연구에서 데이터 처리 란 무엇입니까? -루시드

데이터 처리를 통해 기업은 가장 정확하고 신뢰할 수있는 정보를 얻기 위해 데이터를 축소하여 귀중한 통찰력을 얻고 정보에 입각 한 비즈니스 의사 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보 할 수 있습니다. 양적 연구에서 데이터 처리의 중요성을 알고 이러한 방법을 성공적으로 구현할 수 있으면 비즈니스에 더 나은 결과를 개발할 수 있습니다.

연구 방법에서 데이터 처리 란 무엇입니까?

연구에서의 데이터 처리는 데이터 세트를 가치 있고 유용한 정보로 수집하고 변환하는 것이다. 이 과정을 통해 연구원,데이터 엔지니어 또는 데이터 과학자는 원시 데이터를 가져 와서 수동 또는 자동화 된 도구를 통해 그래프,보고서 또는 차트와 같은보다 읽기 쉬운 형식으로 변환합니다. 연구원은 그 때 통찰력을 얻고,문제를 해결하고,개선하고 궁극적으로 더 나은 결과를 생성하기 위하여 이 정보를 이용할 것입니다.

데이터 처리 단계는 무엇입니까?

데이터 처리 사이클은 여러 단계를 포함한다. 각 단계마다 특정 순서가 있지만 전체 프로세스는 주기적으로 반복됩니다.

수집

데이터 수집은 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 같은 사용 가능한 소스에서 데이터를 추출하는 프로세스입니다. 원시 데이터는 사용자 행동에서 금전적 수치,이익 계산서,웹 쿠키에 이르기까지 여러 가지 형태로 제공 될 수 있습니다.

수집하는 원시 데이터 유형은 나중에 생성하는 출력에 큰 영향을 미칩니다. 연구원은 유효하고 사용 가능한 결과를 위해 정확하고 신뢰할 수 있으며 포괄적 인 출처를 찾아야합니다.

준비

데이터 준비를 통해 원시 데이터의 오류를 연마,구성,필터링 및 검사합니다. 데이터 준비 단계는 부정확하거나 중복되거나 불완전한 데이터를 제거하고 추가 처리 및 분석에 적합한 형태로 변환하기위한 것입니다. 준비 단계의 목표는 가능한 최고 품질의 데이터를 달성하는 것입니다.

입력

입력 단계는 원시 데이터가 사용 가능한 정보와 유사하기 시작하는 첫 번째 단계입니다. 데이터가 정리되면 데이터 웨어하우스 또는 고객 관계 관리 소프트웨어와 같은 해당 대상에 데이터를 입력하고 이러한 시스템에 호환되는 언어로 변환합니다. 키보드,스캐너 또는 디지타이저를 포함한 수많은 입력 소스를 사용하여이 데이터를 입력 할 수 있습니다.

처리

다음으로 데이터 입력 단계에서 컴퓨터에 저장된 데이터를 처리하기 시작합니다. 기계 학습 및 인공 지능 알고리즘을 사용하여 데이터 처리를 수행하여 원하는 입력을 생성 할 수 있지만 처리는 데이터 소스 및 의도 된 출력 사용에 따라 다릅니다. 의료 진단 작성부터 고객 요구 사항 결정,광고 패턴 간의 연결 그리기에 이르기까지 다양한 방법으로 처리 단계의 데이터를 사용할 수 있습니다.

출력

이 단계를 통해 데이터를 사용할 수있게되고 비 데이터 과학자가 해석 할 수 있습니다. 이 번역 된 데이터는 읽을 수 있으며 종종 이미지,그래프,텍스트,오디오 및 비디오로 표시됩니다. 일단 해석되면 회사 구성원은 분석 프로젝트에 대한 데이터를 자체 제공 할 수 있습니다.

저장

데이터를 성공적으로 처리 한 후에는 나머지 모든 정보를 나중에 사용할 수 있도록 저장해야합니다. 기업이 데이터를 적절하게 저장하면 데이터 보호 법률을 준수하고 필요할 때 정보에 더 빠르고 쉽게 액세스 할 수있는 수단을 장려합니다. 또한 다음 처리 주기에서 이 데이터를 입력으로 사용할 수도 있습니다.

데이터 처리의 세 가지 방법은 무엇입니까?

필요에 따라 세 가지 기본 데이터 처리 방법 중에서 선택할 수 있습니다.:

수동 데이터 처리:이 방법을 통해 사용자는 데이터를 수동으로 처리하므로 전자 또는 자동화 소프트웨어를 사용하지 않고 모든 단계를 수행합니다. 이 방법은 가장 비용이 적게 들고 최소한의 리소스가 필요하지만 시간이 많이 걸릴 수 있으며 오류를 생성 할 위험이 높습니다.

기계 데이터 처리: 기계 처리에는 계산기,인쇄기 또는 타자기와 같은 데이터를 필터링하는 기계 및 장치의 사용이 포함됩니다. 이 방법은 간단한 데이터 처리 노력에 적합하며 오류가 적지 만 다른 기술보다 복잡합니다.

전자 데이터 처리:연구원들은 최신 데이터 처리 소프트웨어 및 기술을 사용하여 데이터를 처리하여 데이터를 분석하고 수율 출력을 만들기 위해 프로그램 세트에 명령어를 공급합니다. 이 방법은 가장 비싸지 만 정확한 출력을 생성하는 데 가장 빠르고 신뢰할 수 있습니다.

정량적 연구에서 데이터 처리의 이점

정량적 연구에서 데이터 처리를 사용하면 회사에서 다양한 이점을 경험하게 됩니다:

• 보고서 작성 용이
• 처리 속도 향상
• 비용 절감
• 간편한 스토리지
• 데이터 정확도 향상
• 규정 준수
• 보안 강화
• 원활한 협업

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