원시 데이터

원시 데이터는 어떤 목적으로도 처리되거나 분석되지 않은 처리되지 않은 데이터의 모음입니다. 이 데이터는 일반적으로 센서, 설문조사, 고객 상호 작용 또는 데이터베이스와 같은 소스에서 검색됩니다. 일반적으로 유용한 정보가 될 수 있도록 변환 또는 처리됩니다.

원시 데이터는 데이터 분석, 머신 러닝, 인공 지능과 같은 다양한 작업에 사용됩니다. 원시 데이터는 수동 입력 또는 자동화된 스캔 방법을 통해 다양한 소스에서 수집되는 경우가 많습니다. 원시 데이터는 데이터 시각화 및 예측 분석에도 사용할 수 있습니다.

원시 데이터는 일반적으로 변환되거나 정리되지 않은 값으로 구성됩니다. 따라서 일반적으로 조작되지 않은 일련의 숫자, 문자 또는 기호로 구성됩니다. 이러한 유형의 데이터에서는 의미 있는 인사이트를 도출하기 어려울 수 있으며, 어떤 형태의 전처리가 필요한 경우가 많습니다.

원시 데이터 전처리에는 데이터를 더 쉽게 사용할 수 있도록 정리, 서식 지정, 구성하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 일반적으로 데이터 필드 정리 및 구성, 이상값 또는 누락된 데이터 요소 감지 및 제거, 값 조작이 포함됩니다. 또한 해석하기 쉽도록 원시 데이터를 재구성하는 작업도 포함될 수 있습니다.

원시 데이터를 사전 처리한 후에는 해당 분야에 대해 더 자세히 알아보거나 정보에 입각한 의사결정을 내리는 데 사용할 수 있는 의미 있는 인사이트를 얻는 데 사용할 수 있습니다. 원시 데이터를 분석하는 데 사용되는 일반적인 분석 기술에는 설명적 분석, 탐색적 데이터 분석, 예측적 분석, 규범적 분석이 있습니다.

원시 데이터는 컴퓨팅, 프로그래밍, 사이버 보안의 여러 측면에서 필수적인 부분입니다. 원시 데이터는 인사이트를 얻고, 패턴을 파악하고, 예측을 하기 위해 수집 및 분석되는 경우가 많습니다. 또한 머신 러닝과 인공 지능 시스템에서도 중요한 역할을 합니다.