단어 뜻
- 중복성을 줄이고 효율성을 높이기 위해 데이터베이스에서 데이터를 구성하는 프로세스를 말합니다. - 특정 범위 또는 분포에 맞게 수치 데이터를 스케일링하는 프로세스를 설명합니다. - 분석 또는 비교를 위해 텍스트 또는 데이터를 표준 형식으로 변환하는 프로세스에 대해 이야기합니다.
- 일관성과 품질을 보장하기 위해 일련의 규칙 또는 지침을 만들고 구현하는 프로세스를 나타냅니다. - 특정 표준 또는 사양을 준수하는 프로세스를 설명합니다. - 의사 소통 또는 정보 교환을 위한 공통 언어 또는 형식을 설정하는 과정에 대해 이야기합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 일련의 규칙이나 지침을 설정하는 것을 포함합니다.
- 2둘 다 일관성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
- 3둘 다 데이터 관리, 제조 및 통신을 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다.
- 4둘 다 특정 표준 또는 형식을 준수하도록 데이터 또는 프로세스를 변환하는 것을 포함할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1초점: Normalization는 주로 중복성을 줄이고 데이터 관리의 효율성을 개선하는 데 중점을 두는 반면, standardization는 프로세스 및 제품의 일관성과 품질을 보장하는 데 중점을 둡니다.
- 2범위: Normalization는 데이터베이스 및 수치 데이터의 맥락에서 자주 사용되는 반면 standardization 광범위한 분야 및 프로세스에 적용될 수 있습니다.
- 3방법: Normalization에는 특정 범위 또는 분포에 맞게 데이터를 변환하는 것이 포함되며 standardization에는 일련의 규칙 또는 지침을 만들고 구현하는 작업이 포함됩니다.
- 4목표: Normalization는 중복성을 제거하고 효율성을 개선하는 것을 목표로 하는 반면 standardization 일관성과 품질을 보장하는 것을 목표로 합니다.
- 5신청: Normalization는 일반적으로 통계 분석 및 데이터 관리에 사용되는 반면 standardization는 제조, 통신 및 일관성과 품질이 중요한 기타 분야에서 사용됩니다.
📌
이것만 기억하세요!
Normalization과 standardization은 모두 효율성과 일관성을 향상시키는 것을 목표로 하는 프로세스입니다. 그러나 normalization는 주로 데이터 관리의 맥락에서 사용되며 중복을 줄이고 효율성을 개선하기 위해 데이터를 구성하는 것과 관련이 있습니다. 반면에 standardization는 다양한 분야에서 사용되며 프로세스 및 제품의 일관성과 품질을 보장하기 위해 일련의 규칙 또는 지침을 만들고 구현하는 것을 포함합니다.
