반응형 데이터 정제 사례1 데이터 정제 사례 및 장단점 전망은? 데이터 정제란? 데이터 정제(Data cleaning)는 데이터 분석을 위한 준비 과정으로, 데이터의 오류, 불일치, 불완전성을 해결하여 데이터의 품질을 향상시키는 작업입니다. 데이터 분석의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해서는 정확하고 완전한 데이터가 필요하며, 데이터 정제는 이를 위한 필수적인 과정입니다. 데이터 정제 원인은? 데이터 정제는 다음과 같은 이유로 필요합니다. 데이터 오류 : 데이터 수집, 저장, 전송 과정에서 발생하는 오류 데이터 불일치 : 서로 다른 데이터 소스에서 온 데이터의 불일치 데이터 불완전성 : 누락된 데이터, 불분명한 데이터 데이터 정제는 이러한 문제를 해결하여 데이터 분석에 적합한 형태로 데이터를 변환합니다. 데이터 정제 사례는? 데이터 정제는 다양한 분야에서 활용됩니다. 대.. 2024. 3. 1. 이전 1 다음 반응형
