Talend Data Preparation**Talend Preparation**은 복잡 불완전한 원시 데이터를제하고 변환하여 분 및 데이터 통합 작업에 적합 형태로 만드는 데 중점을 둔 사용자 친화적인 데이터 정제 도구입니다. Tal 사에서 개발한 이 솔루션은 비기술 전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 시각적 인터페이스를 제공하며 데이터 과학자, 데이터 엔지...
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"결측값"에 대한 검색 결과 (총 5개)
# pandas **pandas**는 파이썬 데이터 조작과 분석을 위한 강력하고수준의 오픈스 라이브러리. NumPy, Sci, Matplotlib 등 함께 Python 기반 데이터학 생태계 핵심 구성 요 중 하나로, 데이터를율적으로 읽고, 정제, 변형하며 분석할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 특히 **2차원 테이블 형식의 데이터**(데이터프레임)를 ...
# 고객 분포 분석 ## 개요 고객 분 분석(Customer Distribution Analysis)은업이 보유 고객 데이터를 기반으로 고객이 지리적, 인구통계학적, 행동적 특에 따라 어떻게 분포되어 있는지를 체계적으로 조사하고 해석하는 데이터 분석 기법이다. 이 분석은케팅 전략 수립, 서비스 개선, 제품 개발, 매장 입지 선정 등 다양한 경영 의사결정...
# 고차원 희소 데이터 ## 개요 **고차원 희소 데이터**(High-dimensional sparse data)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 특성의 수가 매우 많지만 각 데이터 포인트가 실제로 값을 가지는 특성은 극히 일부에 불과한 데이터를 의미한다. 이러한 데이터는 텍스트, 유전자 정보, 추천 시스템, 이미지 ...
# 목표 변수 ## 개 **목표 변수**(Target Variable)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 모델이 예측하거나 설명하려는 주요 변수를 의미합니다. 이는 종속 변수(Depend Variable), 응답 변수(Response Variable), 또는 출력 변수(Output Variable)라고도 불리며, 모델 학습의 중심이 되는 요소입니다. ...