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1. 데이터 수집 및 전처리: 데이터를 수집하고 전처리하여 누락된 값을 채웁니다. 여기에는 결측값 처리, 이상값 처리 등이 포함될 수 있습니다.
2. 데이터 정리 및 정규화: 데이터를 정리하고 정규화하여 누락된 값과 오류를 제거합니다.
3. 특징 엔지니어링: 특징 엔지니어링 기법을 사용하여 데이터의 기본 구성 요소를 식별하고 추출합니다. 이를 통해 중복되거나 관련 없는 정보를 제거하여 데이터의 전반적인 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.
4. 머신 러닝: 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴과 관계를 찾습니다. 이를 통해 모델의 성능을 개선하고 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.