CASE)
이것은 AI를 사용하여 데이터의 상관 분석을 수행하고 소비자 행동을 예측하는 시스템 개발의 구현의 예입니다.
이 프로젝트는 현재 데이터를 정리하여 분석의 성능과 정확도를 향상시킵니다
비정상적인 데이터를 제거한 분석 데이터베이스와 예측에 필요하지 않은 데이터가 생성되어 AI에 넣었습니다.
데이터 정리 작업에 데이터 사양 시각화 서비스 사용, 작업 효율성, 분석 성능 등을 초래합니다.
분석 정확도를 성공적으로 개선했습니다.
![[현재 데이터 DB] → [데이터 사양 시각화 서비스를 사용한 데이터 정리] *비정상 및 불필요한 데이터 시각화) *데이터 사양 시각화 서비스를 사용한 데이터 사양 서비스를 사용하여 데이터 정리 MAN-HOURS : 80% 더 효율적입니다 (응용 프로그램의 추정치와 비교) → [카지노 룰렛 사이트 IN *INPUREDERED ANTERED ANTERED ANTERED ANTERED ANTERED APPORORIVED : [카지노 룰렛 사이트I에 대한 입력] → → [카지노 룰렛 사이트를 사용하여 소비자 행동 예측] *개선 된 분석 정확도 : 고려없이 불필요한 데이터 제거](/products/it/appsvdiv/service/alm/image/modal_cleansing.png)
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이것은 AI를 사용하여 데이터의 상관 분석을 수행하고 소비자 행동을 예측하는 시스템 개발의 구현의 예입니다.
이 프로젝트는 현재 데이터를 정리하여 분석의 성능과 정확도를 향상시킵니다
비정상적인 데이터를 제거한 분석 데이터베이스와 예측에 필요하지 않은 데이터가 생성되어 AI에 넣었습니다.
데이터 정리 작업에 데이터 사양 시각화 서비스 사용, 작업 효율성, 분석 성능 등을 초래합니다.
분석 정확도를 성공적으로 개선했습니다.