브라이틱스(Brightics)에서 다변량 자료를 다룰 때 사용하기도 하며 특히 자료간 거리 계산을 사용하는 군집분석 실시 전에 사용하는 Normalization을 알아본다.
Normalization
브라이틱스(Brightics)에서 시계열 분석을 할 때 데이터를 단위 시간 만큼 옮겨주는 Add Lead Lag 을 알아본다.
Add Lead Lag
브라이틱스(Brightics)에서 값을 요약하거나 자료 구조를 변경할 때 사용하는 Pivot을 알아본다.
Pivot
브라이틱스(Brightics)에서 데이터의 요약 정보를 한 번에 볼 때 사용하는 Profile Table 을 알아본다.
Profile Table
브라이틱스(Brightics)에서 데이터의 열과 행을 바꿀때 사용하는 Transpose 을 알아본다.
Transpose
브라이틱스(Brightics)에서 무작위 row를 추출하여 데이터를 두 개로 나눌때 사용하는 Split Data 을 알아본다.
Split Data
브라이틱스(Brightics)에서 무작위 row를 추출할 때 사용하는 Random Sampling 을 알아본다.
Random Sampling
브라이틱스(Brightics)에서 두 데이터 세트를 병합할 때 사용하는 Join 을 알아본다.
Join
브라이틱스(Brightics)에서 자료구조를 변경하는 피보팅에 활용하는 Unpivot 을 알아본다.
Unpivot
브라이틱스(Brightics)에서 변수의 결측치를 제거할 때 사용하는 Delete Missing Data 을 알아본다.
Delete Missing Data
Data Doctor
Diagnose and Treat via Data.
Seoul, Korea
포스트
288
카테고리
55
태그
641
Python / preprocessing
Python / TextMining
Update your browser to view this website correctly. Update my browser now
×