Je spracovanie údajov také jednoduché organizovanie na odhalenie vzorov?

Spracovanie údajov môže byť také jednoduché ako organizovanie údajov na odhalenie vzorov, ale často je oveľa zložitejšie. Organizácia údajov je * základnou * súčasťou spracovania údajov a zásadným prvým krokom pri odhaľovaní vzorov. „Jednoduché organizovanie“ však poškriaba povrch. Spracovanie údajov v reálnom svete často zahŕňa:

* Čistenie údajov: Riešenie chýbajúcich hodnôt, opravy chýb, riešenie nezrovnalostí a odstránenie duplikátov. Toto je často veľmi časovo náročný a zložitý krok.

* Transformácia údajov: Zmena formátu, štruktúry alebo reprezentácie údajov, aby boli vhodné na analýzu. To by mohlo zahŕňať škálovanie, normalizáciu, inžinierstvo funkcií alebo agregovanie údajov.

* Aplikácia algoritmov: Použitie štatistických metód, strojového učenia alebo iných algoritmov na identifikáciu vzorov, predpovede alebo vyvodenie záverov. Vyžaduje si to značnú odbornosť a výpočtovú silu.

* Vizualizácia údajov: Vytváranie grafov, grafov a iných vizualizácií na efektívne sprostredkovanie objavených vzorov.

* Ukladanie a správa údajov: Výraznou výzvou môže byť efektívne ukladanie a získavanie veľkých súborov údajov.

Takže zatiaľ čo jednoduchá organizácia môže niekedy odhaliť zjavné vzorce, skutočné spracovanie údajov často zahŕňa oveľa viac zapojený a sofistikovaný proces. Pomysli na to takto:Organizácia zásuvky ponožky by mohla odhaliť, že máte viac modrých ponožiek ako červené (jednoduchý vzor). Analýza ekonomických údajov na predpovedanie trhových trendov si však vyžaduje oveľa viac ako jednoduchú organizáciu.

• Predchádzajúca strana: Zaberajú súbory JPEG menej úložného priestoru ako iné grafické formáty? 
• Ďalšia strana: Aké sú dôvody prerušenia dlhého prenosu údajov na počet snímok?