데이터 정리에는 무엇이 포함되나요?

데이터 정리 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. 특정 규칙에 따라 처리할 데이터를 상자에 넣은 다음 테스트하는 비닝 방법 2. 함수 데이터를 사용하여 이미지를 그리는 회귀 방법 그런 다음 이미지를 비교합니다. 원활한 처리를 수행합니다. 3. 클러스터링 방법은 추상 개체를 서로 다른 집합으로 그룹화하고 집합에서 예상치 못한 고립된 지점을 찾는 것입니다.

이 문서의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

데이터 정리에는 무엇이 포함되나요?

데이터를 정리하는 방법에는 비닝 방법, 클러스터링 방법, 회귀 방법의 세 가지가 있습니다.

1. 비닝 방법

은 흔히 사용되는 방법으로, 소위 비닝 방법은 처리해야 할 데이터를 특정 규칙에 따라 상자에 넣은 다음 각 상자에 데이터를 테스트하는 것입니다. 데이터에 따라 상자에 있는 각 상자의 실제 상황을 사용하여 데이터를 처리합니다.

2. 회귀 방법

회귀 방법은 함수 데이터를 사용하여 이미지를 그린 다음 이미지를 매끄럽게 만듭니다. 회귀 방법에는 두 가지 유형이 있는데, 하나는 단일 선형 회귀이고 다른 하나는 다중 선형 회귀입니다. 단일 선형 회귀는 한 속성을 다른 속성에서 예측할 수 있는 두 속성 사이의 최상의 직선을 찾는 것입니다. 다중선형 회귀는 데이터를 다차원 표면에 맞추기 위해 많은 속성을 찾아 노이즈를 제거하는 것입니다.

3. 클러스터링 방법

클러스터링 방법의 작업 흐름은 비교적 간단하지만 작업은 실제로 복잡합니다. 소위 클러스터링 방법은 추상 개체를 여러 집합으로 그룹화하고 집합에서 예상치 못한 개체를 찾는 것입니다. 이러한 고독한 지점은 소음입니다. 이런 방법으로 노이즈를 직접 찾아 제거할 수 있습니다.

확장 정보:

이름에서 알 수 있듯이 데이터 클리닝은 "더러운" 것을 "씻어내는" 것입니다. 이는 데이터 확인을 포함하여 데이터 파일에서 식별 가능한 오류를 발견하고 수정하는 마지막 단계를 의미합니다. 일관성 성능, 잘못된 값 및 누락된 값 처리 등

데이터 웨어하우스의 데이터는 특정 주제를 중심으로 한 데이터 집합이기 때문에 이러한 데이터는 여러 비즈니스 시스템에서 추출되고 이력 데이터가 포함되어 있기 때문에 일부 데이터는 잘못된 데이터일 수 있습니다. 서로 불일치합니다. 이러한 오류가 있거나 충돌하는 데이터는 분명히 원치 않는 데이터이며 "더티 데이터"라고 합니다.

특정 규칙에 따라 "더러운 데이터"를 "세척"해야 합니다. 이것이 데이터 정리입니다. 데이터 클리닝 작업은 요구 사항에 맞지 않는 데이터를 필터링하고, 필터링된 결과를 사업부서에 전달해 추출 전 사업부에서 필터링 또는 수정되었는지 확인하는 작업이다.

요구사항을 충족하지 못하는 데이터로는 주로 불완전 데이터, 오류 데이터, 중복 데이터 등이 있습니다. 데이터 정리는 설문지 검토와 다릅니다. 입력 후 데이터 정리는 일반적으로 수동이 아닌 컴퓨터에 의해 완료됩니다.

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