8. Data reduction attempts to take

8. Data reduction attempts to take a large set of data and replace it with a smaller set of data that contains much of the important information in the larger set. The smaller dataset may be easier to deal with or to process. Moreover, the smaller dataset may better reveal the information. For example, a massive dataset on consumer movie-viewing preferences may be reduced to a much smaller dataset revealing the consumer taste preferences that are latent in the viewing data (for example, viewer genre preferences). Data reduction usually involves loss of information. What is important is the tradeoff for improved insight.

Kết quả (Việt) 1:

8. dữ liệu giảm nỗ lực để có một tập lớn các dữ liệu và thay thế nó bằng một tập hợp nhỏ các dữ liệu có chứa nhiều thông tin quan trọng trong các thiết lập lớn hơn. Nhỏ hơn số liệu có thể dễ dàng hơn để đối phó với hoặc để xử lý. Hơn nữa, bộ dữ liệu nhỏ hơn có thể tiết lộ thông tin. Ví dụ, một tập dữ liệu lớn trên người tiêu dùng đang xem phim sở thích có thể được giảm đến một số liệu nhỏ hơn nhiều mà tiết lộ sở thích khẩu vị người tiêu dùng đang tiềm ẩn trong dữ liệu xem (ví dụ: sở thích xem thể loại). Dữ liệu giảm thường liên quan đến việc mất thông tin. Điều quan trọng là sự cân bằng cho cái nhìn sâu sắc được cải thiện.

Kết quả (Việt) 2:

8. giảm dữ liệu cố gắng để có một tập hợp lớn các dữ liệu và thay thế nó bằng một tập nhỏ dữ liệu có chứa nhiều thông tin quan trọng trong các tập hợp lớn hơn. Các tập dữ liệu nhỏ hơn có thể được dễ dàng hơn để đối phó với hay quá trình. Hơn nữa, các tập dữ liệu nhỏ hơn có thể tiết lộ thông tin tốt hơn. Ví dụ, một tập dữ liệu lớn vào sở thích phim xem người tiêu dùng có thể được giảm đến một tập dữ liệu nhỏ hơn nhiều tiết lộ sở thích hương vị của người tiêu dùng đó là tiềm ẩn trong dữ liệu xem (ví dụ, sở thích thể loại người xem). giảm dữ liệu thường bao gồm việc mất thông tin. Điều quan trọng là sự đánh đổi để cải thiện cái nhìn sâu sắc.