単語の意味
- 分析やモデリングに使用する前のデータの準備を指します。 - 生データを使用可能な形式に変換するデータクリーニングの初期段階について話します。 - 詳細な分析のためにデータを整理および構造化するために実行された手順について説明します。
- データセットから不要なデータや無関係なデータを削除することを指します。 - データのエラーや不整合を修正するプロセスについて話します。 - 重複データや冗長データの排除について説明します。
この二つの単語の似ている意味
- 1どちらも、分析用のデータを準備する必要があります。
- 2どちらもデータサイエンスに不可欠なステップです。
- 3どちらも、データの品質と使いやすさを向上させることを目的としています。
- 4どちらも細部に細心の注意を払う必要があります。
- 5どちらも、ソフトウェアツールまたはプログラミング言語の使用を伴う場合があります。
この二つの単語の違いは？
- 1目的: Preprocessing は生データを使用可能な形式に変換することに重点を置いていますが、 cleaning はデータからエラーや不整合を取り除くことに重点を置いています。
- 2タイミング:生データを使用可能な形式に変換する Preprocessing はクリーニングの前に行われますが、 cleaning はエラーや不整合を取り除くための前処理の後に行われます。
- 3スコープ: Preprocessing は、データの正規化、特徴の選択、変換など、より幅広いタスクをカバーし、 cleaning は特にエラーや不整合の除去に重点を置いています。
- 4ツール: Preprocessing 多くの場合、統計的手法と機械学習アルゴリズムの使用が含まれますが、 cleaning にはデータの手動検査と修正が含まれる場合があります。
- 5成果: Preprocessing は、分析可能なクリーンで構造化されたデータセットを作成することを目的としており、 cleaning は、エラーや不整合を排除してデータの精度と信頼性を向上させることを目的としています。
📌
これだけは覚えよう！
Preprocess と clean はどちらも、分析用のデータを準備するデータサイエンスの重要なステップです。ただし、 preprocessing は生データを使用可能な形式に変換することに重点を置いていますが、 cleaning はデータからエラーや不整合を取り除くことに重点を置いています。 preprocessing はクリーニングの前に行われますが、どちらも細部に細心の注意を払う必要があり、ソフトウェアツールやプログラミング言語の使用が必要になる場合があります。
