data cleaning câu

• Other data problems which require data cleaning
  Các vấn đề dữ liệu khác yêu cầu làm sạch dữ liệu
• However, the data cleaning process does not end here.
  Nhưng việc lọc dữ liệu chưa kết thúc ở đây.
• Data cleaning is the process of preventing and correcting these errors.
  Làm sạch dữ liệu là quá trình ngăn ngừa và sửa chữa các lỗi này.
• Data Cleaning is the process of preventing and correcting these errors.
  Làm sạch dữ liệu là quá trình ngăn ngừa và sửa chữa các lỗi này.
• His role on the project includes data cleaning and extraction.
  Làm rõ đầu vào của dự án bao gồm chọn lọc và phân tầng thông tin.
• 90% of your work will be data cleaning.
  Phần lớn 90% công việc của bạn là tinh chỉnh và làm sạch dữ liệu.
• Now let’s jump to our main step, which is Data Cleaning.
  Bây giờ chúng ta sẽ đi đến phần quan trọng, đó là tiến hành Back Up dữ liệu.
• Depending on the type of data, we can apply several types of data cleaning.
  Tùy thuộc vào loại dữ liệu, chúng ta có thể áp dụng một số cách làm sạch dữ liệu.
• The need for data cleaning will arise from problems in the way that data are entered and stored.
  Nhu cầu làm sạch dữ liệu sẽ phát sinh từ các vấn đề trong cách dữ liệu được nhập và lưu trữ.
• The need for data cleaning will arise from problems in the way that data is entered and stored.
  Nhu cầu làm sạch dữ liệu sẽ phát sinh từ các vấn đề trong cách dữ liệu được nhập và lưu trữ.
• Any coding, data cleaning, or Ph.D. needs an experienced team that is on this platform.
  Bất kỳ mã nào, việc làm sạch dữ liệu hoặc Ph.D. cần một đội ngũ giàu kinh nghiệm trên nền tảng này.
• OpenRefine is a data cleaning software that allows you to pre-process your data for analysis.
  OpenRefine là một phần mềm dọn dẹp dữ liệu giúp bạn chuẩn bị mọi thứ để sẵn sàng cho việc phân tích.
• After setting the business process to drive unstructured data into structured, the next step is data cleaning.
  Sau khi thiết lập quy trình nghiệp vụ để đưa dữ liệu phi cấu trúc vào cấu trúc, bước tiếp theo là làm sạch dữ liệu.
• We may detect additional problems in data cleaning or discover requests for further data.
  Ở bước này, ta có thể phát hiện thêm các vấn đề trong việc làm sạch dữ liệu hoặc khám phá các yêu cầu để có thêm dữ liệu.
• In particular, it does not cover data cleaning and checking, verification of assumptions, model diagnostics or potential follow-up analyses.
  Đặc biệt, nó không bao gồm việc làm sạch và kiểm tra dữ liệu, xác minh các giả định, chẩn đoán mô hình và phân tích theo dõi tiềm năng.
• In particular, it does not cover data cleaning and checking, verification of assumptions, model diagnostics and potential follow-up analyses.
  Đặc biệt, nó không bao gồm việc làm sạch và kiểm tra dữ liệu, xác minh các giả định, chẩn đoán mô hình và phân tích theo dõi tiềm năng.
• In particular, it does not cover data cleaning and verification, verification of assumptions, model diagnostics and potential follow-up analyses.
  Đặc biệt, nó không bao gồm việc làm sạch và kiểm tra dữ liệu, xác minh các giả định, chẩn đoán mô hình và phân tích theo dõi tiềm năng.
• In the everyday roles and responsibilities of a data scientist, the main requirement is to preprocess data, that is, performing data cleaning and transformation.
  Trong các vai trò và trách nhiệm hàng ngày của một nhà khoa học dữ liệu, yêu cầu chính là xử lý trước dữ liệu, nghĩa là thực hiện việc lọc và chuyển đổi dữ liệu.
• These organizations have large-scale infrastructure and use a variety of technologies, including data cleaning, to help keep your website online.
  Các tổ chức này có cơ sở hạ tầng quy mô lớn và sử dụng nhiều công nghệ khác nhau, bao gồm cả việc dọn dẹp dữ liệu, để giúp giữ cho trang web của bạn luôn trực tuyến.
• For instance, data cleaning and data integration can be performed together as a pre-processing phase to generate a data warehouse.
  Ví dụ làm sạch dữ liệu (data cleaning) và tích hợp dữ liệu có thể ñược gộp với nhau thành giai ñoạn tiền xử lý dữ liệu (preprocessing) ñể sinh ra một kho dữ liệu (data warehouse).