Data analysis is now integral to ou

Data analysis is now integral to our working lives. It is the
basis for investigations in many fields of knowledge, from
science to engineering and from management to process
control. Data on a particular topic are acquired in the form of
symbolic and numeric attributes. Analysis of these data gives a
better understanding of the phenomenon of interest. When
development of a knowledge-based system is planned, the data
analysis involves discovery and generation of new knowledge
for building a reliable and comprehensive knowledge base.
Data preprocessing is an important issue for both data
warehousing and data mining, as real-world data tend to be
incomplete, noise, and inconsistent. Data preprocessing include
data cleaning, data integration, data transformation, and data
reduction. Data cleaning can be applied to remove noise and
correct inconsistencies in the data. Data integration merge data
from multiple source into a coherent data store, such as a data
warehouse. Data transformation, such as normalization, may be
applied. [2]Data reduction can reduce the data size by

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Sekarang, analisis data merupakan bagian integral untuk kehidupan kerja. Itudasar untuk penyelidikan di berbagai bidang pengetahuan, dariilmu rekayasa dan dari manajemen proseskontrol. Data pada topik tertentu diperoleh dalam bentukatribut simbolis dan numerik. Analisis ini memberikan datamemahami fenomena menarik. Kapanpengembangan sistem berbasis pengetahuan direncanakan, dataAnalisis melibatkan penemuan dan generasi baru pengetahuanuntuk membangun basis pengetahuan yang komprehensif dan dapat diandalkan.Data preprocessing merupakan masalah penting untuk kedua dataPergudangan dan data pertambangan, sebagai data nyata cenderungtidak lengkap, kebisingan, dan tidak konsisten. Data preprocessing mencakupmelakukan data cleaning, integrasi data, transformasi data dan datapengurangan. Melakukan data cleaning dapat diterapkan untuk menghilangkan kebisingan danbenar inkonsistensi data. Data integrasi menggabungkan datadari beberapa sumber ke sebuah toko koheren data, seperti datagudang. Transformasi data, seperti normalisasi, mungkinditerapkan. [2] Pengurangan data dapat mengurangi ukuran data oleh

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Analisis data sekarang integral kehidupan kita bekerja. Ini adalah
dasar untuk investigasi di berbagai bidang pengetahuan, dari
ilmu pengetahuan untuk teknik dan dari manajemen untuk proses
kontrol. Data tentang topik tertentu yang diperoleh dalam bentuk
atribut simbolis dan numerik. Analisis data ini memberikan
pemahaman yang lebih baik dari fenomena yang menarik. Ketika
pengembangan sistem berbasis pengetahuan direncanakan, data
analisis melibatkan penemuan dan generasi pengetahuan baru
untuk membangun basis pengetahuan yang handal dan komprehensif.
Data preprocessing merupakan masalah penting baik untuk data
warehousing dan data mining, data dunia nyata cenderung menjadi
tidak lengkap, kebisingan, dan tidak konsisten. Data preprocessing meliputi
data cleaning, integrasi data, transformasi data, dan data
reduksi. Pembersihan data dapat diterapkan untuk menghilangkan kebisingan dan
inkonsistensi yang benar dalam data. Integrasi data menggabungkan data
dari beberapa sumber ke toko data yang koheren, seperti data
warehouse. Transformasi data, seperti normalisasi, dapat
diterapkan. [2] Reduksi data dapat mengurangi ukuran data dengan