssen wir sicherstellen, dass die gefilterten Daten repräsentativ sind, damit die erzielten Ergebnisse genauer und realer sind. Der ultimative Zweck des Datenscreenings in der Computerindustrie besteht darin, sich auf das Data Mining vorzubereiten.
Die Datenfilterung umfasst drei Teile: Datenextraktion, Datenbereinigung und Datenladen.
Zweck
Der Zweck der Datenfilterung besteht darin, die Verfügbarkeit zuvor gesammelter und gespeicherter relevanter Daten zu verbessern, was einer späteren Datenanalyse förderlicher ist.
Der Wert von Daten liegt in den Informationen, die sie widerspiegeln können. Allerdings haben wir bei der Erhebung der Daten nicht vollständig auf deren künftige Verwendung geachtet. Wir haben nur so viele Daten wie möglich erhoben.
Um die in den Daten enthaltenen Informationen auf einer tieferen Ebene zu erhalten, kann es erforderlich sein, verschiedene Datenquellen zusammenzuführen, um die erforderlichen Daten zu extrahieren. Dies erfordert jedoch die Lösung der möglicherweise enthaltenen Daten unterschiedliche Datenquellen wie unterschiedliche Strukturen, unterschiedliche Namen oder unterschiedliche Darstellungen derselben Daten.
Man kann sagen, dass der Hauptzweck des Datenscreenings darin besteht, eine bestimmte Art von benötigten Daten zu finden; das ultimative Ziel ist die Vorbereitung auf das Data Mining.
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