Dữ liệu thô

Dữ liệu thô là tập hợp dữ liệu chưa được xử lý, chưa được xử lý hoặc phân tích cho bất kỳ mục đích nào. Dữ liệu thường được lấy từ các nguồn như cảm biến, khảo sát, tương tác với khách hàng hoặc cơ sở dữ liệu. Nó thường được chuyển đổi hoặc xử lý để trở thành thông tin hữu ích.

Dữ liệu thô được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. Nó thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, thông qua phương pháp nhập thủ công hoặc quét tự động. Dữ liệu thô cũng có thể được sử dụng trong trực quan hóa dữ liệu và phân tích dự đoán.

Dữ liệu thô thường bao gồm các giá trị chưa được chuyển đổi hoặc tổ chức. Như vậy, nó thường bao gồm một chuỗi số, chữ cái hoặc ký hiệu chưa được thao tác. Có thể khó rút ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ loại dữ liệu này và nó thường yêu cầu một số hình thức xử lý trước.

Quá trình tiền xử lý dữ liệu thô bao gồm việc làm sạch, định dạng và sắp xếp dữ liệu sao cho có thể sử dụng dễ dàng hơn. Điều này thường bao gồm việc dọn dẹp và sắp xếp các trường dữ liệu, phát hiện và loại bỏ các ngoại lệ hoặc điểm dữ liệu bị thiếu cũng như thao tác các giá trị. Nó cũng có thể liên quan đến việc định hình lại dữ liệu thô để dễ diễn giải hơn.

Khi dữ liệu thô đã được xử lý trước, nó có thể được sử dụng để tìm hiểu thêm về lĩnh vực này hoặc thu được những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa có thể được sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt. Các kỹ thuật phân tích phổ biến được sử dụng để phân tích dữ liệu thô bao gồm phân tích mô tả, phân tích dữ liệu khám phá, phân tích dự đoán và phân tích theo quy định.

Dữ liệu thô là một phần thiết yếu của nhiều khía cạnh về điện toán, lập trình và an ninh mạng. Nó thường được thu thập và phân tích để hiểu rõ hơn, xác định các mẫu và đưa ra dự đoán. Nó cũng đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống học máy và trí tuệ nhân tạo.