**"데이터 정제 기법"으로 데이터 정제 프로세스 극복하기 | 정제, 구조화, 표준화**
데이터는 오늘날의 디지털 세계에서 매우 중요한 자산입니다. 하지만 원시 데이터는 종종 정제되지 않은 상태로 제공되며, 이는 실질적인 통찰력을 얻는 데 장애물이 될 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 데이터 정제의 필수적인 방법인 정제, 구조화, 표준화 기법을 살펴보고 데이터 정제 프로세스를 극복하여 깨끗하고 의미 있는 데이터 세트를 얻는 방법을 설명합니다.데이터 정제의 핵심: 누락된 값과 중복 값 처리데이터 정제 프로세스에서 필수적인 단계 중 하나는 누락된 값과 중복 값을 처리하는 것입니다. 누락된 값은 데이터셋에서 유용한 정보가 손실될 수 있는 반면, 중복 값은 효율성을 손상시키고 정확성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 이러한 문제를 성공적으로 극복하는 것은 데이터 정제의 핵심입니다.누락된 값을 처리하려면 누락..
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2024. 6. 4. 10:25
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