단어 뜻
- 여러 데이터 포인트를 하나의 요약 값으로 결합하는 과정을 말합니다. - 데이터 요소를 평균 또는 합계와 같은 요약 값으로 결합한 결과에 대해 설명합니다. - 공유된 특성 또는 특성을 기반으로 함께 그룹화된 데이터 요소의 컬렉션을 설명합니다.
- 서로 가까이 있는 유사하거나 관련된 개체 또는 데이터 요소의 그룹을 나타냅니다. - 유사하거나 관련된 개체 또는 데이터 요소를 공유된 특성 또는 특성을 기반으로 그룹화하는 프로세스에 대해 설명합니다. - 유사성을 공유하는 데이터 포인트의 그룹 또는 클러스터를 식별하는 데 사용되는 통계 기법을 설명합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 데이터 요소를 그룹화하거나 결합하는 작업을 포함합니다.
- 2둘 다 데이터 내의 패턴이나 유사성을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
- 3둘 다 데이터 분석 및 통계에 일반적으로 사용됩니다.
- 4둘 다 복잡한 데이터 세트를 단순화하는 데 사용할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1방법: Aggregations 데이터 포인트를 단일 요약 값으로 결합하는 반면, 클러스터는 공유된 특성 또는 속성을 기반으로 데이터 포인트를 그룹화합니다.
- 2목적: Aggregations는 데이터를 요약하고 이해하기 쉽게 만드는 데 사용되며, 클러스터는 데이터 내의 패턴이나 유사성을 식별하는 데 사용됩니다.
- 3범위: Aggregations 다양한 데이터 유형 및 형식에 적용할 수 있지만 클러스터는 일반적으로 숫자 또는 범주형 데이터에 사용됩니다.
- 4출력: Aggregations 단일 요약 값을 생성하는 반면 clusters는 데이터 포인트의 그룹 또는 클러스터를 생성합니다.
- 5신청: Aggregations는 일반적으로 비즈니스 및 금융에서 사용되는 반면 클러스터는 생물학, 심리학 및 마케팅과 같은 분야에서 사용됩니다.
📌
이것만 기억하세요!
Aggregations 및 클러스터는 모두 복잡한 데이터 세트를 단순화하고 패턴 또는 유사성을 식별하기 위해 데이터 분석에 사용되는 기술입니다. 그러나 그들 사이의 차이점은 방법, 목적, 범위, 출력 및 적용에 있습니다. Aggregations 데이터 포인트를 단일 요약 값으로 결합하는 반면, 클러스터는 공유된 특성 또는 속성을 기반으로 데이터 포인트를 그룹화합니다.
