데이터 세트의 중복 이해: 유형 및 처리 기술

중복은 데이터 세트에 두 번 이상 나타나는 데이터입니다. 예를 들어, 이름 목록에 "John"이라는 이름이 여러 번 포함된 경우 "John"이 나타날 때마다 중복됩니다. 데이터 분석의 맥락에서 중복은 종종 데이터의 오류 또는 불일치로 간주되며 적절하게 처리되지 않으면 부정확한 결과로 이어질 수 있습니다. 정확한 중복: 동일한 데이터 값의 동일한 복사본입니다. 예를 들어, "John Smith"는 이름 목록에 두 번 나타납니다.
2. 거의 중복된 항목: 이는 유사하지만 동일한 데이터 값의 정확한 복사본은 아닙니다. 예를 들어, "Johns Smith"와 "John Smithe"는 비슷하게 들리지만 철자가 약간 다르기 때문에 거의 중복됩니다.
3. 부분 중복: 이는 서로 동일한 특성 중 일부를 공유하지만 전부는 아닌 데이터 값입니다. 예를 들어, "John Smith"와 "Jane Smith"는 동일한 성을 공유하지만 이름이 다르기 때문에 부분 중복입니다.
4. 중복 기록: 이는 동일한 데이터 기록의 완전한 사본입니다. 예를 들어 고객 목록에 동일한 사람에 대한 두 개의 별도 레코드가 포함된 경우 해당 레코드는 중복 레코드입니다.

데이터 세트의 중복을 처리하기 위해 분석가는 종종 데이터 정리, 데이터 정규화 및 데이터 변환과 같은 기술을 사용하여 중복을 식별하고 제거합니다. 어떤 경우에는 데이터의 무결성을 유지하거나 동일한 데이터 포인트에 대한 다양한 관점을 포착하기 위해 중복 항목을 유지해야 할 수도 있습니다.