Was ist Aggregation in der Data Science?
Was ist Aggregation in der Data Science?

Video: Was ist Aggregation in der Data Science?

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Video: Dataman - Aggregation / Grouping 2024, November
Anonim

Datenaggregation ist jeder Vorgang, bei dem Informationen gesammelt und in zusammengefasster Form ausgedrückt werden, beispielsweise für statistische Analysen. Eine gemeinsame Anhäufung Zweck ist es, mehr Informationen über bestimmte Gruppen basierend auf bestimmten Variablen wie Alter, Beruf oder Einkommen zu erhalten.

Was meinen Sie hier mit Aggregation?

Ein Anhäufung ist eine Sammlung oder das Zusammenbringen von Dingen. Ihre Baseballkartensammlung könnte die Anhäufung viele verschiedene Kartentypen. Anhäufung kommt aus der lateinischen Anzeige, Bedeutung zu, und gregare, Bedeutung Herde. Also wurde das Wort zuerst wörtlich verwendet bedeuten Herde oder Herde.

Wissen Sie auch, warum die Datenaggregation wichtig ist? Allerdings sinnvoll extrahieren Daten ist immer noch ein Problem, das macht Datenaggregation wichtig . Ein Prozess, bei dem Daten gesucht, gesammelt und in zusammengefasster, berichtsbasierter Form präsentiert wird, Datenaggregation hilft Organisationen, spezifische Geschäftsziele zu erreichen oder Prozess-/Menschanalysen durchzuführen.

Anschließend kann man sich auch fragen, was ist ein Beispiel für aggregierte Daten?

Daten sammeln ist, wie der Name schon sagt, Daten nur erhältlich in Aggregat Form. Typisch Beispiele sind: Wahlbeteiligung pro Kanton bei Eidgenössischen Wahlen: Anzahl ( aggregiert von einzelnen Wählern) im Vergleich zur Gesamtzahl der wahlberechtigten Bürger.

Was ist Aggregation im Data Warehousing?

Datenaggregation ist der Prozess, bei dem Daten gesammelt und in zusammengefasster Form zur statistischen Analyse und zur effektiven Erreichung der Geschäftsziele präsentiert. Datenaggregation ist wichtig für Datenspeicherung da es hilft, Entscheidungen auf der Grundlage großer Mengen an Rohdaten zu treffen Daten.

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