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preparing data for analysis
Vertaling van "preparing data for analysis" in Koreaans
분석을 위해 데이터를 준비하는
But business users want to further reduce the time and complexity of preparing data for analysis, which is especially important when dealing with a variety of data types and formats.
하지만 비즈니스 사용자는 분석을 위한 데이터 준비에 소요되는 시간과 복잡성을 더 줄이고자 하며 이는 다양한 데이터 유형과 형식을 처리할 때 특히 중요합니다.
Business users also want to be able to reduce the time and complexity of preparing data for analysis, something that is especially important in the world of big data when dealing with a variety of data types and formats.
이제 비즈니스 사용자들 또한 분석을 위한 데이터를 준비하는 시간과 복잡성을 줄이고 싶어하며, 이는 특히 다양한 데이터 유형과 형식을 처리하는 빅데이터 세계에서 중요한 부분이다.
We know that preparing data for analysis can be a repetitive, manual, and time-consuming process.
분석을 위해 데이터를 준비하는 것은 반복적이고 수동적이며 시간이 오래 걸리는 프로세스입니다.
Tableau 9.2 gives you new ways to save time when you're preparing data for analysis, increased flexibility to control and customize your maps and visualizations, more options to help you manage and secure your content, and much more.
Tableau 9.2는 분석할 데이터를 준비할 때 시간을 절약하는 새로운 방법, 맵 및 비주얼리제이션을 더욱 유연하게 제어하고 사용자 지정하는 기능, 콘텐츠를 관리하고 보호할 수 있는 옵션 추가 등의 이점을 제공합니다. Tableau 9.2 새로운 기능 보기
AWS Glue removes much of the headache involved with preparing data for analysis.
AWS Glue는 분석을위한 데이터 준비와 관련된 많은 문제를 해결합니다.
But when you are using Spark, MapReduce, or other new models, preparing data for analysis in an EDW can take more time than performing the actual analytics.
그러나 Spark, MapReduce나 다른 새로운 모델을 사용하는 경우에는 EDW에서 분석할 데이터를 준비하는 것이 실제 분석을 수행하는 것보다 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.
Preparing data for analysis is both difficult and time consuming.
분석을 위한 데이터 준비는 시간이 걸리고 힘든 과정입니다.
Preparing data for analysis can take some time.
분석을 위해 데이터를 준비하는 작업은 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
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