데이터전처리2 실제 상황에서 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 어떻게 이뤄질까 실제 상황 속에서 데이터의 모습들 당신이 속한 지점의 회사 데이터를 분석하고자 할 때, 데이터베이스와 데이터 웨어하우스를 신중하게 조사해야 합니다. 이를 통해 분석에 필요한 속성을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 품목과 가격과 같은 판매 관련 속성들을 선택할 것입니다. 그러나 데이터를 검토하는 과정에서 일부 튜플(레코드)에는 기록된 값이 없는 속성이 있을 수 있습니다. 또한, 각 품목의 할인 여부 정보를 분석에 포함하려고 할 때, 이 정보가 데이터에 기록되어 있지 않은 것을 발견할 수 있습니다. 데이터 분석에 사용하려는 데이터는 다음과 같은 특성을 가질 수 있습니다. 불완전성(Incompleteness) - 일부 튜플에는 속성값이 누락되어 있거나, 관심 있는 속성이 포함되어 있지 않을 수 있습니다. 예.. 2024. 3. 17. 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 왜 필요하고 어떻게 이루어질까? 데이터 전처리란 무엇인가 데이터 분석 및 모델링을 수행하기 전에 데이터를 정리하고 준비하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터의 품질을 향상하고 분석 프로세스를 더욱 효과적으로 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 현재의 현실 세계 데이터베이스는 노이즈, 결측값 및 일관성 없는 데이터에 매우 취약합니다. 그리고 저품질의 데이터는 저품질의 데이터 마이닝 결과로 이어질 것입니다. 데이터의 품질을 좋게 만들어 결과적으로 데이터 마이닝 결과를 개선하기 위해 데이터를 전처리하는 방법과 데이터 마이닝 프로세스의 효율성과 편의성을 높이기 위해 데이터를 전처리하는 방법은 무엇이 있을까? 데이터 전처리가 진행되는 과정들 데이터 전처리에는 데이터를 정리하고 변환하며 분석 또는 모델링에 적합하도록 준비하는 여러 가지 중요한 작업이.. 2024. 3. 16. 이전 1 다음
