데이터 변환

데이터 변환은 분석 및 모델링을 위해 원시 데이터를 준비하는 데 도움이 되는 프로세스입니다.데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하기 위한 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.

데이터 정리: 이 단계에는 데이터의 오류, 불일치 및 누락된 값 수정이 포함됩니다.
데이터 필터링: 이 단계에서는 분석과 관련된 데이터만 선택할 수 있습니다.
데이터 변환: 이 단계는 작업하기 쉽도록 데이터 형식을 변경합니다.
데이터 샘플링: 이 단계에는 시간과 리소스를 절약하기 위해 데이터의 작은 부분을 선택하는 작업이 포함됩니다.

다음 단계를 따르면 분석 및 모델링에서 정확한 결과를 얻을 수 있는 고품질 데이터로 작업할 수 있습니다.

RATH를 사용한 데이터 랭글링

데이터 정리

데이터 정리는 데이터세트에서 올바르지 않거나 손상되었거나 형식이 잘못되었거나 중복되거나 불완전한 데이터를 수정하거나 제거하는 프로세스입니다.적절한 데이터 정리는 분석 품질을 향상시킬 수 있습니다.

RATH를 데이터 정리에 사용하기 전에 데이터세트에 표준화된 데이터 형식이 있는지 확인하세요.여기에는 다음이 포함됩니다.

날짜/시간 데이터: 다음과 같이 표준화되어야 합니다. YYYY-MM-DD.

수치 데이터: 정확해야 합니다.슈퍼마켓 판매 기록을 위한 데이터세트를 예로 들어 보겠습니다.판매 데이터는 다음과 같이 표준화되어야 합니다. 100 대신 $100 또는 100 dollars.

RATH를 데이터 정리에 사용하려면 데이터 소스에서 데이터를 가져오기만 하면 됩니다.RATH는 데이터를 자동으로 정리할 수 있습니다.

데이터 원본 탭의 정리 방법 드롭다운 메뉴에서 옵션을 선택할 수도 있습니다. RATH를 사용한 데이터 정리