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점을 강조했습니다.전반적으로 이 백서의 주요 내용은 다음과 같습니다:

이러한 문제를 해결하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 조치가 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다:1. 데이터 수집 및 전처리: 수집한 데이터를 정리하고 전처리하여 누락되거나 관련 없는 정보를 제거합니다.2. 데이터 정리 및 정규화: 중복되거나 불완전한 데이터를 제거하여 데이터의 정확성과 완전성을 보장합니다.3. 데이터 분석 및 시각화: 차트, 그래프, 대시보드와 같은 시각적 보조 자료를 사용하여 데이터를 분석하고 인사이트를 도출합니다.4. 머신 러닝 및 딥 러닝: 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴과 추세를 발견합니다.5. 예측 모델링: 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하고 의사 결정을 내립니다.6. 사기 탐지 및 예방: 사기 행위를 탐지하고 예방하기 위한 조치를 취합니다.7. 모니터링 및 평가: 수집된 데이터를 분석하여 개선이 필요한 영역을 식별하고 필요한 경우 접근 방식을 조정합니다.8. 지속적인 개선: 새로운 데이터로 모델을 지속적으로 업데이트하고 개선하여 성능을 향상시킵니다.