단어 뜻
- 데이터를 분석하거나 특정 목적을 위해 사용하기 전에 데이터를 준비하는 것을 말합니다. - 데이터를 사용할 수 있도록 정리, 서식 지정 및 구성하는 방법에 대해 이야기합니다. - 원시 데이터를 보다 구조화되고 체계적인 형식으로 변환하는 방법을 설명합니다.
- 민감한 정보나 기밀 정보를 제거하기 위해 데이터를 정리하고 필터링하는 것을 말합니다. - 데이터에서 오류, 중복 또는 불일치를 제거하는 프로세스에 대해 이야기합니다. - 정확성과 완전성을 보장하기 위한 데이터 정리에 대해 설명합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 특정 목적을 위해 데이터를 준비하는 것과 관련이 있습니다.
- 2둘 다 데이터를 정리하고 구성해야 합니다.
- 3둘 다 데이터의 품질과 유용성을 개선하는 것을 목표로 합니다.
- 4둘 다 데이터 분석에서 중요한 단계입니다.
두 단어의 차이점은?
- 1목적: Preprocessing 는 원시 데이터를 보다 구조화된 형식으로 변환하는 데 중점을 두고 scrubbing 는 민감한 정보나 기밀 정보를 제거하는 데 중점을 둡니다.
- 2범위: Preprocessing 는 데이터 정리, 서식 지정 및 구성을 포함한 광범위한 작업을 다루는 반면 scrubbing 는 오류 및 중요한 정보를 제거하는 데 더 중점을 둡니다.
- 3타이밍: Preprocessing 일반적으로 데이터 분석 전에 수행되지만 scrubbing 데이터 처리의 모든 단계에서 수행할 수 있습니다.
- 4방법: Preprocessing 에는 정규화, 크기 조정 및 기능 추출과 같은 다양한 기술을 통한 데이터 변환이 포함되며, scrubbing 에는 필터링, 중복 제거 및 오류 수정을 통해 데이터를 제거하거나 수정하는 작업이 포함됩니다.
- 5컨텍스트: Preprocessing 는 일반적으로 기계 학습 및 데이터 마이닝에 사용되는 반면 scrubbing 는 데이터 관리 및 보안에 자주 사용됩니다.
📌
이것만 기억하세요!
Preprocess 와 scrub 는 모두 분석 또는 사용을 위해 데이터를 준비하는 중요한 단계입니다. 그러나 preprocess 와 scrub 의 차이점은 목적과 범위입니다. Preprocessing 원시 데이터를 보다 구조화되고 체계적인 형식으로 변환하는 반면, scrubbing 중요한 정보나 기밀 정보를 제거하고 데이터의 오류를 수정하는 데 중점을 둡니다.
