단어 뜻
- 분석 또는 모델링에 사용하기 전에 데이터를 준비하는 것을 말합니다. - 원시 데이터가 사용 가능한 형식으로 변환되는 데이터 정리의 초기 단계에 대해 이야기합니다. - 추가 분석을 위해 데이터를 구성하고 구조화하기 위해 취한 단계를 설명합니다.
- 데이터 세트에서 원치 않거나 관련이 없는 데이터를 제거하는 것을 말합니다. - 데이터의 오류 및 불일치를 수정하는 프로세스에 대해 이야기합니다. - 중복되거나 중복된 데이터의 제거에 대해 설명합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 분석을 위한 데이터 준비와 관련이 있습니다.
- 2둘 다 데이터 과학의 필수 단계입니다.
- 3둘 다 데이터의 품질과 유용성을 개선하는 것을 목표로 합니다.
- 4둘 다 세부 사항에 세심한 주의가 필요합니다.
- 5둘 다 소프트웨어 도구 또는 프로그래밍 언어의 사용을 포함할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1목적: Preprocessing 는 원시 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 데 중점을 두고 cleaning 는 데이터에서 오류와 불일치를 제거하는 데 중점을 둡니다.
- 2타이밍: Preprocessing 원시 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 작업을 포함하므로 정리 전에 수행되며 cleaning 작업은 오류와 불일치를 제거하기 위해 전처리 후에 수행됩니다.
- 3범위: Preprocessing 는 데이터 정규화, 기능 선택 및 변환을 포함한 광범위한 작업을 다루는 반면, cleaning 는 특히 오류 및 불일치 제거에 중점을 둡니다.
- 4도구: Preprocessing 에는 통계적 방법과 기계 학습 알고리즘의 사용이 포함되는 경우가 많으며, cleaning 에는 데이터의 수동 검사 및 수정이 포함될 수 있습니다.
- 5결과: Preprocessing 는 분석할 준비가 된 깨끗하고 구조화된 데이터 세트를 만드는 것을 목표로 하는 반면, cleaning 는 오류와 불일치를 제거하여 데이터의 정확성과 신뢰성을 개선하는 것을 목표로 합니다.
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이것만 기억하세요!
Preprocess 와 clean 는 모두 분석을 위한 데이터 준비와 관련된 데이터 과학의 중요한 단계입니다. 그러나 preprocessing 원시 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 데 중점을 두고 cleaning 데이터에서 오류와 불일치를 제거하는 데 중점을 둡니다. 청소하기 전에 preprocessing 수행되지만 둘 다 세부 사항에 세심한 주의가 필요하며 소프트웨어 도구 또는 프로그래밍 언어를 사용해야 할 수 있습니다.
