데이터 스크리닝의 주요 목적은 필요한 특정 유형의 데이터를 찾는 것입니다. 빅데이터 환경에서는 데이터의 양이 빠르게 축적되기 때문에, 대용량 데이터에 담긴 가치를 분석하기 위해서는 가치 있는 데이터를 걸러내는 것이 매우 중요합니다. 데이터 필터링은 전체 데이터 처리 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.
데이터 스크리닝은 수학적 모델링에서 중요한 역할을 합니다. 이는 수학적 모델링의 첫 번째 단계입니다. 좋은 데이터를 얻어야 결과의 신뢰성과 정확성을 보장할 수 있습니다. 실제 문제에서는 우리가 접하는 데이터의 양이 엄청나는 경우가 많습니다.
우리가 사용하는 방법이 원본 데이터의 지원을 받아 구현될 수 있도록 하려면 데이터를 필터링하여 솔루션을 단순화해야 합니다. 동시에, 우리는 필터링된 데이터가 대표성이 있는지 확인하여 얻은 결과가 더 정확하고 실제적이 되도록 해야 합니다. 컴퓨터 산업에 적용되는 데이터 스크리닝의 궁극적인 목적은 데이터 마이닝을 준비하는 것입니다.
데이터 필터링에는 데이터 추출, 데이터 정리, 데이터 로드의 세 부분이 포함됩니다.
목적
데이터 필터링의 목적은 이전에 수집하고 저장된 관련 데이터의 가용성을 향상시켜 향후 데이터 분석에 더 도움이 되는 것입니다.
데이터의 가치는 그것이 반영할 수 있는 정보에 있습니다. 그러나 데이터를 수집할 때 향후 사용을 충분히 고려하지 않았습니다. 가능한 한 많은 데이터만 수집했습니다.
두 번째로, 더 깊은 수준에서 데이터에 포함된 정보를 얻으려면 다양한 데이터 소스를 모아 필요한 데이터를 추출해야 할 수 있습니다. 하지만 이를 위해서는 다양한 데이터 소스에서 발생할 수 있는 데이터 구조의 차이를 해결해야 합니다. . 동일한 데이터의 이름이 다르거나 표현이 다른 문제.
데이터 스크리닝의 주요 목적은 필요한 특정 유형의 데이터를 찾는 것이라고 할 수 있습니다. 궁극적인 목표는 데이터 마이닝을 준비하는 것입니다.
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