분류할 수 없는 데이터 이해: 유형, 예 및 분석 기술

분류 불가능이란 특정 그룹이나 범주로 분류되거나 범주화될 수 없는 것을 의미합니다. 미리 정의된 범주에 맞지 않거나 너무 복잡하여 쉽게 분류할 수 없는 개체, 개념 또는 아이디어를 나타낼 수 있습니다.

데이터 분석의 맥락에서 분류할 수 없는 데이터는 다음과 같은 전통적인 분류 방법을 따르지 않는 데이터를 나타낼 수 있습니다. 독특하거나 비정형적인 특성으로 인해 기계 학습 알고리즘. 이러한 유형의 데이터에는 분석하고 이해하기 위한 특수 기술이나 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

분류할 수 없는 데이터의 예는 다음과 같습니다.

1. 비정형 데이터: 텍스트 문서, 이미지, 비디오 등 미리 정의된 형식이나 구조가 없는 데이터입니다.
2. 반구조화된 데이터: XML 또는 JSON 파일과 같이 일부 구조가 있지만 완전히 형식화되지 않은 데이터.
3. 노이즈 데이터(Noisy data): 분석을 어렵게 만드는 오류, 불일치 또는 누락된 값이 포함된 데이터입니다.
4. 고차원 데이터: 특징이나 변수가 많아 패턴이나 관계를 식별하기 어려운 데이터입니다.
5. 시계열 데이터: 주가나 센서 판독값과 같이 시간에 따라 정렬된 데이터입니다.
6. 네트워크 데이터: 소셜 네트워크나 웹 그래프와 같은 개체 간의 연결을 나타내는 데이터입니다.
7. 다중모달 데이터(Multimodal data): 이미지와 텍스트, 오디오와 비디오 등 여러 유형의 정보를 포함하는 데이터. .