Apakah pengagregatan dalam sains data?
Apakah pengagregatan dalam sains data?

Video: Apakah pengagregatan dalam sains data?

Video: Apakah pengagregatan dalam sains data?
Video: Машинное обучение для разработчиков Java: переход на стек технологий ИИ. 2024, Mungkin
Anonim

Pengagregatan data ialah sebarang proses di mana maklumat dikumpul dan dinyatakan dalam bentuk ringkasan, untuk tujuan seperti analisis statistik. Satu perkara biasa pengagregatan tujuannya adalah untuk mendapatkan lebih banyak maklumat tentang kumpulan tertentu berdasarkan pembolehubah tertentu seperti umur, profesion, atau pendapatan.

Di sini, apakah yang anda maksudkan dengan pengagregatan?

An pengagregatan ialah himpunan, atau himpunan benda bersama. Koleksi kad besbol anda mungkin mewakili pengagregatan daripada pelbagai jenis kad. Pengagregatan berasal dari iklan Latin, maksudnya kepada, dan gregare, maksudnya kumpulan. Jadi perkataan itu mula-mula digunakan secara literal bermakna untuk mengembala atau berkawan.

Ketahui juga, mengapa pengagregatan data penting? Walau bagaimanapun, mengekstrak bermakna data masih menjadi masalah, yang membuat pengumpulan data penting . Satu proses di mana data dicari, dikumpulkan dan dibentangkan dalam bentuk ringkasan berasaskan laporan, pengagregatan data membantu organisasi mencapai objektif perniagaan tertentu atau menjalankan proses/analisis manusia.

Selepas itu, seseorang juga mungkin bertanya, apakah contoh data agregat?

Data agregat adalah, seperti namanya, data tersedia hanya dalam agregat bentuk. tipikal contoh ialah: Jumlah keluar mengundi bagi setiap kanton dalam pilihan raya persekutuan: Count ( agregat daripada pengundi individu) berbanding dengan jumlah keseluruhan rakyat yang mempunyai hak untuk mengundi.

Apakah pengagregatan dalam pergudangan data?

Pengagregatan data adalah proses di mana data dikumpul dan dibentangkan dalam format ringkasan untuk analisis statistik dan untuk mencapai objektif perniagaan dengan berkesan. Pengagregatan data adalah penting untuk pergudangan data kerana ia membantu membuat keputusan berdasarkan sejumlah besar bahan mentah data.

Disyorkan: