단어 뜻
- 데이터를 표준 형식 또는 규모로 가져오는 프로세스를 나타냅니다. - 특정 범위 또는 분포에 맞게 값을 조정하는 것에 대해 이야기합니다. - 편향이나 불일치를 제거하기 위한 데이터 변환을 설명합니다.
- 사물을 평등하거나 균형을 이루는 과정을 말합니다. - 균일한 분포를 달성하기 위한 값 조정에 대해 이야기합니다. - 시스템 또는 프로세스의 불균형 또는 불평등의 수정을 설명합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 원하는 결과를 얻기 위해 값을 조정하는 것을 포함합니다.
- 2둘 다 데이터 분석 및 처리에 사용할 수 있습니다.
- 3둘 다 보다 균일하거나 균형 잡힌 결과를 만드는 것을 목표로 합니다.
- 4둘 다 엔지니어링, 금융, 통계 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1목적: Normalization 데이터를 표준 형식 또는 규모로 가져오는 것을 목표로 하는 반면, equalization 것은 사물을 동일하거나 균형 있게 만드는 것을 목표로 합니다.
- 2범위: Normalization 광범위한 조정을 의미할 수 있지만 equalization 균형 또는 균일성을 달성하는 데 더 구체적입니다.
- 3응용 프로그램: Normalization는 일반적으로 데이터 분석 및 처리에 사용되며 오디오 엔지니어링 및 전기 회로와 같은 다양한 분야에 적용될 equalization.
- 4방법: Normalization에는 종종 데이터 크기 조정 또는 변환이 포함되지만 equalization에는 값 조정 또는 필터 적용이 포함될 수 있습니다.
- 5결과: Normalization 데이터를 비교하고 분석하기 더 쉽게 생성하는 반면, equalization 하면 보다 균일하거나 균형 잡힌 시스템 또는 프로세스가 생성됩니다.
📌
이것만 기억하세요!
Normalization과 equalization은 모두 원하는 결과를 얻기 위한 값 조정을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 그러나 그들 사이의 차이점은 목적과 범위에 있습니다. Normalization 데이터를 표준 형식이나 규모로 가져오는 것을 목표로 하는 반면, equalization 사물을 동일하거나 균형 있게 만드는 것을 목표로 합니다. normalization는 일반적으로 데이터 분석 및 처리에 사용되지만 오디오 엔지니어링 및 전기 회로와 같은 다양한 분야에서 equalization 적용될 수 있습니다.
