차례:
정의-데이터 전처리 란 무엇입니까?
데이터 전처리는 원시 데이터를 이해할 수있는 형식으로 변환하는 데이터 마이닝 기술입니다. 실제 데이터는 종종 불완전하고 일관성이 없거나 특정 동작이나 경향이 부족하며 많은 오류를 포함 할 수 있습니다. 데이터 전처리는 이러한 문제를 해결하는 입증 된 방법입니다. 데이터 전처리는 추가 처리를 위해 원시 데이터를 준비합니다.
데이터 사전 처리는 고객 관계 관리 및 신경망과 같은 규칙 기반 응용 프로그램과 같은 데이터베이스 기반 응용 프로그램에 사용됩니다.
Techopedia는 데이터 전처리에 대해 설명합니다
전처리 과정에서 데이터는 일련의 단계를 거칩니다.
- 데이터 정리 : 결 측값 채우기, 노이즈가있는 데이터를 부드럽게하거나 데이터의 불일치를 해결하는 등의 프로세스를 통해 데이터를 정리합니다.
- 데이터 통합 : 다른 표현을 가진 데이터가 합쳐지고 데이터 내에서 충돌이 해결됩니다.
- 데이터 변환 : 데이터가 정규화, 집계 및 일반화됩니다.
- 데이터 축소 :이 단계는 데이터웨어 하우스에서 축소 된 데이터 표현을 제시하는 것입니다.
- 데이터 이산화 : 속성 간격 범위를 나누어 연속 속성의 여러 값을 줄입니다.
