Importance of Data PreprocessingRea

Importance of Data Preprocessing
Real data could be dirty and could drive to the extraction of useless patterns/rules.
This is mainly due to:
Incomplete data: lacking attribute values, …
Data with noise: containing errors or outliers
Inconsistent data (including discrepancies)

Results (Indonesian) 1:

Pentingnya Data PreprocessingData nyata bisa menjadi kotor dan bisa berkendara ke ekstraksi pola/aturan berguna.Hal ini terutama disebabkan:Data yang tidak lengkap: kurang nilai atribut,...Data dengan kebisingan: yang mengandung kesalahan atau outliersKonsisten data (termasuk perbedaan)

Results (Indonesian) 2:

Pentingnya Data Preprocessing
Data Estat bisa menjadi kotor dan bisa pergi ke ekstraksi berguna pola / aturan.
Hal ini terutama disebabkan:
Data lengkap: kurang nilai atribut, ...
data dengan noise: mengandung kesalahan atau outlier
data yang tidak konsisten (termasuk perbedaan)