Allen's 데이터 맛집

데이터 변환 기술은 데이터를 보다 효과적으로 분석하고 모델링하기 위해 데이터의 형태를 변경하는 중요한 프로세스입니다. 데이터 비식별화 (Data De-identification): 예를 들어, 개인 정보 비식별화를 위해 가명처리, 총계처리, 데이터 값 삭제, 범주화, 데이터 마스킹 등의 방법을 사용합니다. 평활화 (Smoothing): 데이터의 잡음을 제거하고 추세에서 벗어나는 값을 변환하는 것으로, 예를 들어 구간화, 스플라인 보간법, 이동평균, 지수평활 등이 있습니다. 집계 (Aggregation): 통계 분석을 위해 데이터를 요약 형식으로 변환하는 과정으로, 지정된 기간에 걸쳐 평균, 최소, 최대, 합계, 개수 등을 계산합니다. 일반화 (Generalization): 특정 데이터를 범용 데이터에 적..